IT之家 6 月 7 日消息，科技媒体 Android Authority 今天发布博文，深入分析“Find My Device”应用更新（3.1.078-1），在代码中发现提及 UWB 和 AR 方向等字符内容。

AR

根据代码字符串相关描述，用户丢失物品中之后，通过“Find My Device”应用寻找，可以通过 AR 方式更加直观地追踪物品。

By LIU Jiaxin

As a company with no intention of making a car, Huawei is cautious about making too much of a splash at the Shanghai International Automobile Industry Exhibition (Auto Shanghai).

IT之家 3 月 26 日消息，9to5mac 发现，苹果本月早些时候偷偷更新了官网上关于“如何收集和使用苹果地图 Look Around 功能”的说明。

新增的段落显示，从 2025 年 3 月开始，苹果将使用在 Look Around 调查期间收集的模糊图像和数据来“训练为苹果产品和服务提供支持的模型，包括与图像识别、创建和增强相关的模型”。

上一篇文章，我们详细介绍自动驾驶车辆的感知系统基本结构、发展现状和未来发展方向。本文将从自动驾驶的另一个重要环节定位系统讲起。

定位和地图构建（Localization and Mapping）一直是自动驾驶领域一个十分重要的环节。与机器人不同，对于自动驾驶车辆来说，系统利用感知系统快速观察环境的同时，需要迅速创建并储存实时地图以供车辆进行路径规划（Path Planning），于是便衍生出了即时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping ，SLAM）

摘要

本文主要介绍的是的有关于的百度飞桨的目标的检测的算法的实战案例。通过使用的百度飞桨来实现的对自己目标进行识别的。后面本人将继续深入原理来对的目标的检测的原理和算法和系统的来实现讲解。基于飞桨（PaddlePaddle）最大的优点就是的不需要像TensorFlow的版本一样复杂。配置简单。其次是的这个系统的的运行的操作也是简单的。同时兼容window10和

程序员宝藏库：
https://github.com/Jackpopc/CS-Books-Store

论文题目：Enhancement of SSD by concatenating feature maps for object detection

1. 前言

一、基本简介

LeNet-5出自论文Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition，是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。

卷积神经网络(cnn)是一种神经网络，通常用于图像分类、目标检测和其他计算机视觉任务。CNN的关键组件之一是特征图，它是通过对图像应用卷积滤波器生成的输入图像的表示。

理解卷积层

1、卷积操作

卷积的概念是CNN操作的核心。卷积是一种数学运算，它把两个函数结合起来产生第三个函数。在cnn的上下文中，这两个函数是输入图像和滤波器，而得到的结果就是特征图。

2、卷积的层

卷积层包括在输入图像上滑动滤波器，并计算滤波器与输入图像的相应补丁之间的点积。然后将结果输出值存储在特征映射中的相应位置。通过应用多个过滤器，每个过滤器检测一个不同的特征，我们可以生成多个特征映射。