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如今，汽车行业面临着许多挑战，新车中可用的海量数据就是其中一个挑战。来自摄像头、激光雷达、雷达和惯性运动等数十个传感器的车辆数据，以及汽车ECU的操作数据，可以为汽车驾驶环境和汽车性能提供有价值的实时见解。
关键的汽车数据可以在汽车边缘进行预处理，并压缩至高达98%，同时保持高保真的高级分析和培训，并部署机器学习模型，可持续改进车辆从设计到生产的周期。
在本课程中，我们将确定行业挑战，以及五家行业公司组成的联盟如何形成融合项目，提供完整的车辆到边缘数据使用周期，该使用周期以经济高效的方式集成机器学习培训和部署，将培训时间减少10倍。
基于机器学习的数据生命周期项目“Fusion项目”助力实现智能互联汽车
Brian Carlson
恩智浦半导体全球产品和解决方案营销、汽车控制和网络解决方案总监
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