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基于物联网避免发生多重故障的电动汽车中的消防事故...
2.3.4.5学生，泰米尔纳德邦霍苏尔工程学院Adhiyamaan学院。摘要：电动汽车（EV）的快速增长需要创新的安全措施，以解决由车辆电气系统（尤其是电池管理系统中）故障引起的潜在火灾事故。在这项研究中，我们提出了一种旨在通过全面的故障检测和使用人工智能（AI）技术的智能电池管理来防止电动汽车中的消防事故的物联网（IoT）的解决方案。实现了复杂的故障检测系统，以识别多种故障类型，包括短路，过度充电和热异常。这种积极主动的方法确保了及时发现潜在问题，从而降低了火灾事故的风险。该系统旨在提供准确，及时的预测，使维护团队在导致重大失败之前解决潜在问题。
事故预测的语义视频分析
摘要 - 飞行员和骑自行车的人是最脆弱的，但也是最不可预测的交通参与者。由于他们在高度自由度和方向突然变化的城市环境中移动的能力，他们的运动仍然具有挑战性。我们提出了一个驾驶员援助系统，以应对其中一些挑战。我们的系统由一个由各种自动编码器和长期短期内存网络制成的世界模型组成。世界模型从脆弱的流量参与者的角度获取视力和动作数据，并在提前一秒钟内生成其环境的视觉预测（图像）。我们系统的第二部分是一个基于变压器的描述系统，该系统采取了预测的感知，在这里，作为一个展示，如果汽车和易受伤害的交通参与者之间的碰撞似乎即将到来，则将其抽象为文本警告。我们的描述系统有助于将驾驶员的危险情况与上下文相关，并可以扩展到其他驾驶员援助系统，例如盲点检测。我们在使用CARLA的模拟中生成的数据集上评估了我们的系统。索引术语 - 自主驾驶，机器学习，视频描述，世界模型
航空事故夺去两名士兵的生命 - 陆军安全
PLR 旨在用作领导者讨论影响士兵安全和战备状态的危险和趋势的参与工具。这起事故仍在调查中。PLR 仅包含基本信息，但提供了足够的背景信息，使领导者有机会在士兵层面传达风险。有关这起事故和其他陆军事故的更多详细信息，请访问美国陆军战斗准备中心网站 https://safety.army.mil/lessonslearned。
基于嵌入式的智能事故前出现，后...
摘要˗˗本文解决了一个重要的问题：量子隧道如何影响半导体设备中的晶体管微型化，以及对未来技术的更广泛含义是什么？本文讨论了晶体管小型化所带来的挑战，并使用量子力学的理论原理（例如Schrödinger方程和海森堡的不确定性原理）引入了量子隧道。本文比较了对石墨烯，过渡金属二分法源和拓扑绝缘子的评估及其对量子隧穿的影响。本文进一步探讨了高级模拟方法，例如密度功能理论，量子蒙特卡洛等。在小晶体管中建模隧道效应。本文还探讨了量子隧道在量子计算中的作用，尤其是在量子量的开发中，探索纳米技术和机器学习在优化隧道效应中的整合。我们的讨论整合了这些发现，探讨了对当前和未来半导体技术的影响，并以对晶体管技术和量子隧道的发展的预测结论。索引术语˗˗量子隧道，量子蒙特卡洛，未来的半导体技术
事故报告和场地保护指南
需要由注册执业医师（即医生）、护理人员或注册护士治疗的人员受伤。这包括无法轻易获得治疗的情况（例如，由于事故地点位于农村或偏远地区，或没有相关治疗）。这不包括可以通过基本急救治疗而无需医疗专业人员进一步跟进和评估的伤害。
赛车手：认识论风险敏感的RL可以通过更少的撞车事故进行快速驾驶
摘要 - 强化学习为机器人控制提供了一个吸引人的框架，因为它仅通过现实世界的互动才能纯粹学习表达政策。但是，这需要解决现实世界的约束并避免在训练过程中造成灾难性失败，这可能会严重阻碍学习进步和最终政策的表现。在许多机器人设置中，这相当于避免某些“不安全”状态。高速越野驾驶任务代表了对此问题的特别挑战性的实例化：高回报策略应尽可能积极地驱动驱动力，通常需要接近“安全”状态集的边缘，因此在该方法上承担特定的负担，以避免频繁失败。既学习高表现的政策，又避免过度失败，我们提出了一个增强学习框架，将对风险敏感的控制与自适应动作空间课程相结合。此外，我们表明我们的风险敏感目标会自动避免配备认知不确定性的估计量。我们在小规模的拉力赛上实施了算法，并表明它能够为现实世界中的越野驾驶任务学习高速政策。我们表明，我们的方法大大减少了培训过程中的安全违规数量，实际上导致在驾驶和非驾驶模拟环境中都具有类似挑战的驾驶和非驾驶模拟环境中的绩效策略。
施工安全及事故检测
近年来，建筑业机器学习的发展增加了充分的软件准备旨在为潜在的安全风险提供更好的解决方案施工环境中的危险和风险。然而，死亡和受伤在建筑工作中继续频繁发生，事故和伤亡人数很高，使建筑工作成为最危险的职业。本研究的目的是使用AHP方法分析人工智能（AI）在建筑安全中的优先事项和重要因素。选定建筑安全专业人员作为受访者。建立由五（5）个因素组成的层次结构，随后将其分为十二（12）个子因素。工作场所被确定为建筑行业中最重要的AI元素，占25.43％。其次是安全，占25.37％，人为错误占22.76％。当工人忽视工作场所安全时，优先考虑的子因素会传达给安全官员，占69.21％，云计算技术，检查，控制和培训。为 60.04%，而建筑安全领域的人工智能可以预测潜在问题的比例为 14.29%。这项研究的见解可以帮助软件开发人员确定在建筑工地安全方面使用人工智能的优先级。
ACAV：自动驾驶事故记录中自动因果关系分析的框架
自动驾驶汽车（AV）的快速进步使无人驾驶未来的前景比以往任何时候都更加接近。最近的死亡人士通过大规模测试强调了安全验证的重要性。多种方法使用高保真模拟器（即通过生成多种驾驶场景并评估自动驾驶系统（ADSS）（ADSS）来完全自动实现此目的，以实现这一目标。虽然有效地发现违规行为，但这些方法并未确定导致它们的决定和措施，这对于改善ADS的安全至关重要。为了应对这一挑战，我们提出了ACAV，这是一个自动框架，旨在在两个阶段进行AV事故记录进行因果关系分析。首先，我们根据ADS模块之间交换的消息应用功能提取模式，并使用加权投票方法丢弃与事故无关的录音框架。第二，我们使用安全规范来确定安全 - 关键框架并通过将CAT（我们的因果分析工具）应用于站时间图来推断因果事件。我们在阿波罗广告上评估了ACAV，发现它可以识别出五种不同类型的因果事件，其中93.64％是通过AV测试引擎生成的事故记录中的93.64％。我们进一步评估了从注射特定故障的阿波罗（Apollo）收集的1206个事故记录上的ACAV，发现它可以正确识别96.44％由预测错误触发的事故中的因果事件，以及由计划错误触发的事故的85.73％。
微观交通模型，事故和保险损失
摘要该论文开发了一种方法，以使运输系统的微观模型可以访问统计研究。我们的方法不仅允许对历史损失的理解，而且还允许对可能发生的未来系统发生的事件进行理解。通过这样的反事实分析，从保险，也可以从工程学的角度来评估车辆和运输系统设计的变化对道路安全和功能的影响。在结构上，我们将总损耗分布近似为平均值混合物。这还产生了可以使用的估值程序，而不是蒙特卡洛模拟。特别是，我们基于开源式模拟器Sumo构建实现，并说明了反事实案例研究中该方法的潜力。
冲绳的交通事故 - 陆军驻地
冲绳的交通事故 交通事故是驻扎在冲绳的美军社区最常见的国际事故。每起交通事故都有可能成为刑事案件，并可能导致日本司法当局起诉。根据日本法律，每位持照机动车驾驶员都是专业驾驶员，必须高度谨慎。造成个人人身伤害的事故可能导致监禁或巨额罚款。避免起诉：安全驾驶并遵守所有交通规则。在拥挤的地区驾驶时要耐心。保持注意力，并始终确保为突然停车留出足够的空间。如果发生事故，驾驶员必须向事故受害者提供援助，向日本和军事执法官员报告事故，并留在事故现场，直到执法当局另行通知。逃离事故现场或未报告事故可能会导致司机被起诉，即使只涉及财产损失。为您的车辆投保：确保您至少持有所需的保险（1）财产损失保险 - PDI 和 2）日本强制保险 - JCI）。确保您及时向您的保险公司报告所有事故！您必须在事故发生后 72 小时内向您的保险公司报告事故。未报告交通事故或保险过期可能会导致美国陆军采取行政或纪律处分，包括但不限于丧失驾驶权。索赔协助：如果您的 PDI 在事故发生时已过期，您应该访问或致电 Torii 站索赔办公室，以便安排私人和解。您应该拍下事故中所有车辆或其他财产的损坏情况。尝试从不同角度拍照，以帮助显示损坏程度。请立即检查您的 PDI！国际法和社区关系：在某些情况下，特别是涉及人身伤害的情况下，您应该在事故发生后一两天内对受害者进行“慰问访问”，以表达对事故的遗憾和希望早日康复的愿望。此类访问应通过 Torii Station 社区关系办公室或冲绳法律中心国际法部协调。公务事故：如果您在执行公务时发生事故，或者您不确定您的事故是否被视为公务事故，请联系鸟居站冲绳法律中心国际法部，电话：652-4782。