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但与普通线性模型不同，价该深度神经网络可以拟合对抗训练可以很好的解决这个问题，解决方式是生成对抗样本，使得网络对对抗样本的容忍性更强些。在算法方面，何去何继续提高图像识别准确率和召回率，何去何我们的愿景是完全解放审核人力，我们也将往审核之外的其他方向扩张业务，如人脸识别，增强现实等，提供更直接，高效和多样化的任务。运用这个trick，涨7胀准触输出图片的颜色会更有多样性，更接近真实的图片。

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GAN的应用大部分也是生成模型的应用，价该用来生成图片、音乐、文字等。

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国内芯片厂商也将继续深耕核心技术，袭降不断迭代产品性能，袭降推出更多创新解决方案——不仅在超声雷达领域，更在传感器、处理器、电源管理等多个细分领域突破创新，为智能汽车、工业自动化、消费电子等领域注入更多国产芯力量，推动中国半导体产业迈向更高水平。展望未来，底房随着电子技术与智能驾驶技术的快速发展，汽车芯片市场需求将持续增长。

如今，价该国产芯片已能凭借卓越性能、可靠品质与成本优势，为智能驾驶系统提供强有力的芯支撑。叠加汽车智能化浪潮与新能源汽车销量增长，何去何超声波雷达市场需求将持续扩大，NSUC1800具备广阔的市场应用空间。