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MulTi-Wise Sampling: 以更小的样本量为代价，交换统一的 T-Wise 特征交互覆盖
高功能安全性的高可配置系统常需要测试所有可能配置的代表性子集，以减少测试工作量和节省资源。本文提出了一种名为 ' 多度组合采样 ' 的新方法，它质疑了对所有组合的统一覆盖的必要性，通过优先考虑关键特性子集的更高度值来生成组合采样，从而降低了
PDF8 days ago
微型深度集成：通过共享权重对标准化层进行集成以实现边缘 AI 加速器中的不确定性估计
本文提出了一种适用于边缘设备的低成本方法 ——Tiny-Deep Ensemble 方法，用于不确定性估计。该方法通过进行多次归一化层集成而不需要额外的存储空间和延迟，从而显著降低了存储需求和延迟，同时保持了与单模型相近的内存开销，并在各种
PDF2 months ago
通过无监督机器学习提高汽车 AMS 电路的功能安全性
基于无监督机器学习的 AMS 电路早期异常检测新框架通过在多个电路位置和组件注入异常、提取观测电路信号特征、应用聚类算法实现异常检测，并利用时间序列框架提高检测性能，从而为确保汽车 SoCs 的功能安全铺平道路。实验结果表明，该方法实现了
PDF3 months ago
闭环控制系统的人工智能 —— 建模、设计和优化控制系统的新机遇
控制系统工程中引入人工智能的潜在机会和研究方向，重点讨论人工智能在闭环控制系统中的设计、优化和调整过程，并分析其优缺点以及在功能安全方面的适用性。该文章探讨了可被人工智能替代的标准闭环控制系统框图中的构建模块，如人工神经网络。
PDF2 years ago
自动泊车系统中的计算机视觉：设计、实现和挑战
本文详细讨论了一个商用自动停车系统的系统性视图，并且介绍了如何结合计算机视觉算法来实现 3D 重建，停车位识别和车辆 / 行人检测等功能，以解决自动泊车场景下的一系列问题。同时，本文强调了功能安全和计算机视觉的重要性。
PDF3 years ago
ICCV语义分割中的 OOD 检测的熵最大化和元分类
本研究提出了一种改进基于像素 softmax 熵的方法的两步流程，通过引入第二个训练目标，最大化对不同数据集的 softmax 熵，并利用手工创造的 Metric 从 softmax 概率得出透明的后处理步骤来降低误检率，从而提高深度神经网
PDF4 years ago
自主驾驶的安全多智能体强化学习
本文介绍了一种利用深度强化学习解决自动驾驶问题的方案，不同于其他机器人任务，自动驾驶需要确保功能安全和在多个智能体情境下执行正确的决策，其中的主要挑战包括如何处理多个智能体的不确定行为，以及如何在 “Desires” 策略和难以控制的路径规
PDF8 years ago