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自动驾驶汽车面临的另一个主要挑战是极端天气条件。尽管这是任何技术都无法完全解决的环境挑战，但深度学习可以解决极端气候下的问题。例如，在降雪期间，道路上的招牌可能会被雪覆盖。而且，降雪后的一段时间内，招牌可能仅部分可见。使用其他AI算法，自动驾驶汽车将很难理解招牌上的半个标志。但是借助神经网络进行的深度学习可以从招牌上的部分可见标志创建完整标志的图像。神经网络将不完整的符号发送到神经层，然后将其传递给隐藏层，以确定完整的符号应该是什么。基于输出，神经网络可以根据招牌上的标志做出决策。

寻找 短的旅行路线

地球上的所有动物，包括人类在内，都可以在周围环境中导航并灵活地探索新区域。由于神经回路的空间行为，它们的导航成为可能。动物的大脑通过在规则的六边形网格中绘制周围环境来导航。这些六角形图案有助于导航，类似于地图中的网格线。神经模式支持基于矢量的导航的假设。基于矢量的导航使大脑可以计算到所需位置的距离和方向。

可以使用基于矢量的导航功能来训练深度学习神经网络，以找到从点A到点B的 短路径。通过将动物大脑使用的相同网格线模式嵌入 层，深度学习可以计算距离和到达目的地的方向。具有基于矢量的导航和深度学习功能的自动驾驶汽车还可以检测到任何新近可用的快捷方式的存在，以减少出行时间。

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