1. 面试官：介绍一种高效的数据清洗算法，并说明其在自动驾驶系统中的应用。

2. 面试官：解释数据规范化的重要性，探讨在自动驾驶系统中如何有效地进行数据规范化处理。

3. 面试官：探讨在处理大规模传感器数据时如何应对数据缺失和异常值的问题，并提出解决方案。

4. 面试官：解释特征选择在数据预处理中的作用，讨论如何选择最佳的特征集以优化自动驾驶系统的性能。

5. 面试官：分析数据降维技术的原理和方法，并说明如何利用数据降维技术提高自动驾驶系统的效率。

6. 面试官：探讨数据标注的重要性及其在训练自动驾驶系统中的挑战，提出解决方案。

7. 面试官：讨论数据增强技术在自动驾驶系统中的应用，说明如何利用数据增强提升模型的泛化能力。

8. 面试官：介绍一种多模态数据融合方法，探讨多模态数据如何有效融合以改善自动驾驶系统的感知能力。

9. 面试官：分析时空数据处理技术在自动驾驶系统中的重要性，提出一种创新的时空数据处理解决方案。

10. 面试官：探讨在自动驾驶系统中使用深度学习进行数据预处理的优势和挑战，如何克服挑战以实现数据预处理的高效性和准确性。