第4章 的咕咕咕（2/2）

在图像分类测试中，他们采用了半监督学习和弱监督学习的方法。通过少量的标注数据，模型能够自动学习并分类大量的未标注数据。测试结果显示，图像分类的准确率达到了80%以上，远超预期。

在目标检测测试中，他们提出了基于混合注意力机制的小目标检测模型和运动目标检测算法。这些算法能够有效处理小目标和运动目标的检测问题，测试结果显示，目标检测的召回率达到了80%，平均精度（Ap）达到了70%以上。

## 第四章：智慧交通的新篇章

随着cS的成功应用，智慧交通领域迎来了新的变革。在城市的交通监控系统中，部署了基于cS的边缘计算设备。这些设备能够实时处理摄像头捕捉到的视频数据，快速识别车辆和行人，提供精准的交通流量分析和事故预警。

交通管理部门通过这些设备，能够实时监控交通状况，及时调整交通信号，优化交通流量。事故处理也变得更加高效，系统能够在事故发生后第一时间发出警报，并提供详细的事故现场信息，帮助救援人员快速到达现场。

## 第五章：未来的展望

cS的成功不仅为智慧交通领域带来了革命性的变化，也为其他领域的智能化发展提供了新的思路。欧嵬博士和他的团队并没有停下前进的脚步，他们正在研发下一代的存内计算AI芯片，目标是进一步提高芯片的算力和能效，使其能够应用于更多的场景。

在未来，随着技术的不断进步，存内计算AI芯片将成为推动智能化发展的核心力量。它们将广泛应用于智能家居、安防监控、无人驾驶等多个领域，为人们的生活带来更多的便利和安全。

而cS，作为这一领域的先驱，将永远被铭记在智慧交通的历史中。它不仅改变了一个城市，更改变了一个时代。