XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System每辆车
Williamson Hall 小组项目
在威廉姆森音乐厅的租金：•15个技术增强教室•200个座位礼堂•四人会议中心•两个计算机实验室•工业历史库•sky-lit weir atrium•咖啡馆•所有房间都配备了最先进的技术，包括计算机，Internet访问，互联网访问，上身，麦克风，麦克风，座位挂载的视频预测系统和Laptoppopt和laptoppopt。•这些现代设施为会议，研讨会，董事会会议和执行计划会议提供了高端设置，四个会议室可容纳24至152位客人。•需要$ 100的不退还押金，将其应用于您的租金。•如果提供酒吧，安全性，桌子和桌子盖，装饰品，特殊座位，则可能包括提供食物，酒牌和酒精，包括餐饮，包括餐饮。•由于我们是大学的一部分，因此我们必须将校园餐饮服务器用于餐饮和酒吧。•租房者有责任支付活动期间可能发生的任何损失。•在附近的校园地段，停车场可容纳每辆车5美元。•由于每个事件都是唯一的，因此您的活动协调员将与您合作，根据您的需求确定定价。
5G V2X不当行为检测作为基于AI/ML
摘要 - AS 5G蜂窝车辆对所有物品（C-V2X）技术领先于V2X通信，它为电信服务提供商提供了使用其现有5G网络的车辆网络（V2N）服务的态度。为了提高5G V2N服务的安全性，在本文中，我们提出了一种新颖的协作V2X不当行为检测系统。该系统将保护在5G边网络中部署在5G边网络中的V2X应用服务器（V2X ASS）免受任何恶意V2X位置操纵攻击。我们的建议包括两个增强的机器学习模型。第一个模型利用历史数据来进行公路合理性检查（ORPC），而第二个模型通过通过共享每辆车的攻击率在边缘检测节点之间在边缘检测节点之间进行协作而建立。使用广泛的5G核心网络仿真测试了我们所提出的模型，从而产生了出色的结果。第一个模型的准确性从73％提高到91％，而第二个模型则进一步提高了精度至令人印象深刻的95％。关键字-5G，V2X，C-ITS，安全性，行为不当检测，机器学习，MEC，边缘。
通过介质方法采样了异质车辆排的DATA字符串稳定性
由于对提高的转移效率的需求不断提高和安全性提高，因此需要用于智能运输系统（ITS）的高级控制方法来解决其复杂而动态的性质，其中多个代理商相互互动和环境相互作用。在此框架中，当前的研究文献着重于如何确保字符串稳定性（SS）[1]，[2]。此属性对于开发高效，安全的自适应巡航控制器（CACC）[3]至关重要。从历史上看，已经考虑了每辆领导者车辆与始终在整个排之间共享某些显微镜变量的共同特征的相互作用的信息交换案例；例如，排领先的车辆的加速度（请参见[1]）或其所需的速度轮廓（请参阅[4]）。最近，很少有人考虑通过使用宏观信息来保证所需属性的可能性，目的是避免共享领先的车辆的显微镜信息，因此减少了交换的信息量[5] - [7]。详细介绍[5]中，作者证明了在仅使用骨料（宏观）信息和局部显微镜信息时获得SS的可能性，从而获得了介观控制定律。特别是，可用于每辆车的微观信息由状态组成
民用卡车租赁服务水平协议...
(a) 如果资金不足或没有要求，则不得租用某些类型的车辆。任何索赔均不予受理。 (b) 各种类型车辆的需求基于前一年的使用情况，并且每个月/周/天都可能有所不同。合同中每辆车所需的公里数也可能根据商店运营情况而变化。值得注意的是，无论公里数/车辆的使用情况如何，合同在任何情况下都不得超出财务协议。 (c) 服务提供商将支付州/市/中央政府征收的所有税费，包括服务税/市税费/所有其他杂费。 (d) 如果发生事故、机械故障或由于驾驶员或承包商的任何过错，则不适用任何类型的付款，包括夜间停车和白天停车。 (e) 如果发生道路堵塞，投标人将通过绕行路线以相同的费率以及相同的条款和条件提供 CHT。 (f) 司机应持有有效的驾驶执照、保险证明、表格 47、RC、有效的国家许可证和其他与所出租车辆有关的文件。 (g) 服务提供商不得就其产生的任何费用提出索赔，除非合同中明确约定。 (h) 服务提供商无权就其将要承担的工作获得任何预付款。 7 服务绩效和反馈
使用 RFID 实现基于 GPS 的自动车辆跟踪
自动车辆定位 (AVL) 是一种用于跟踪和监控任何配备软件单元的远程车辆的先进方法，该软件单元通过 GPS 卫星接收和传输信号。AVL 是全球定位系统 (GPS) 和地理信息系统 (GIS) 的组合，可提供每辆车的实际地理实时位置。AVL 设置的整个传输机制依赖于 GPS 卫星、车辆上的接收器、无线电系统和用于调度的基于 PC 的跟踪软件。无线电通信系统通常与蜂窝电话网络相同。两种最常见的 AVL 系统是基于 GPS 和基于路标的系统。基于路标的 AVL 系统使用较早，但随着现代卫星的发展，GPS 技术现在使用得更多。对于需要车辆实时位置信息的应用，使用可以实时传输位置信息的自动车辆定位系统。实时车辆跟踪系统包含安装在车辆中的硬件设备（车载单元）和远程跟踪服务器。如果跟踪服务器与要跟踪的车辆之间的距离较小，则使用 RF 发射器将信息传输到跟踪服务器。跟踪服务器还具有 RF 接收器，用于接收车辆位置信息并将该信息存储在数据库中。
D.5.4 自动驾驶汽车的物联网政策框架...
物联网 (IoT) 应用通过互联网连接多个设备。自动驾驶汽车利用连接性来根据用户数据更新算法、与基础设施交互以获取环境信息、与其他车辆通信、使用移动设备和可穿戴设备与行人交换信息以及提供有关交通属性的信息和车辆传感器收集的信息。这些自动驾驶汽车需要收集和处理大量数据，并通过物联网应用和服务共享有关道路、实际路径、交通以及如何绕过任何障碍物的信息。这些信息可以在物联网连接的汽车之间共享，并以无线方式上传到云端或/和边缘系统进行分析和操作，从而提高每辆车的自动化和自动驾驶水平。智能连接用于描述灵活、高速的 5G 网络、物联网和人工智能 (AI) 的结合。智能连接以无处不在的超级连接为基础，标志着一个新时代的开始，该时代由高度情境化和个性化的体验定义，可随时随地提供。它将对个人、行业、社会和经济产生重大而积极的影响[116]。自动驾驶汽车应用的车联网 (IoV) 解决方案正在通过技术进步不断涌现
美国电动汽车电池制造有望满足需求
为了考虑一种更为保守的情况，即预计重型电动汽车的采用可能由所有 BEV 来满足，而不是像 EPA 预测的那样由 BEV 和 FCEV 混合满足，我们计算了如果采用预测完全由 BEV 满足时的电池需求。预计 FCEV 的最大车辆群体是卧铺驾驶室拖拉机。EPA 预测，如果选择 BEV 与 FCEV 相比符合要求，卧铺驾驶室拖拉机将拥有非常大的电池组，最大的电池组将超过每辆车 2 MWh。EDF 认为 EPA 高估了许多重型车辆所需的电池组尺寸，我们在评论中对此有更详细的解释，但出于本次分析的目的，我们使用了 EPA 预测的电池组尺寸。假设所有重型电动汽车都是 BEV，则 2027 年的电池需求相同，因为 EPA 预测那时不会部署任何 FCEV。由于 BEV 数量增加，重型电池需求在 2030 年将增加至每年 90 GWh，使 EPA 预测的 BEV 和 FCEV 重型车辆需求翻倍，达到 45 GWh。图 1 中将此额外电池需求标记为“没有 FCEV 时的额外重型需求”。
Robofest 2025 Game
•田野下的地板颜色：在比赛开始时揭幕，可能不是同质的。但是，所有的地板颜色应比田间颜色明显深•1黑色和1个白色车辆：黑色或白色盒子（链接）或用黑色或白皮书包裹的纸巾盒。直到比赛当天，盒子的确切阴影才是未知的。车辆盒的尺寸范围为L 10-14厘米x W 10-14厘米x H 10-14厘米。重量为40G-185G。实际使用的框类型是未知因素。•其他车辆，最多4 ：（图中的棕色盒子）在竞争中揭示的实际物体，但尺寸范围为l 10-20厘米，W 10-20厘米，H 10-20厘米，每辆车可能不同（请参见6.1）•参见示例6.1）•x，y，y，z标记块-2x4 blocks-2x4 Lybick blick（请参阅任何颜色 - 图1）•7厘米的直径，带2厘米x 76厘米的色带（见图2）•钥匙架：参见6.2•塔架（5）：AA电池•线路•线：黑色电气或画家胶带：大约19mm宽度•对象标记：孔加固贴纸：用于孔和车辆的位置（链接）•跨副胶带：使用的Wrap tape
将Chatgpt Vision（GPT-4V）放入测试：流量图像中的风险感知
视觉语言模型在包括自动驾驶在内的各个领域都感兴趣，计算机视觉技术可以准确地检测道路使用者，但是车辆有时无法理解上下文。这项研究检查了GPT-4V在预测人类评估的交通图像中“风险”水平的有效性。我们使用了从移动车辆拍摄的210张静态图像，每辆车先前由大约650人进行评级。基于心理测量构建理论并使用来自自洽性提示方法的见解，我们提出了三个假设：（i）在有效的条件下重复提示提示提示提示提高有效性，（ii）在使用单个提示和（III）中，与对象分析相比，与单个提示相比，将总分数变化并提取总分来提高有效性，以及与对象分析相比，与对象分析相比，与构成，相比，与构成的特征，相比，与构成的特征相比，与构成的特征相比，与之相比，将其与单个提示相比，相比之下。提高模型的有效性。的有效性。结果证实了这三个假设。最终的有效性系数为r = 0.83，表明可以使用具有高度准确性的AI预测人口水平的人类风险。这些发现表明，必须以相当于人类填写多项目问卷的方式提示GPT-4V。
氢和 H2 流动性在岛屿绿色转型中的作用：以阿纳菲岛（希腊）为例
摘要：如果将所有能源部门（即电力、供暖/制冷和移动性）都包括在内，非互联岛屿的整体绿色能源转型将面临多项挑战。一方面，由于设计限制了峰值需求，可再生能源系统 (RES) 的渗透率有限。另一方面，能源密集型的供暖和移动性部门带来了重大挑战，并且可能难以电气化。本研究的重点是在非互联岛屿阿纳菲（希腊）实施混合风能-光伏系统，该系统利用剩余的可再生能源生产，通过热泵进行建筑供暖和制氢。这项综合研究旨在通过解决所有三个主要部门（电力、供暖和交通）来实现整体绿色转型。生产的氢气用于满足移动性部门（H 2 移动性）的能源需求，主要关注公共交通车辆（公共汽车），其次是私家车。可再生能源总产量被模拟为 91,724 MWh，可再生能源渗透率为 84.68%。可再生能源产生的电力中超过 40% 是多余的电力，可用于制氢。模拟产生的氢气量超过 40 千克 H 2 /天，可覆盖岛上所有四条公交线路和大约 200 辆汽车的中度使用，即每辆车每天行驶的距离少于 25 公里。