XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System交通流
金融服务局在与行业团体的意见交流中提出的主要问题[...
- 关于加密资产，欢迎有关“ Cypto资产政策实施的G20路线图”的第一份状态报告。它还重申了其对加速全球实施金融行动工作组（FATF）标准的支持，并针对Defi，Stablecoins和P2P交易引起的新风险工作。
论文 - UNIV-PAU
从安全角度来看，自动驾驶汽车 (AV) 的开发和部署是一项非常具有挑战性的工作。这些车辆是安全关键系统，必须应对多种复杂情况，防止任何潜在伤害，并且不干扰交通流，才能被社会接受。完全计算机控制下的安全驾驶还需要与复杂道路网络中的不同实体进行交互和操作，并适当处理它们的各种行为。虽然过去几年取得了很大进展，但工作主要集中在为车辆提供自动驾驶能力。安全已成为主要挑战，不仅要管理故障或外部干扰，还要管理车辆行为部分以解决边缘情况。本论文探讨了文献中如何制定和管理安全自主性的研究问题。我们回顾了采用自适应行为的运行时安全缓解机制。我们发现 AV 系统需要可观察性、可追溯性、可重构性和灵活性的少数组合。基于这些非功能性特性，我们提出了一个框架，以可管理和可扩展的方式将自我安全概念融入现有的 AV。该框架定义了我们将安全论证表示为约束的方法和我们的参考架构，其中涉及两层，它们运行自适应机制以确保安全。第一层是
基于脑电图的心理负荷神经测量法评估真实驾驶环境中不同交通和道路状况的影响
汽车驾驶被认为是一项非常复杂的活动，由不同的伴随任务和子任务组成，因此了解不同因素（例如道路复杂性、交通、仪表盘设备和外部事件）对驾驶员行为和表现的影响至关重要。因此，在特定情况下，驾驶员的认知需求可能非常高，导致过度的心理负荷，从而增加犯错概率。在这方面，已经证明人为错误是 57% 道路事故的主要原因，也是大多数事故的促成因素。在这项研究中，20 名年轻受试者参与了一项真实驾驶实验，该实验在不同的交通条件下（高峰时段和非高峰时段）和不同的道路类型（主干道和次要街道）进行。此外，在驾驶任务期间，还发生了不同的特定事件，特别是行人过马路和汽车在实验对象前方进入交通流。已采用基于驾驶员脑电图 (EEG)（即大脑活动）的工作负荷指数来调查不同因素对驾驶员工作负荷的影响。还采用了眼动追踪 (ET) 技术和主观测量，以便全面了解驾驶员感知的工作负荷，并调查从所采用的方法中获得的不同见解。
文章 无线磁传感器在城市环境中的应用及其准确性验证
摘要：在智慧城市中，传感器是必不可少的元素，是最新交通信息的来源。本文介绍了连接到无线传感器网络 (WSN) 的磁传感器。它们投资成本低、使用寿命长、安装方便。然而，在安装过程中仍需要对路面进行局部扰动。往返于日利纳市中心的所有车道都配有传感器，每隔五分钟发送一次数据。它们发送有关交通流强度、速度和成分的最新信息。LoRa 网络确保数据传输，但如果发生故障，4G/LTE 调制解调器可实现备用传输。这种传感器应用的缺点是其准确性。研究任务是将 WSN 的输出与交通调查进行比较。在选定的道路轮廓上进行交通调查的适当方法是使用 Sierzega 雷达进行视频录制和速度测量。结果显示值失真，主要是在短间隔内。磁传感器最准确的输出是车辆数量。另一方面，交通流量组成和速度测量相对不准确，因为基于动态长度识别车辆并不容易。传感器的另一个问题是频繁的通信中断，这会导致中断结束后值的累积。本文的第二个目标是描述交通传感器网络及其可公开访问的数据库。最后，有几种数据使用建议。
M.A.临床心理健康咨询（CMHC ...
将通过Program ListServ，电子邮件和/或特别会议向所有学生宣布程序化/课程策略或程序的任何更改/修改。必要时可以举行特别会议，以确保有效地交流更改/修改，这可能会影响学生的编程。将在任何计划的特别会议之前通知学生。为了确保教师与学生之间有效的沟通流，鼓励学生保持与计划教师和学术顾问的公开沟通。应引起CMHC计划委员会的注意，任何未直接与受害方直接解决的问题。学生可以通过参加计划会议，或通过计划教师，计划协调员或CEP部门负责人将这些信息直接传达给CMHC计划委员会。有关与适合实践有关的问题相关的问题，请参见学术上诉（附录C）有关等级和实践政策和流程的适合度（附录B）的适用性（附录B）。CMSA官员定期参加计划会议，目的是加强教职员工与学生之间的沟通流。
使用计算机视觉的基于AI的流量控制器
交通管制是城市规划，安全性和效率的重要组成部分。在这项研究中，我们研究了如何使用计算机愿景实现基于AI的流量控制，并将其与较旧的方法进行比较。我们研究了人工智能系统在优化交通流，改善安全性和减少拥塞的潜在好处。该研究比较了基于计算机的AI流量控制器与传统交通管理方法的性能。交通拥堵是城市中普遍存在的问题，导致时间浪费，更高的燃料使用和增加的污染。为了解决这些问题，人们对使用人工智能（AI）和计算机视觉技术进行交通管理一直引起人们的兴趣。我们研究了基于AI的交通控制系统的创建和评估，以及与现有技术相比的创建和评估。应用了一种使用对象计数概念的新方法。我们提出了一个可以使用计算机视觉和人工智能的实时项目计数数据来智能控制流量的系统。我们根据几个关键的性能指标评估了两种交通控制方法，包括行人检测和单个车道中车辆计数的准确性。与常规方法相比，AI驱动的交通控制系统表现出了值得注意的优势。它的旅行时间减少了15％，燃油消耗降低了10％，交通流量效率提高了25％。值得注意的是，AI系统还降低了30％的交通事故，强调了其显着提高道路安全性的潜力。
Urban Freeway互换中连接的自动化和人类驱动的车辆混合交通：安全分析和登机假设
摘要：在高速公路上引入连接的自动化车辆（CAVS）提出了重大挑战，尤其是在与人类驱动车辆的互动中，影响交通流量和安全性。本研究采用交通微仿真和替代安全评估措施软件来研究Cav -Human驾驶员的相互作用，从而估计潜在的冲突。虽然先前的研究承认，与骑士共享道路时，人类驾驶员可以调整其行为，但尚未完全了解相关风险的根本原因和范围。该研究的重点是CAV的存在如何减少冲突，采用替代安全措施和现实世界中混合的交通数据，并评估意大利和美国在各种城市环境中的高速公路交换配置的安全性和性能。本研究提出了用于优化城市布局的工具，以最大程度地减少混合交通环境中的冲突。结果表明，添加辅助车道会增强安全性，尤其是用于骑士和后端碰撞。沿着互换坡道，在纵向冲突方面，独家的CAV流与人类驱动的行为相似，但是混合的交通流（由CAVS和人类驱动的车辆组成）可能会导致更多冲突。值得注意的是，当骑士在几乎相同的条件下跟随人类驱动的车辆时，会出现更多的冲突，强调CAV整合的复杂性以及仔细的安全措施和道路设计考虑因素的需求。
队列环境中非自动驾驶车辆变道行为分析
摘要 分析自动驾驶车辆与手动车辆之间的相互作用对于分析自动协同驾驶环境的性能非常重要。特别是，自动驾驶车辆编队会影响相邻手动车辆的驾驶行为。本研究旨在分析自动驾驶车辆编队环境中手动车辆的换道行为，并分三个阶段进行实验和问卷调查。第一阶段，进行视频问卷调查，调查手动车辆的响应行为。第二阶段，进行驾驶模拟器实验，调查自动驾驶车辆编队环境中的换道行为。为了分析手动车辆的换道行为，使用了换道持续时间和加速噪声等交通流稳定性指标。比较了不同自动驾驶车辆市场渗透率（MPR）和人为因素下的手动车辆驾驶行为。最后，使用 NASA-TLX（NASA 任务负荷指数）评估手动车辆驾驶员的工作负荷。分析结果表明，手动车辆驾驶员在自动驾驶车辆队列环境中驾驶时存在心理负担。当自动驾驶车辆的 MPR 增加时，车道变换持续时间更长，对于 30-40 岁或女性驾驶员，加速噪音会增加。本研究结果可作为更真实的交通模拟的基础，反映自动驾驶车辆和手动车辆之间的相互作用。预计它还将有效支持在自动驾驶车辆环境中建立有价值的交通管理策略。
地对空导弹的未来概念 ~ Plug & Fight Network SAM (NSAM...
[即插即用定义] 当即插即用 (PnF) 项目（火控系统、射击传感器、发射器等）连接到网络时，火控系统会自动优化系统。具有与单个 SAM 系统同等的最大火力。
地对空导弹的未来概念 ~ Plug & Fight Network SAM (NSAM...
[即插即用定义] 当即插即用 (PnF) 项目（火控系统、射击传感器、发射器等）连接到网络时，火控系统会自动优化系统。具有与单个 SAM 系统同等的最大火力。