北海道 DAY 5
​昨晚在旅馆吃完美美的晚餐之后,早上就继续出发啦。不过因为怕早上路面冻结,我还是选择了10点钟之后走。
​今天路线是去看一下旧日本国铁士幌線的遗迹还有去一趟屈斜路湖。早上还专门打电话问了下山上路面情况,被回答到没问题了我就启程了。
​士幌線原来是连接帯広到十勝三股的铁路路线,后来地区住的人越来越少了所以就慢慢废线,变成了公交进行人员运送。目前旧路线的桥梁和站台遗迹还有少数被保留下来。其中最好看的我觉得还是幌加站了,一条铁轨慢慢悠悠延伸至森林里,有种回归大自然的感觉。从旧铁轨的路线再往前走大概1.5公里就可以看到第三桥梁,当初因为建设的时候考虑到和周围环境的调和问题,士幌線的桥梁都是钢筋混凝土所建。所以现在这些遗留建筑还静静的躺在森林中,非常给人一种秘境的感觉。
​下午去美幌峠和屈斜路湖的路上一路狂奔,幸好天气给力,到了山顶之后可以俯瞰到整个湖面和后面的国家公园,日落的风景实在是太美了,没有来错!
​可是回去的时候天已经黑了,走在阿寒横断道路的时候又没有路灯又没有信号又快没油了又多弯道又有鹿在路上蹦跶……全靠宝马这个随动大灯和射灯我才敢跑完[彩虹屁]
最可怕的是雄阿寒岳直接一个超大的黑影拍在面前,太可怕太刺激了……
​最后一张不知道你们看不看得到我前面的路上有只鹿[彩虹屁](照片拍出来很黑,实际车灯还挺亮的) https://t.cn/RGoSZmH

“圆梦深圳·登顶塘朗山”公益助残健行活动圆满结束
430米高的深圳塘朗山,对于大多数深圳人而言,不过是九公里的路程,不过是两小时的时间,登高望眼,一览大美深圳。但就是这样一件美好而简单的事情,对于他们而言却充满难度,只能化作一个美好的梦想,静待实现的那一天。

日前,在深圳市广电公益基金会及深圳市公园管理中心的指导下,由娃公益基金主办,联合深圳客、深圳市盲人协会、深圳市肢残人协会、深圳市无障碍环境促进会、深圳市信息职业技术学院联合协办,广州益力多乳品有限公司深圳分公司、金多多食品集团等众多志愿者、爱心企业共同支持下,开展了一次特殊的登顶行动。

活动当天,15位来自深圳各区的残障人士和25位来自各行业的志愿者,他们共同组成这支特殊的登顶队伍。 当天下午两点左右,队伍从山脚下有序出发,没有“慷慨激昂”的演讲,更没有“备受瞩目”的仪式,只有坚定的信念,志愿者和残障朋友以残健共融的形式,以推轮椅、搀扶或手持牵引绳的方式组成小队,向山顶行进。

大家一路高歌、呼喊口号,鼓舞行进士气,始终保持高昂士气和饱满热情,按照既定路线打卡,圆满登顶,在一路的艰辛过后,欣赏着山顶壮美的风景。 登山道沿途郁郁葱葱的树木与行进的队伍相映成趣,在与大自然的亲密接触中,给予残障人士回归自然的享受。

“爱不是给予,而是被接受,公益的价值由接受者决定,很多人单纯地、片面地认为爱就是给予,只要付出,就是公益。其实,这是错误的,真正的关怀,必定是洞悉残障人士的需求,从他们的痛点出发。身体残缺了一部分的他们,看上去有些不一样,但也没什么不同,勇敢追梦的模样同样让人热泪盈眶。”参与本次活动的深圳市盲人协会志愿者陈先生介绍, 对于残障人士,我们不仅要给予关怀,更要从心底里接受并认可他们,尊重比怜悯更加有力量。

据介绍,本次圆梦塘朗山活动是用实际行动诠释了“残健共融”的公益理念。活动主办方表示,每一位志愿者的付出都值得赞扬,相信对于残障人士,我们不仅要给予关怀,更要从心底里接受并认可他们,尊重比怜悯更加有力量他们也将会把“残健共融”的理念带到平时的生活中,带到周围的朋友中去。宣传公益,弘扬正气,残健共融,娃公益,一直在路上。
https://t.cn/A6oT9PWM

特斯拉 FSD Beta 10.69.3 在北美推送;

FSD Beta10.69.3版本发行说明 :

- 将物体检测网络升级为光子计数视频流,并使用最新的自动标记数据集重新训练所有参数(特别强调低能见度场景)。

- 改进了结构,提高了精度和延迟,提高了远处车辆的召回率,将穿越车辆的速度误差降低了20%,并将VRU精度提高了20%。

- 将VRU速度网络转换为两阶段网络,减少了延迟,并将过路行人的速度误差提高了6%。

- 将非VRU的属性网络转换为两阶段的网络,减少了延迟,减少了错误的过路车辆车道分配45%,减少了错误的停车预测15%。

- 改造自回归矢量车道语法,使车道精度提高9.2%,车道召回率提高18.7%,岔道召回率提高51.1%。包括一个完整的网络更新,其中所有组件都是用3.8倍的数据量重新训练的。

- 在矢量车道神经网络中增加了一个新的 "道路标记 "模块,将交叉口的车道拓扑错误提高了38.9%。

- 升级了 Occupancy 网络,使其与路面保持一致,而不是与自我保持一致,以提高检测的稳定性并改善山顶的召回率。

- 将候选轨迹生成的运行时间减少了约80%,并通过将昂贵的轨迹优化程序提炼到轻量级规划器神经网络中来提高平滑度。

- 通过对偏离路线与驶过戈壁区域所需的轨迹之间的权衡进行更丰富的建模,改进了对戈壁周围短期限车道变化的决策。

- 通过使用更好的行人运动学模型,减少了对人行道附近行人的错误减速。

- 增加了对一般占用网络检测到的更精确的物体几何形状的控制。

- 通过更好地模拟车辆的转弯/侧向动作,改进了对偏离我们所需路径的车辆的控制,从而避免了不自然的减速。

- 通过搜索可行的车辆运动曲线,改进了在静态障碍物周围偏移时的纵向控制 。

-通过在轨迹优化中考虑相对加速度,改进了车道内车辆在高相对速度情况下的纵向控制平滑度。

-通过自适应计划器调度、重组轨迹选择和并行化,将最佳情况下物体光子到控制系统的延迟减少了26%。

#特斯拉##FSD Beta#


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