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| First Indexed | 2021-04-09 22:13:46 (5 years ago) |
| HTTP Status Code | 200 |
| Meta Title | 专斗“流氓”无人机,Dedrone 完成 1500 万美元 B 轮融资 | 雷峰网 |
| Meta Description | 本周一,该公司宣布成功完成由 Felicia Ventures 和思科系统公司总裁 John Chambers 领投的 1500 万美元 B 轮融资。 |
| Meta Canonical | null |
| Boilerpipe Text | 极端环境测试,一直都是自动驾驶测试环节中最具挑战性的一部分。例如雨雪天气,它令自动驾驶技术研发企业头疼,但却无法规避。不过,这个通往更完善自动驾驶技术目标的“绊脚石”,刚刚受到了那个神秘的自动驾驶创业公司Drive.ai的挑战。
雷锋网消息,经过一段密不透风的研发过程,硅谷创业团队Drive.ai刚刚对外公布了一段长约4分钟的测试视频。而与多数公司公布的测试视频不同的是,Drive.ai选择了恶劣的雨夜条件进行测试,在这段长达近4分钟的测试过程中,驾驶员双手离开方向盘,没有任何干预动作。
从视频中可以看出,Drive.ai强调了几个关键点,尤其在1分钟左右时,一辆汽车突然停车转向,距离测试车辆不足几米的距离,但车辆有预见性地采取了缓慢减速决策。Drive.ai还透露,在视频1:50位置,测试车辆停在了一个红绿灯失灵的交叉路口,而因为处于头车位置,很难找到参照。这些不可知的情况,都在加大自动驾驶路测的难度,当然,重头戏还在于,这一切发生在下雨的黑夜中。
Drive.ai在公布视频时表示,“
任何成功的自动驾驶技术都需要不断在各种不可知的环境下试炼,并能应对无数突发情况
”。足见其挑战自动驾驶技术瓶颈的决心。
去年4月,Drive.ai获得美国加利福尼亚州的无人驾驶路测执照,成为第13家获准在该州测试无人驾驶汽车的公司。
对于Drive.ai公司在自动驾驶的研发路径,目前对外界透露的很有限。雷锋网目前了解到的信息是,Drive.ai是一家自称专注于用“深度学习”技术训练自动驾驶系统的公司。这意味着它将利用先进的“深度学习”技术,使汽车在行驶过程中不断提高自己的“驾驶水平”,而非利用现成的知识库做出判断。Drive.ai开发的软件利用处理能力相对不强的计算机就能控制汽车进行自动行驶,而非像目前测试的无人驾驶汽车那样必须配置处理能力强大、价格颇高的计算机。
这些说法或许不足以打动人,但如今,Drive.ai测试视频的首次露出似乎已经对外宣誓了它的强大实力。作为创业公司,他们也是为数不多敢于挑战权威的团队之一。
虽然对于自动驾驶的未来而言,这只是一小步,但对比过去的路测经验,Drive.ai已经算得上做出了不小的成果。
另一方面,谷歌旗下现被独立为Waymo公司的自动驾驶汽车研发团队,其实已经在雨天环境的自动驾驶测试中摸爬了几年了。雷锋网了解到,他们为了让测试车在大雨中不会“致盲”,甚至为传感器配备了雨刷装置,测试车在雨中的行进也会更加谨慎。Waymo方面表示,面对极端的天气情况,他们的自动驾驶汽车 有自己的过渡方案,如暴风雨天气自动停车等。
不过,当Waymo还在谨慎地收集极端天气数据时,Drive.ai已经把车开到了下着雨的加州街道上,相信会有不少公司因此倍感压力了。
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# Tensorflow 全网最全学习资料汇总之Tensorflow 的入门与安装【2】
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|---|---|
| 本文作者: [AI研习社](https://www.leiphone.com/author/AI%E7%A0%94%E4%B9%A0%E7%A4%BE394) | 2017-02-15 15:51 |
导语:作为AI 领域最受关注和使用率最高的开源框架之一,TensorFlow 究竟是如何安装的呢?这篇汇总资料你不得不看!

自2015年11月发布以来,谷歌旗下的机器学习开源框架TensorFlow已经在图像识别,大数据分析,语音识别和语义理解,机器翻译等各个领域得到了广泛应用,同时也得到了业内人士的普遍认可,成为了目前最受关注和使用率最高的开源框架之一。
本文将重点整理TensorFlow框架的入门和安装教程。更多关于TensorFlow的深入介绍、应用项目以及各机器学习开源框架之间的对比等内容,请见雷锋网的系列文章。
**下面是本文整理的资料内容:**
在安装之前,这里先列出一些对TensorFlow给出大略介绍的文章,其中包括一些重要的概念解释,TensorFlow的具体含义和优点,以及TensorFlow的基本工作原理等。
**1\. 《TensorFlow极速入门》**
链接:<http://www.leiphone.com/news/201702/vJpJqREn7EyoAd09.html>
本文介绍了 graph 与 session 等基本组件,解释了 rank 和 shape 等基础数据结构概念,讲解了一些 variable 需要注意的地方并介绍了 placeholders 与 feed\_dict 。最终以一个手写数字识别的实例将这些点串起来进行了具体说明。
**2\. 《TensorFlow学习笔记1:入门》**
链接:<http://www.jeyzhang.com/tensorflow-learning-notes.html>
本文与上一篇的行文思路基本一致,首先概括了TensorFlow的特性,然后介绍了graph、session、variable 等基本概念的含义,以具体代码的形式针对每个概念给出了进一步的解释。最后通过手写数字识别的实例将这些点串起来进行了具体说明。
需要指出的是,两篇文章覆盖的基础概念不尽相同,并且举例用的代码也不一样。
**3\. 《TensorFlow入门》**
链接:<http://www.jianshu.com/p/6766fbcd43b9#>
与上面两篇不同,本文简单介绍了 TensorFlow 的含义、优点、安装和基本工作原理之后,直接通过代码示例的方式讲解了 TensorFlow 的简单用法,包括生成三维数据,然后用一个平面拟合它,以及通过 variable 实现一个简单的计数器等。
值得一提的是,以上第二和第三篇分别来自两个系列文章,这两个系列也都是关于 TensorFlow 入门和实践的优秀博客。第二篇的后续文章讲述了卷积神经网络(CNN)模型构建,以及利用 TensorFlow 生成词向量 (Word Embedding) 的具体过程。第三篇则实际上是基于斯坦福大学基于深度学习的自然语言处理课程的学习笔记,该系列其他的文章还讲述了循环神经网络(RNN)和 word2vec 模型等更深入的知识,感兴趣的读者可以从文章的作者页找到更多文章。
上述文章都更倾向于 TensorFlow 的简单介绍了基础用法,但对于TensorFlow具体安装过程的讲述则不够细致。因此这里专门针对TensorFlow的安装过程推荐一篇教程。
**4\. 《真正从零开始,TensorFlow详细安装入门图文教程!》**
链接:<http://www.leiphone.com/news/201606/ORlQ7uK3TIW8xVGF.html>
上文来自雷锋网小编的亲身实践,真正做到了从零开始,详细介绍了在Linux环境下如何通过pip命令安装TensorFlow框架的完整流程,以及面对一些常见问题的处理办法。值得一提的是,本文在讲解完框架安装之后,还针对Komodo开发环境进行了简单介绍。
经过了以上来自民间的实践教程之后,相信各位读者对TensorFlow的大致情况和具体安装方法已经有了自己的理解。下面对于那些想要更全面和深入地了解TensorFlow的读者,我们推荐几个官方的教程。
**5\. 谷歌官方入门教程**
链接:<https://www.tensorflow.org/get_started/>
**6\. 谷歌教程翻译**
<https://github.com/jikexueyuanwiki/tensorflow-zh>
这里谷歌给出的入门教程内容十分丰富,除了最基本的安装、名词解释和代码示例之外,还给出了 API 接口的详细解释和说明。但考虑到内容全是英文,因此雷锋网在这里给出了国内志愿者对谷歌内容的中文翻译版,可以为那些英文不好的读者提供参考。
**7\. TensorFlow中文社区**
<http://www.tensorfly.cn/>
最后我们在这里推荐一个 TensorFlow 的中文社区,该网站几乎可以认为是 TensorFlow 的中文官网,除了上述谷歌官方教程的中文翻译之外,该网站还包括进阶指南、API中文手册、精华文章和TF社区等诸多板块。
雷峰网版权文章,未经授权禁止转载。详情见[转载须知](https://r.xiumi.us/board/v5/3qhbI/392977584)。
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# 全球首款飞行汽车开放预订,最高航速 180 千米/小时
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|---|---|
| 本文作者: [大壮旅](https://www.leiphone.com/author/%E8%80%81%E5%90%95IO) | 2017-02-15 15:32 |
导语:成功完成试飞 5 年后,荷兰公司 PAL-V终于正式开放自家飞行汽车的预定了,而这款产品可能会成为世界上首款真正意义上的量产飞行汽车。

成功完成试飞 5 年后,荷兰公司 PAL-V终于正式开放自家飞行汽车的预定了,而这款产品可能会成为世界上首款真正意义上的量产飞行汽车。
在陆地行驶模式下,这款名为 Liberty(意为自由)的飞行汽车呈三轮车形态,其螺旋桨会紧固在车顶。如果想起飞,只需放开螺旋桨和尾桨,Liberty 就能变身旋翼飞机。

PAL-V 公司表示,Liberty 的整个变形过程需要 10 分钟左右,其陆地行驶速度最高可达 160 千米/小时,而飞行速度则可达 180 千米/小时。陆地行驶模式下,一箱油够 Liberty 跑 1315 千米,不过在飞行模式下续航则会下降到 500 千米左右。
“经过多年努力研发并攻克了一系列挑战后,我们的团队终于成功完成了这辆创新力十足的飞行汽车,它完全符合现行的安全标准。”公司 CEO Robert Dingemanse 说道。
这家公司一直是飞行汽车的狂热分子,它们 2009 年就开始了概念车的测试,去年则在北美开了第一家飞行汽车培训学校。现在,真正的飞行汽车终于要上市了。

作为第一个吃螃蟹的公司,Liberty 的价格自然不会便宜,这款飞行汽车运动版预售价高达 40 万美元,而先锋版则要再加 20 万。这些费用除了汽车本身,还包括手把手的飞行训练教学。此外,先锋版的 Liberty 还将用上未来感十足的电子飞行仪表。
要想预定 Liberty ,用户需要先缴纳 1 万(运动版)和2.5 万美元(先锋版)的定金,如果未来用户反悔,这些钱可是不退哦。此外,如果你想尽快提车,还要缴纳 2500 美元的“加塞费”。
Via. [Digital Trends](http://www.digitaltrends.com/cars/pal-v-liberty/) 雷锋网编译
[喷气背包飞上天还不够,Jetpack又开始研发多旋翼飞行汽车了](http://www.leiphone.com/news/201702/xAVxTu1dJ0u5yAZU.html)
[上天能飞下地能跑,飞行汽车Lilium Aviation获千万美元融资,预计2018年上市](http://www.leiphone.com/news/201612/a3ogtFNKr6KjCsPv.html)
[那个靠空客A380享誉世界的Airbus,要开始造“飞行汽车”了](http://www.leiphone.com/news/201610/rmy5WfUd7PBcpZgd.html)
雷锋网按:更多关于飞行汽车或机器人方面的资讯,可关注雷锋网旗下微信公众号「新智造」。
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# 专斗“流氓”无人机,Dedrone 完成 1500 万美元 B 轮融资
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|---|---|
| 本文作者: [大壮旅](https://www.leiphone.com/author/%E8%80%81%E5%90%95IO) | 2017-02-15 15:02 |
导语:本周一,该公司宣布成功完成由 Felicia Ventures 和思科系统公司总裁 John Chambers 领投的 1500 万美元 B 轮融资。

Dedrone 是旧金山一家软件安全公司,不过它们的拿手好戏是对付无人机(无人机侦测和防御)。本周一,该公司宣布成功完成由 Felicia Ventures 和思科系统公司总裁 John Chambers 领投的 1500 万美元 B 轮融资。据悉,所有参与 A 轮融资的投资者基本都参与了新一轮融资。
B 轮融资对 Dedrone 来说是一阵及时雨,此前它们刚刚开始在安全市场的扩张。新的资金未来将投入到市场营销和全球研发上去。
最近一段时间,无人机与客机擦身而过的新闻时常见诸报端,Dedrone 的任务就是为客户提供安全解决方案,保证某片空域太平无事。该公司的软件平台能探测到无人机的入侵,为客户提供早期预警。它是数据中心、监狱、机场和其它关键设施的保护伞,还能防住商业间谍、走私客、恐怖分子和黑客的“黑手”。
Dedrone 创建于 2014 年,其创始人和 CEO 是 Joerg Lamprecht。有趣的是,该公司总部位于旧金山,不过公司的生产和研发却在德国卡尔塞市。
“无人机给了人们探索未知领域的机会,不过它们有时会威胁到传统物理和网络安全设施的安全。”John Chambers 说道。“Dedrone 灵活的运用现有的传感器和机器学习平台,让企业和政府客户重新掌控自己所属空域的安全。我相信 Joerg 和 Dedrone 的团队是这一新兴市场的领头羊,能成为这个团队的一员是我的荣耀。”
除了成功完成 B 轮融资,Dedrone 此前还取得过多次里程碑式的进步:
1\. 与多家国际大厂和分销商建立合作伙伴关系,其中包括空客、新加坡电信和德国电信;
2\. 2016 年系统安装量超过 200 套,在去年的美国总统辩论、达沃斯世界经济论坛上成为重要的安防设施,进入萨福克郡监狱,并成为卡塔尔王室的合作伙伴;
3\. 与五家独角兽公司投资人进行接触,未来可能会迎来大金主的倾囊相助。
Dedrone 公司 CEO 表示:“Dedrone 团队在过去几年发展迅速,能与这么多慷慨的伙伴共同进步实属我们的荣幸。我们的团队有许多世界级的创新者和工程师,他们每天都在为安全市场贡献自己的一份力。未来,Dedrone 将继续与合作伙伴探索高危空域无人机的侦测和防御。”
风投公司 Felicis Ventures 创始人 Aydin Senkut 表示:“我们愿意为 Dedrone 提供投资是因为我们相信,无人机安全将会成为未来几年全球商业和政府客户的首要关心问题。Dedrone 的无人机侦测能力在世界上遥遥领先,它们的团队也确立了自己在该市场的领导地位,在短时间内赢得了众多大客户的青睐。Dedrone 在技术、团队、客户和潜在市场方面都优势巨大,而能同时拥有这四点优势的公司实在是凤毛麟角。”
雷锋网按:本文来自[dronelife](http://dronelife.com/2017/02/13/counterdrone-firm-dedrone-secures-15-million-series-b-financing/),由雷锋网编译。更多关于机器人方面的资讯,可关注雷锋网旗下微信公众号「新智造」。
雷峰网原创文章,未经授权禁止转载。详情见[转载须知](https://r.xiumi.us/board/v5/3qhbI/392977584)。
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# 超高难度路测!Drive.ai雨夜自动驾驶全程无人工干预
| | |
|---|---|
| 本文作者: [思佳](https://www.leiphone.com/author/sijia893) | 2017-02-15 14:45 |
导语:这个极尽低调的创业公司,一旦发声便想要一鸣惊人了。
极端环境测试,一直都是自动驾驶测试环节中最具挑战性的一部分。例如雨雪天气,它令自动驾驶技术研发企业头疼,但却无法规避。不过,这个通往更完善自动驾驶技术目标的“绊脚石”,刚刚受到了那个神秘的自动驾驶创业公司Drive.ai的挑战。
雷锋网消息,经过一段密不透风的研发过程,硅谷创业团队Drive.ai刚刚对外公布了一段长约4分钟的测试视频。而与多数公司公布的测试视频不同的是,Drive.ai选择了恶劣的雨夜条件进行测试,在这段长达近4分钟的测试过程中,驾驶员双手离开方向盘,没有任何干预动作。
从视频中可以看出,Drive.ai强调了几个关键点,尤其在1分钟左右时,一辆汽车突然停车转向,距离测试车辆不足几米的距离,但车辆有预见性地采取了缓慢减速决策。Drive.ai还透露,在视频1:50位置,测试车辆停在了一个红绿灯失灵的交叉路口,而因为处于头车位置,很难找到参照。这些不可知的情况,都在加大自动驾驶路测的难度,当然,重头戏还在于,这一切发生在下雨的黑夜中。
Drive.ai在公布视频时表示,“**任何成功的自动驾驶技术都需要不断在各种不可知的环境下试炼,并能应对无数突发情况**”。足见其挑战自动驾驶技术瓶颈的决心。
去年4月,Drive.ai获得美国加利福尼亚州的无人驾驶路测执照,成为第13家获准在该州测试无人驾驶汽车的公司。
对于Drive.ai公司在自动驾驶的研发路径,目前对外界透露的很有限。雷锋网目前了解到的信息是,Drive.ai是一家自称专注于用“深度学习”技术训练自动驾驶系统的公司。这意味着它将利用先进的“深度学习”技术,使汽车在行驶过程中不断提高自己的“驾驶水平”,而非利用现成的知识库做出判断。Drive.ai开发的软件利用处理能力相对不强的计算机就能控制汽车进行自动行驶,而非像目前测试的无人驾驶汽车那样必须配置处理能力强大、价格颇高的计算机。

这些说法或许不足以打动人,但如今,Drive.ai测试视频的首次露出似乎已经对外宣誓了它的强大实力。作为创业公司,他们也是为数不多敢于挑战权威的团队之一。
虽然对于自动驾驶的未来而言,这只是一小步,但对比过去的路测经验,Drive.ai已经算得上做出了不小的成果。
另一方面,谷歌旗下现被独立为Waymo公司的自动驾驶汽车研发团队,其实已经在雨天环境的自动驾驶测试中摸爬了几年了。雷锋网了解到,他们为了让测试车在大雨中不会“致盲”,甚至为传感器配备了雨刷装置,测试车在雨中的行进也会更加谨慎。Waymo方面表示,面对极端的天气情况,他们的自动驾驶汽车 有自己的过渡方案,如暴风雨天气自动停车等。
不过,当Waymo还在谨慎地收集极端天气数据时,Drive.ai已经把车开到了下着雨的加州街道上,相信会有不少公司因此倍感压力了。
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从视频中可以看出,Drive.ai强调了几个关键点,尤其在1分钟左右时,一辆汽车突然停车转向,距离测试车辆不足几米的距离,但车辆有预见性地采取了缓慢减速决策。Drive.ai还透露,在视频1:50位置,测试车辆停在了一个红绿灯失灵的交叉路口,而因为处于头车位置,很难找到参照。这些不可知的情况,都在加大自动驾驶路测的难度,当然,重头戏还在于,这一切发生在下雨的黑夜中。
Drive.ai在公布视频时表示,“**任何成功的自动驾驶技术都需要不断在各种不可知的环境下试炼,并能应对无数突发情况**”。足见其挑战自动驾驶技术瓶颈的决心。
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虽然对于自动驾驶的未来而言,这只是一小步,但对比过去的路测经验,Drive.ai已经算得上做出了不小的成果。
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不过,当Waymo还在谨慎地收集极端天气数据时,Drive.ai已经把车开到了下着雨的加州街道上,相信会有不少公司因此倍感压力了。
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