ایک خودکار گاڑیوں کے لیے ریکٹر نیٹ ورک تیار کرنا تدریسی ماڈلوں سے حقیقی دنیا بھر میں منتقل کرنا شامل ہے. مختلف گاڑیوں میں حفاظت اور کارکردگی کے لیے بے پناہ سہولت اور بے پناہ ضرورت ہے۔

Autonomous Viehicles کے لیے Neural نیٹ ورکس ڈیزائن کرنا

ایک خودکار گاڑیوں میں استعمال ہونے والے نیوورل نیٹ ورک سینسر ڈیٹا کو تعبیر کرنے ، شناخت کرنے اور گاڑیوں کے فیصلوں کو درست کرنے کے لئے ترتیب دیا گیا ہے ۔

عام آرکائیو شدہ. ان ماڈلز کو ترتیب دینے والے اعداد و شمار کے لیے کوانولوتل nerve نیٹ ورک (CNs) کے لیے کوانولیشنل نیٹ ورک (CN) شامل ہیں۔

تربیت اور تربیت

تربیتی نظام شمسی کے نظام میں مختلف موسمی حالات ، روشنی اور ٹریفک کے نمونے جیسے مختلف ڈیٹا کی جانچ پڑتال کرنے والی سہولتوں کی ضرورت ہوتی ہے ۔

وائلیشن میں انفنٹری ڈیٹا پر امتحان دینا شامل ہے تاکہ درست اور قابل رسائی تجزیہ کیا جا سکے۔ تکنیکیات جیسے کراسشن اور حقیقی امتحان سے پہلے کمزوریوں کی شناخت کے لیے تنقید کی جاتی ہے۔

مشکلات اور حل

خودکار گاڑیوں میں موجود arlding neral networks میں شمارندی تنازعات مثلاً EcNCCLIS onserves اور حقیقی وقتی پروگرامنگ تقاضوں کو سامنے لاتا ہے. فعال عمل کے لیے ایسے ماڈلز کے لیے optiming models کی ضرورت ہوتی ہے۔

اسکے علاوہ ، اس نظام کی نگرانی میں نئے نظام کو نئے نظام کے مطابق ڈھالتا ہے اور حفاظتی معیار برقرار رکھتا ہے ۔

حفاظت اور بحالی کا انتظام

حفاظتی نظام خودکار گاڑی کے نظام میں رائج ہے. ریڈمنڈی، غیر واضح امتحانات اور درست پروٹوکول مختلف حالتوں میں متحرک نیٹ ورکز کو یقینی بنانے میں مدد دیتا ہے۔

ریجسنگ معیار اور صنعت کے بہترین عوامل نیٹ ورک فیصل میں سرمایہ کاری، ان کی کارکردگی اور ان کی کارکردگی کی رہنمائی کرتے ہیں۔