<s>Human: 帮我重新润色下面这段文章：本文主要探讨如何使用神经网络实现自动驾驶汽车。

自动驾驶汽车是汽车行业的一个热门话题，其核心是使用各种传感器和算法来控制车辆的速度、方向和其他行驶参数。最近几年出现了许多基于深度学习的方法，这些方法可以更好地理解复杂的场景和交通规则。

具体而言，我们可以使用卷积神经网络(CNN)对摄像机捕捉到的图像进行处理，以检测车道线、交通标志和其他车辆等重要信息。然后，我们可以使用递归神经网络(RNN)来预测车辆的速度和方向，并控制车辆。

自动驾驶汽车的实现存在许多挑战，如确保安全性、处理不确定性和适应各种驾驶情况。因此，我们需要使用大量的数据和多种技术来解决这些问题。
</s><s>Assistant: 本文的主题是关于如何使用神经网络来实现自动驾驶汽车。在当前汽车行业中，自动驾驶汽车已成为一个备受关注的热门话题。其核心在于运用各种传感器和算法来实现控制车辆的方向、速度以及其他行驶参数。近年来，使用深度学习技术的方法取得了显著进展，能够更好地识别交通规则及其复杂的环境场景。

具体而言，使用卷积神经网络(CNN)可以对摄像机捕捉到的图像进行处理，以检测车道线、交通标志和其他车辆等重要信息。而使用递归神经网络(RNN)则可以预测车辆的方向及速度，随后控制车辆的运行。

然而自动驾驶汽车的实现面临着许多挑战，其中包括确保车辆的安全性、处理不确定性并且适应多种驾驶场景。因此，我们需要利用大量的数据和多种技术来解决这些问题。
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