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摘要：近年来，汽车行业目睹了机器学习（ML）技术的整合到车辆设计和操作的各个方面的重大范式转变。本文探讨了汽车工程中ML应用程序的新兴领域，尤其是重点关注其在增强车辆安全性和性能中的作用。由数据分析和计算功能的进步提供支持的ML算法提供了前所未有的机会来增强传统的汽车系统。从预测性维护到自动驾驶，ML技术使车辆能够以显着的精确和效率来感知，解释和应对复杂的现实世界情景。本文概述了汽车安全中的关键ML应用程序，包括避免碰撞系统，自适应巡航控制和驾驶员监控。此外，它研究了ML算法如何通过预测建模，燃油效率优化和动态车辆控制来优化车辆性能。此外，讨论了将ML集成到汽车工程中的挑战和未来前景。这些包括与数据质量，模型可解释性和监管标准有关的问题。尽管面临这些挑战，但ML技术的迅速发展却持巨大的希望，可以改变汽车行业，为未来的更安全，更高效，更聪明的车辆铺平道路。关键字：机器学习，汽车工程，车辆安全，性能增强，人工智能。
增强车辆安全性和性能
主要关键词
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