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导读：自动驾驶汽车的安全性能如何提高？这一问题一直是困扰行业的难题。针对自动驾驶安全训练和测试中的提高关键事件建模精度的需求，美国密西根大学刘向宏（Henry X.Liu）教授团队提出一项基于深度学习的框架 NeuralNDE，以生成式方法产生高精度自然驾驶环境，带来了巨大改观。该技术可高精度地模拟复杂城市驾驶环境，并且实现了对长尾小概率事件的高精度建模，推进仿真系统成为自动驾驶开发的有效工具。相关研究论文近日在Nature Communications上发表并被选为编辑精选文章。AI中国网 https://www.cnaiplus.com
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