为自动驾驶汽车创造「记忆」，康奈尔大学博士生三篇学术论文入选顶会

在这篇科学论文当中，作者让自动车上卡车由此可知发小组研习整个感知时序。最初，驾驶者当中的博弈论从未交谈过任何球体或街路。在对同一路径多次重构在此之后，它可以了解到自然环境的哪些部分是飞轮的，哪些最大限度是漂移的。慢慢地，它但会罗马教但会自己什么是其他运输策划者，什么是可以忽略的安全诱因。

然后，该算法可以合理地扫描这些最大限度，甚至在最初的重复重构当中不包括的道路上。

分析职员渴望这两种方法都能不断降低自动车上卡车的由此可知发成本（迄今仍严重依赖昂贵的人工标注反馈），并通过学术委员但会在最常用的目的地GPS来提高这种卡车的效率。

科学论文 1 和科学论文 3 的一作均为哈佛大学副所长游宇榕（他也策划了科学论文 2）。他本科毕业于上海运输大学致远大学 ACM 时则，大二春假加入卢策吾的实验室由此可知始了对量化机感知和加强研习的分析，并分别在大三春假赴斯坦福大学 AI 实验室，大四春假赴哈佛大学顺利进行相关领域的科研进修，在此之后拿到哈佛大学、加州理工大学软件工程Dr全奖被录取。

之后，他为了让了哈佛大学攻读Dr，师从该校软件工程系主任 Kilian Q. Weinberger 和软件工程经理系主任 Bharath Hariharan，重点分析软件工程、电脑研习等同方向。

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