英国莽汉司机认罪:放任特斯拉自动驾驶,自己躺在副驾悠哉悠哉

问耕 发自 麦蒿寺
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英国的M1高速公路上,经常发生一些稀奇古怪的事情。

有时还会出现令人震惊的一幕。

比方,一辆白色的特斯拉S60轿车驶过身边,你突然发现司机不但没有扶方向盘、踩脚踏板,甚至都没坐在驾驶座上!

他在哪?在副驾,双手枕在头后,整个人悠哉悠哉的躺着~

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这不是变形金刚里的一幕,是真实世界的一幕。

当时的场景是这样的。

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完整视频:


晚上7点半的高速公路上,这位莽汉驾驶员,开启了Autopilot,放任特斯拉进行自动驾驶。当时已是车流量很大的路况了。

目击者拍到上面那一幕时,特斯拉车速大约60多公里/小时。

司机是39岁的Bhavesh Patel,面对各种证据,他近日终于认罪。

法院最终给出的判决是:禁止Patel驾驶汽车18个月,完成100小时的社区义工服务,还得支付约1.6万人民币的诉讼费用等。

警方表示,这位司机的行为非常不负责任,不仅危及他自己的生命,也危及了高速公路上其他无辜人员的生命。

Patel承认自己这么做是个“愚蠢的举动”,不过他想必是有点不服,即便认罪了,还是强调说这辆特斯拉能做出“令人惊叹”的事情,

而他自己只是很不幸,被抓了现行。

不幸?

其实应该是幸运吧。

这位莽汉司机,其实没有发生车祸。

作者系网易新闻·网易号“各有态度”签约作者


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资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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