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在 gnn神經網路產品中有2篇Facebook貼文，粉絲數超過2萬的網紅台灣人工智慧學校，也在其Facebook貼文中提到， 【免費活動】10/22 (四) 南部小聚!! 連假後第一波人工智慧小聚🤣😍讓您一次體驗兩個最有趣最有意思的人工智慧主題：「神經網路搜索與圖神經網路」👍👍👍對人工智慧有興趣的你千萬不要錯過！！ 活動日期：2020/ 10/ 22 (四) 活動地點：台南市東區北門路二段16號 台南文化創意產業園區 ...
TensorFlow中心的TF-GNN函式庫，供開發者可以簡單地處理圖資料，並且使用圖神經網路（Graph Neural Networks，GNN）預測圖的特徵.
许多曾经严重依赖于手工提取特征的机器学习任务（如目标检测、机器翻译和语音识别），如今都已被各种端到端的深度学习范式（例如卷积神经网络（CNN）、长短期 ...
圖神經網路(GNN)提供圖表徵學習(Graph representation learning)或圖嵌入技術(Graph embedding)的框架，可以用於各種圖資料上的監督學習、半監督學習以及強化學習，也 ...
近年來，深度學習領域關於圖神經網路（Graph Neural Networks，GNN）的研究熱情日益高漲，圖神經網路已經成為各大深度學習頂會的研究熱點。
圖神經網路 （GNN） 是對圖資料進行深度神經網路的泛化，GNN已廣泛用於從藥物發現到推薦系統的各個領域。但是，當可用樣本很少時，此類應用上的GNN受限制 ...
拜讀了Jure Leskovec的《Representation Learning on Networks》才明白圖神經網路到底在學什麼，是如何學的，不同GNN模型之間的關係是什麼。
... 即是圖神經網路( Graph Neural Network )。 本篇針對GNN 做一個廣泛的彙整，並將其分為四大類: 圖遞迴網路( recurrent graph neural networks ) ...
導讀：近年來，作為一項新興的圖數據學習技術，圖神經網絡（GNN）受到了 ... 電子購物是網際網路中的一類核心業務，在這類場景中，業務數據通常可以 ...
圖神經網路（Graph Neural Networks，GNN）綜述 ... 一、什麼是圖神經網路？ 在過去的幾年中，神經網路的成功推動了模式識別和資料探勘的研究。
最早的GNN主要解決的還是如分子結構分類等嚴格意義上的圖論問題。但實際上歐式空間（比如像影象Image）或者是序列（比如像文字Text），許多常見場景也都 ...
新智元報道來源：distill 編輯：LRS 【新智元導讀】圖神經網路近幾年的發展十分火熱，主要原因還是圖能夠表示連通關係，例如知識圖譜等更貼切現實應用 ...
書名：深入淺出圖神經網絡：GNN 原理解析，ISBN：7111643631，作者：劉忠雨李彥霖周洋著，出版社：機械工業，出版日期：2019-12-01，分類：DeepLearning 深度學習.
書名：深入淺出圖神經網路：GNN原理解析，語言：簡體中文，ISBN：9787111643630，頁數：210，出版社：機械工業出版社，作者：劉忠雨，出版日期：2020/01/01， ...
self-attention機制及圖神經網路（GNN）. 在深度強化式學習（Deep Reinforcement Learning，DRL）中，用來評估DRL 模型表現的指標有很多，如損失、回報值（Return） ...
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GNN 對計算能力和存儲有非常高的要求，而且其演算法的軟體實現效率非常低。因此，業界對GNN 的硬體加速有著非常迫切的需求。儘管傳統的卷積神經網路(CNN) ...
圖神經網路(GNN)結構化數據分析. 2020 年3 月26 日; 筆記. 【導讀】Graph Neural Network（GNN）由於具有分析圖結構數據的能力而受到了廣泛的關注。
摘要：深度圖神經網路(GNNs)是用於圖分類和基於圖的迴歸任務的有效模型。在這些任務中，圖池化是GNN適應不同大小和結構的輸入圖的關鍵因素。本文提出了 ...
圖神經網路（GNN）熱度持續上升，之前我們曾介紹了清華兩篇綜述論文，參見：深度學習時代的圖模型，清華髮文綜述圖網路，和清華大學圖神經網路綜述：模型與應用。
2021年12月超取$99免運up，你在找的書8066788|[套裝書]深入淺出圖神經網路:GNN原理解析+深度學習之PyTorch物體檢測實戰(2冊)就在露天拍賣， ...
圖神經網路(GNN)提供圖表徵學習(Graph representation learning)或圖嵌入技術(Graph embedding)的框架，可以用於各種圖資料上的監督學習、半監督學習以及強化學習，也 ...
摘要近年来，由于神经网络在模式识别和数据挖掘领域的应用和其易用性，神经网络已获得了巨大的普及。诸如CNN、RNN和自动编码器之类的模型将深度学习 ...
圖形神經網路(GNN)作為一種機器學習演算法，可以從圖中提取重要資訊並進行有用的預測。隨著圖形變得越來越普遍、資訊更豐富，人工神經網路變得越來越 ...
價格持平. Yahoo拍賣正版書②(77), 台北市. 【大享】 台灣現貨9787111643630 深入淺出圖神經網路:GNN原理解析(簡體書) 機械工業89.
經過在多個圖分類資料集上的研究，我們發現，傳統的策略（要麼在整個圖上，要麼在單個節點上預訓練GNN）的效能提升是受限的，甚至可能會在下流任務上 ...
深度學習函式庫TensorFlow現在新增圖神經網路（Graph Neural Networks，GNN）函式庫，讓開發者可以更簡單地處理圖結構化資料。Google已經在垃圾郵件、 ...
Twitter、Google或Facebook等大公司都会开始对于GNN投入研究，事实证明了GNN优于其他使用图数据的机器学习模型。 由于此领域的发展非常迅速，GNN背后的 ...
2012 年，Kryzhevsky 等人提出了AlexNet，展現出了卷積神經網路（CNN）在大規模影像分類任務上相較于其他機器學習方法的優勢，此后不久，CNN 和深度 ...
在化学、网络、社交媒体、知识表示等领域，由于数据本身具有复杂的联系，通常采用图（Graph）作为数据结构来表示这种关系。随着各种GNN算法变体的发展，给 ...
因此，GNN是一. 個穩定且有效的台灣股市交易策略。 關鍵字：股票市場、技術指標、遺傳演算法、類神經網路. Page 2 ...
最近，圖神經網路gnn 在各個領域越來越受到歡迎，包括社交網路知識圖譜推薦系統，甚至生命科學gnn 在對圖形中節點間的依賴關係進行建模方面能力強大， ...
就技術層面的應用廣度來看，嚴成文教授提到圖像神經網路(Graph Neural Network, GNN)，是另外一項近年被看好且值得注意的AI應用領域。
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為了達成這個目標，Neptune ML 使用圖形神經網路(GNN) 技術Amazon SageMaker 與深度圖形庫(DGL) （也就是開放原始碼 。圖神經網絡是人工智能的一個新興領域（例如，見 ...
Combining Dependency Parser and GNN models for Text ... 根據本論文實驗,使用dependency parser 的結果結合圖神經網路(Graph Neural Network. , GNN)在情緒分類 ...
圖神經網路於結構分析之應用. 周遠同. 2022/01/05 [email protected] ... Structural Analysis with GNN ... Why need Graph Neural Network (GNN)?.
Combining Dependency Parser and GNN models for Text ... 根據本論文實驗，使用dependency parser 的結果結合圖神經網路（Graph Neural Network. , GNN）在情緒分類 ...
年初開始，有幸參與了和圖神經網路相關的工作。對於我這個門外漢來說，最好的學習方法就是找本基礎入門的書從頭學。但是在搜了一圈後才發現，居然只找到了一本講GNN的 ...
中文簡書-《圖神經網路模型（GNN）原理及應用綜述》分享. 2020-08-16 09:09:34. 圖(graph)是⼀種數據結構，圖神經⽹絡(GNN)是深度學習在圖結構上的⼀個分⽀。
論文名稱: 基於圖形卷積神經網路之異質性圖譜表示法學習. 論文名稱(外文):, Heterogeneous Graph Embedding Based on Graph Convolutional Neural Networks.
目标检测、 机器翻译 、 语音识别 等许多 机器学习 任务曾高度依赖手工 特征工程 来提取信息特征集合，但多种端到端 深度学习 方式（即 卷积 神经网络 、 ...
近年來，深度學習模型的可解釋性研究在影象和文字領域取得了顯著進展。然而，在圖資料領域，既沒有針對GNN可解釋性的統一處理方法，也不存在標準的 ...
本文提供了圖神經網路（GNN）在每種學習設定中的全面綜述： 監督學習、無監督學習、半監督學習和自監督學習。每個基於圖的學習設定的分類提供了屬於給 ...
本文是一篇來自京都大學的圖神經網路表達能力綜述，從GNN、WL 演算法、組合優化問題之間的聯繫入手，進行了深入的歸納和分析。內容涉及計算機網路通信、網 ...
詳目顯示 ; 108 · 英文 · 47 · 意見動態、圖神經網路、同溫層效應、分群 · opinion dynamics、graph neural network、echo chamber effect、clustering.
展望未來，GNN中的概念具有深遠的啟示：許多最先進的GCN實際上遵循與鄰近節點交換資訊的框架。事實上，GNN和GCN可以統一到一個通用框架中，GNN相當於GCN ...
圖形神經網路（GNN）主要用於分子套用，因為分子結構可以用圖形結構表示。 GNN的有趣之處在於它可以有效地建模系統中對象之間的關係或互動。
图神经网络能够从非结构化数据（例如:场景图片、故事片段等）中进行学习和推理。尽管传统的深度学习方法被应用在提取欧氏空间数据的特征方面取得了巨大的 ...
簡而言之，GNN 透過聚合區域性鄰居節點的特徵來進行操作。當下流行的圖卷積網路（GCN）模型透過將d 維節點特徵組織在一個n×d 的矩陣X 中（其中，n 代表 ...
網路 學習表示法（Information Network Embedding），能有效將不同節點和關係投射到低維度空間，因而成了非常熱門的領域，近年來GNN（Graph Neural Network） 的概念也 ...
機器之心報道. 作者：魔王. 最近，圖注意力網路一作Petar Veličković 在母校劍橋大學做了一場講座，介紹圖神經網路的理論基礎。 圖神經網路（GNN）是 ...
本文为GNN教程【第一章基础：三剑客】的第一篇文章【01 基础知识】，下图展示了我们在这一系列的规划，接下来我们将会介绍图神经网络的三个基本模型， ...
对于图数据而言，图嵌入（Graph / Network Embedding）和图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）是两个类似的研究领域。图嵌入旨在将图的节点表示 ...
神經網路 搜索(Neural Architecture Search, NAS)在現今因為Edge AI 的發展也越來越受 ... 講者將在本次meetup與大家介紹圖神經網路(Graph Neural Network,GNN)此一深度 ...
對於這個問題，業界正在進行積極探索，而其中一個很有前景的方向就是圖神經網路(Graph Neural Network, GNN)。 最近，清華大學孫茂松教授組在arXiv ...
导语. 近年来，由于图结构的强大表现力，用机器学习方法分析图的研究越来越受到重视。图神经网络（GNN）是一类基于深度学习的处理图域信息的方法。
總結作者提出了一個全新的基於注意力的圖神經網：Graph Kernel Attention Transformers（GKATs）：利用了圖核方法和可擴充套件注意力在處理圖資料方面 ...
如何解決圖神經網路（GNN）訓練中過度平滑的問題？,1樓哆啦X夢賣一下自己的方法，簡單好用，對oversmoothing很有效。並對oversmoothing以及DropEdge起 ...
生成對抗網路（英語：Generative Adversarial Network，簡稱GAN）是非監督式學習的一種方法，通過讓兩個神經網路相互博弈的方式進行學習。該方法由伊恩·古德費洛等人於2014 ...
為什麼我對深度學習的關注重點轉向圖神經網路？”是因為資料結構還是高效計算？一切都從圖的結構以及它們如何解決關係問題和支援分散式計算開始。
GNN. 神经网络的迅速发展，也推动着将神经网络运用到图这一特殊的数据结构的相关研究。 图是一种非欧式结构的结构化数据，它由一系列的对象（nodes）和关系 ...
在2020年，GNN（图神经网络）频繁登上各大会议热词榜，由于图类型数据的普遍存在，图神经网络在各种学科的场景得到应用——诸如计算机视觉、推荐系统、 ...
在香水製造師的幫助下，研究團隊創立含有5000分子的數據庫，並將分子依「熱帶」、「草味」等標籤來標記，接著再利用三分之二的數據進行基於神經網路或GNN( ...
2021年大厂都在用的图神经网络（ GNN ）还不懂吗？一文带你GNN 从入门到起飞，做一个饭盆最稳GNN 饭人！ 图神经网络到底图个 ...
李宏毅机器学习笔记(十一)——图神经网络(GNN)，程序员大本营，技术文章内容聚合第一站。
為什麼人們在實現各類圖神經網路GNN時，總是會採用Dropout這種trick？,1樓2020年了，我們的GNN研究還停留在拿來主義階段要想做前沿，就要拋棄傳統DL那 ...
GNN 圖神經網絡2021 年的5大應用熱點. 今年開始。圖神經網絡（Graph Neural Networks）成爲研究者討論的焦點，作爲該領域的研究人員，我甚是欣慰。
他們提出了一個新的AI模組——圖網路（graph network），是對以前各種對圖進行操作的神經網路方法的推廣和擴充套件。圖網路具有強大的關係歸納偏置，為操縱 ...
熱門特色 內建2種熱門GNN架構、支援CUDA能靠GPU加速，更是官網力推的生態系. 未來發展重點 加入更多類神經網路層、模型和GNN專屬資料集.
图书深入浅出图神经网络：GNN原理解析介绍、书评、论坛及推荐. ... 第1～4章全面介绍了图、图数据、卷积神经网络以及表示学习等基础知识，是阅读本书的预备知识；.
近年來GNN (Graph Neural Network)受到了很大的關注，越來越多GNN方法應用在節點分類(node classification)[1]，推薦系統(recommendation)[2]，欺詐 ...
因此，本文试图沿着图神经网络的历史脉络，从最早基于不动点理论的图神经网络(Graph Neural Network， GNN)一步步讲到当前用得最火的图卷积神经网络(Graph ...
总的来说，我们目前还不清楚哪些图属性可以用浅层GNN 表示，哪些需要深度模型，以及哪些图的属性根本无法计算。 通过卷积神经网络在人脸图像上学习 ...
拜讀了Jure Leskovec的《Representation Learning on Networks》才明白圖神經網路到底在學什麼，是如何學的，不同GNN模型之間的關係是什麼。
在深度學習理論中是圖神經網路（ graph neural network, GNN）和概率圖模型（Probabilistic Graphical Model, PGM）的推廣。 圖網路由相互連接的圖網 ...
另外，虽然图神经网络（GNN）在静态复杂网络的数据挖掘中披荆斩棘，但大多工作都不能处理这额外的时间维度。考虑到真实网络大多都是时变的复杂网络， ...
要說最近學界值得關注的趨勢，圖神經網路(Graph Neural Network, GNN) 或者說圖深度學習(Graph Deep Learning) 絕對算得上一個。
作者| 劉忠雨編輯| 蔡芳芳圖神經網絡（GNN，Graph Neural Networks）是2019 年AI 領域最熱門的話題之一。圖神經網絡是用於圖結構數據的深度學習架構， ...
GNN 图神经网络2021 年的5大应用热点. 译者：AI研习社. 双语原文链接：. 今年开始。图神经网络（Graph Neural Networks）成为研究者讨论的焦点，作为 ...
图嵌入（Graph Embedding/Network Embedding)，属于表示学习的范畴，也可以叫为网络嵌入，图表示学习，网络表示学习等等。 将图中的节点表示为低维，实值 ...
而「深度學習」是機器學習的一種方式，讓電腦像長了神經網路般，可進行複雜的運算，展現擬人的判斷及行為，是現今AI 人工智慧的主流技術。
导读： 近年来，作为一项新兴的图数据学习技术，图神经网络（GNN）受到了非常广泛的关注。 2018年年末，发生了一件十分有趣的事情，该领域同时发表了 ...
神經網路 「宮心計」：膠囊是如何「爭寵」的？ 對AI發展略有瞭解的同學們可能都知道，Hinton被人所熟知，並獲得圖靈獎，主要歸功於 ...
推薦系統的關鍵是評價一個項目對用户的重要性。因此，可以將其轉換為一個鏈路預測問題。目標是預測用户和項目之間丟失的鏈接。為了解決這個問題，有學者 ...
摘要：本文从理论的角度研究了图神经网络(GNNs) 在学习组合问题近似算法中的作用。为此，我们首先建立了一个新的GNN 类，它可以严格地解决比现有GNN ...
要是現在編寫這套影集的劇本，李麥克那輛稱為「夥計」（KITT）的人工智慧車，將以搭配卷積神經網路（CNN）和循環神經網路（RNN）的深度學習技術來觀察 ...
最近幾年，作為一項新興的圖資料學習技術，圖神經網路（GNN）受到了廣泛的關注。2018年年末，發生了兩件特殊的事情。圖資料學習領域同時發表了三篇綜述 ...
雖然過程會讓人神經緊繃，但三倍GTA 遊戲幣及聲望值的報酬實在誘人。 所有副手、保鏢和摩托幫嘍囉可免費獲得長崎白色連帽外衣. 本週，為洛 ...
函數網路按理可以定義加減乘除微積運算，可以求根、求解、求極值，可以用於內插、 ... 神經網路迴歸也是採用梯度下降法（反向傳播法）：逆拓樸順序，統計總梯度，每個 ...
【健康醫療網／記者黃心瑩報導】40歲林先生，正值孩子升學與事業上忙碌階段， ... 注意保存期限、容器與溫度，當心咖啡赭麴毒素傷腎又傷肝 (國家網路 ...
引領循環神經網路RNN研究的主要是JuergenSchmidhuber和他的學生——其中包括SeppHochreiter，他發現了高深度網路所遇到的梯度消失問題，後來又發明長短期 ...
類神經網路(Neural networks). 由人類大腦所啟發的AI 系統。
其中受矚目的領域之一是二○一八年出現重大進展的圖神經網路(graph neural network, GNN)。這裡所說的圖,係指一種資料結構,像是環狀網路結構、Facebook之類社群網站、 ...
很多讀者可能會感到驚訝，神經網路（Neural Networks）的運作原理其實非常簡單，一點也不難理解。我將為各位簡單說明如何利用深度學習（Deep Learning）和一台簡易相機 ...
code{white-space: pre;} 類神經網路筆記小編看了很多的書籍介紹類神經的，發現這本講的最淺顯易懂而且還附有程式碼，我認為電腦科學與其他物理學、 ...
深度學習中又以人工神經網路相關的應用最為熱門，而生成對抗網路（Generative Adversarial Network，以下簡稱GAN ）便是其中之一。 GAN的特別之處.
gnn神經網路 在 台灣人工智慧學校 Facebook 的最讚貼文
【免費活動】10/22 (四) 南部小聚!!
連假後第一波人工智慧小聚🤣😍讓您一次體驗兩個最有趣最有意思的人工智慧主題：「神經網路搜索與圖神經網路」👍👍👍對人工智慧有興趣的你千萬不要錯過！！
活動日期：2020/ 10/ 22 (四)
活動地點：台南市東區北門路二段16號 台南文化創意產業園區 4樓B區(富貴文創講堂)
活動時間：19:00-21:30
報到時間：18:30起
👉報名網址：https://forms.gle/vaV6AYeGbp3jjAbQ6
👉活動詳細資訊：https://aiacademy.tw/tainan-meetup-20201022/
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【講題：一次就好嗎？ One-shot Neural Architecture Search介紹！】
神經網路搜索(Neural Architecture Search, NAS)在現今因為 Edge AI 的發展也越來越受大家重視。然而最一開始的NAS進行一次搜索是需要非常大量的資源的，直到One-shot NAS 出來之後才大幅度的減少 NAS 的搜索成本，但是究竟One-shot NAS究竟是透過什麼樣的方式達到 One-shot 同時又兼顧搜索品質的目的呢？本次將會詳細的與大家介紹 One-shot NAS！
【講題： 圖神經網路(Graph Neural Network)初探】
由奇美實業的AI工程師黃慧瑜，現就讀於交大智慧計算與科技研究所。深度學習發展至今已可以在結構化資料上被很好的應用，例如圖像、語音、文本等，也有大量相關的應用例如人臉識別、語音助理、機器翻譯等。然而，圖(Graph)形式的數據卻難以在早期的深度學習模型框架(例如CNN、RNN)下被很好的應用，這樣形式的數據多出現在例如電子商務、社交網路、化學和生物製藥等，近年也被應用在視覺推理和3D點雲數據的學習。與傳統的結構化資料不同，圖(Graph)是一種具有全適性(ubiquitous)的資料結構，透過節點「標籤（表示）」和「連結方向」來構成，可以表達絕大部分的實體關聯性。講者將在本次meetup與大家介紹圖神經網路(Graph Neural Network,GNN)此一深度學習的子領域，旨在增進大眾對圖神經網路的了解和研究興趣，並會分享講者將GNN應用在關鍵點偵測的實作案例。也歡迎現場參與的朋友一同交流！
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活動詳細資訊：https://aiacademy.tw/tainan-meetup-20201022/
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智慧車需具備PACCE五大特點 方能從Car 1.0進化至2.0版
林芬卉 2018-09-12
Semicon Taiwan 2018智慧汽車國際高峰論壇，從汽車產業鏈上、中、下游主要業者觀點，提出未來智能車由Car 1.0版進化至2.0版，需朝幾個方向發展，包括駕駛方式改變、車聯網的普及、新移動概念等，而汽車未來將具備「PACCE」五大特點。
現在智慧汽車以搭載ADAS功能為主(又稱Car 1.0版)，未來5~10年具Level 2~3等級自駕車成長將顯著，最終目標為開發Level 4~5自動駕駛汽車(簡稱AD，又稱Car 2.0版)；ADAS與AD不同處在於，前者資料主要在Edge端處理，後者則由中央超級電腦處理所有匯集的資訊。
從製造觀點來看，傳統汽車大廠先以ADAS為基礎，再以step-by-step方式向上做到AD等級，也就是由Car 1.1、Car 1.2、Car 1.n、再進化至Car 2.0版；相對的，科技大廠採取一步到位方式，直接開發Car 2.0版的全自駕車款。
由上述可知，汽車產業在正進行極大變革，而未來汽車將具備「PACCE」五大特點，包括Perception(感知)、Assessment(評估)、Control(操控)、Communication(通訊)、Expectations(期望)。
Perception方面，未來智慧車會使用多重感測器，其中，車用相機模組需求量顯著增加，以產值計2016~2020年複合成長率將達24%。現常與相機模組搭配的感測器為毫米波雷達，其優勢為即使在大雨中惡劣環境、物件辨識效果僅減損10%，也就是說可補足其他感測器易受外界環境影響的缺點；而超過75%車用毫米波雷達系統會結合軟體演算法，靜態物件主要以卷積神經網路(CNN)辨識，動態物件則主要採用循環神經網路(RNN)及遞歸神經網路(GNN)等技術。
目前光達(LiDAR)價格雖然偏高，但車廠會優先採用成本較低的固態光達，預估大量生產下固態光達價格將可降至200~250美元，而光達好處是影像可作到無縫接合。
汽車如同人類一般具有感知功能，接下來就需進行路況的評估(Assessment)，也就是車子需瞭解交通規則、知道可行駛的路徑、作到即時辨識及適應路況等。有了感知及評估能力後，汽車亦要能自動操控(Control)各種動作，如前進、煞停、轉向等。
當汽車要作到良好的自我操控性，需經過不斷的深度學習及路測。據車廠統計，當100輛的自駕車隊以每小時25英哩速度行駛，並以1年365天、1天24小時進行路測，即可蒐集到足夠的數據量，信心度可達95%。
為強化汽車信賴信及補足感測器無法全面偵測的缺點(如轉角處車輛被大樓檔住)，未來汽車亦需具備通訊(Communication)及聯網功能；又因車子會與車、路、人、基礎設施等連網，故每輛車每天蒐集到的資料量高達4,000GB，此時車聯網需導入共通標準，以確保各裝置間能以共通語言進行對話。
值得注意是，現車聯網兩大技術DSRC及C-V2X正在推行，兩者各有其優缺點，晶片業者如以色列商Autotalks為解決車廠或Tier 1業者選邊站的難題，因此發展出雙模V2X晶片組。
除自駕車技術不斷往前推進外，車廠亦需考量到消費者對於自駕車的期待(Expectations)及看法。據市調機構針對主要國家消費者調查，若是完全自駕功能的汽車(Full Autonomous Vehicles)，有6~8成的人認為安全上仍有疑慮；此時需要仰賴AI技術不斷對自駕車進行深度學習及訓練，以優化其自我駕車能力。
目前已商用化、並在路上行駛的最高等級自駕車為奧迪(Audi)A8的Level 3車款，隨著AI將滲透到人類生活各層面(包含行動運輸工具)，預估2035年將有5,400萬輛自駕車上路。
為因應完全自駕車時代來臨，未來汽車產業由「3S」所組成，包括Semiconductor(半導體)、Software(軟體)、System(系統)，而對3S掌握度愈高的業者，未來在汽車生態系中愈有勝出機會。
附圖：Semicon Taiwan 2018智慧汽車國際高峰論壇提出智能車需具備PACCE五大特點。林芬卉
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