机械学习（惭尝）と人工知能（础滨）の出现と採用の拡大は、领域全体にわたって、システムの性能と効率を改善するための新しい革新的なアプローチを推进している。オフハイウェイ分野も例外ではなく、すでにさまざまな础滨/惭尝ツールやモデルを活用している。
本稿では、オフハイウェイマシンに仮想センサーを実装することについて、仮想センサーのユニークな制限と课题、仮想センサー実装の利点、従来の物理センサーと比较して强化された机能と高い柔软性について述べる。仮想センサーの実装には、データの学习に使用するアルゴリズムとモデルの学习に使用するデータを慎重に検讨する必要があります。これらの课题にもかかわらず、スケーラビリティや适応性を含む仮想センサーの利点は、システムの効率を向上させるための贵重なツールとなっている。
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