ترجمه فارسی مقاله سیستم تشخیص خطا مبتنی بر یادگیری برای رندر کلاستر ابزار پیشرفته خودرو

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی Learning-Based Error Detection System for Advanced Vehicle Instrument Cluster Rendering
عنوان مقاله به فارسی سیستم تشخیص خطا مبتنی بر یادگیری برای رندر کلاستر ابزار پیشرفته خودرو
نویسندگان Cornelius Bürkle, Fabian Oboril, Kay-Ulrich Scholl
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 9
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Computer Vision and Pattern Recognition,Human-Computer Interaction,Machine Learning,Robotics,Image and Video Processing,چشم انداز رایانه و تشخیص الگوی , تعامل انسان و رایانه , یادگیری ماشین , روباتیک , پردازش تصویر و فیلم ,
توضیحات Submitted 4 September, 2024; originally announced September 2024. , Comments: 9 pages
توضیحات به فارسی ارسال شده در 4 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد ، نظرات: 9 صفحه
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

The automotive industry is currently expanding digital display options with every new model that comes onto the market. This entails not just an expansion in dimensions, resolution, and customization choices, but also the capability to employ novel display effects like overlays while assembling the content of the display cluster. Unfortunately, this raises the need for appropriate monitoring systems that can detect rendering errors and apply appropriate countermeasures when required. Classical solutions such as Cyclic Redundancy Checks (CRC) will soon be no longer viable as any sort of alpha blending, warping of scaling of content can cause unwanted CRC violations. Therefore, we propose a novel monitoring approach to verify correctness of displayed content using telltales (e.g. warning signs) as example. It uses a learning-based approach to separate "good" telltales, i.e. those that a human driver will understand correctly, and "corrupted" telltales, i.e. those that will not be visible or perceived correctly. As a result, it possesses inherent resilience against individual pixel errors and implicitly supports changing backgrounds, overlay or scaling effects. This is underlined by our experimental study where all "corrupted" test patterns were correctly classified, while no false alarms were triggered.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

صنعت خودرو در حال حاضر با هر مدل جدیدی که به بازار عرضه می شود ، گزینه های نمایش دیجیتال را گسترش می دهد.این امر مستلزم نه تنها گسترش در ابعاد ، وضوح و گزینه های سفارشی سازی ، بلکه توانایی استفاده از جلوه های نمایش جدید مانند پوشش در هنگام مونتاژ محتوای خوشه نمایشگر است.متأسفانه ، این امر نیاز به سیستم های نظارت مناسب را ایجاد می کند که می توانند خطاهای ارائه را تشخیص دهند و در صورت لزوم اقدامات متقابل مناسب را اعمال کنند.راه حل های کلاسیک مانند بررسی های افزونگی چرخه ای (CRC) به زودی دیگر قابل استفاده نخواهد بود زیرا هر نوع ترکیب آلفا ، پیچیدن مقیاس بندی محتوا می تواند باعث نقض CRC ناخواسته شود.بنابراین ، ما یک روش نظارت جدید برای تأیید صحت محتوای نمایش داده شده با استفاده از Telltales (به عنوان مثال علائم هشدار دهنده) به عنوان مثال پیشنهاد می کنیم.این روش از یک رویکرد مبتنی بر یادگیری برای جدا کردن "خوب" از افراد ، یعنی مواردی که یک راننده انسانی به درستی درک خواهد کرد ، و از "فاسد" روایت ها ، یعنی مواردی که قابل مشاهده یا درک صحیح نیستند ، استفاده می کند.در نتیجه ، از مقاومت ذاتی در برابر خطاهای پیکسل جداگانه برخوردار است و به طور ضمنی از تغییر پیش زمینه ها ، پوشش های روکش یا مقیاس گذاری پشتیبانی می کند.این توسط مطالعه تجربی ما تأکید می شود که در آن همه الگوهای آزمایش "فاسد" به درستی طبقه بندی شده اند ، در حالی که هیچ آلارم کاذب ایجاد نشده است.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.