在ADAS（高级驾驶辅助系统）的研发中，计算机工程扮演着至关重要的角色，为了确保系统能够在复杂多变的驾驶环境中迅速而准确地做出决策，我们需要从算法优化、硬件选择到软件架构设计等多个维度进行考量。
算法的优化是提升决策速度与精度的关键，通过采用更高效的机器学习模型和算法，如轻量级神经网络，可以在保证精度的同时大幅减少计算量，从而加快处理速度，硬件的选择同样重要，高性能的处理器和专用的图像处理芯片能够为ADAS系统提供强大的计算能力，确保实时处理来自传感器的高清数据，软件架构的设计也需要考虑并行处理和分布式计算等技术，以充分利用多核处理器的能力，进一步提高系统的整体性能。
通过计算机工程的综合应用，我们可以有效优化ADAS系统的决策速度与精度，为驾驶者提供更加安全、可靠的驾驶辅助体验。
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