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任何形式的服务税：自动驾驶汽车在自动化服务中的税收
特别是考虑到第116/2003号补充法的附件清单，以提出质疑并提出答案，以解决其问题的答案，并在运输车辆方向通过人工智能执行的人们运输的可能性或不可能。试图汇聚两个显然是不同的知识领域，本文带来了在没有特定人的实际存在的情况下进行的任何类型的服务税的发生率，这是在没有人类的身体存在的情况下进行的，但仅通过使用I.A.- 人工智能。划定材料标准2，或者也称为“服务”的物质方面3，考虑了《联邦宪法》中有关此事的规定以及其有效的补充法（包括其附件）。同样，在交通服务的前提下，我们也寻求同时执行“合并”（甚至仅出于理论目的）。但是，前提是基于对人工智能的使用
ChatScene：自动驾驶汽车的知识关键方案生成
摘要我们提出了一种大型语言模型（LLM）的ChatScene-利用LLM的能力来为自动驾驶汽车的安全至关重要方案。给定的非结构化语言指令，代理首先使用LLMS生成文本描述的流量方案。这些SCE-NARIO描述随后被分解为几个子描述，以获取指定的细节，例如行为和车辆的位置。代理然后将文本描述的子筛选性转换为特定于域的语言，然后在模拟器中生成用于预测和控制的实际代码，从而促进了Carla Simulation Envimonment中的不同和复杂场景的创建。我们代理的关键部分是一个全面的知识检索组件，它通过训练包含情景描述和代码对的知识数据库来有效地将特定的文本描述转化为相应的特定领域代码段。广泛的实验结果强调了Chatscene在提高自动驾驶汽车安全性方面的功效。对于Intance，ChatScene产生的方案显示，与最先进的基线相比，在针对不同的基于强化的基于学习的自我车辆进行测试时，碰撞率增加了15％。此外，我们表明，通过使用我们生成的安全 - 关键方案来微调不同的基于RL的自主驾驶模型，它们可以降低碰撞率9％，超过Cur-Current Sota方法。代码可在https://github.com/javyduck/chatscene上找到。ChatScene有效地弥合了交通情况的文本描述与实际CARLA模拟之间的差距，从而提供了一种统一的方式，以方便地生成安全至关重要的方案，以进行安全测试和改进AVS。
off-...英国和美国自动驾驶汽车的公开期望
自动驾驶汽车（SDVS）的抽象开发人员与可能的未来有一个特定的想法。公众不得分享其基于的假设。在本文中，我们分析了英国调查（N¼4,860）和美国（n¼1,890）公众的自由文本响应，这些公众询问受访者在想到SDV时会想到什么弹簧，以及为什么应该或不应该开发它们。响应（平均每个参与者的总共27个单词）倾向于提出安全的希望，并且更常规地担心。许多受访者都提出了技术，其他道路使用者与未来之间关系的替代书籍。而不是接受一种主导的公众参与方法，该方法试图使公众从这些观点中教育，而是建议这些观点应视为社会情报的来源，并为建立更好的运输系统做出了潜在的建设性贡献。预期治理，如果要包容，则应寻求理解和整合公众观点，而不是拒绝它们是不合理的或可变的。
电动汽车进口和产业化
随着电动汽车 (EV) 的加速普及，全球交通格局正在发生变革性转变。近年来，电动汽车的全球普及率显著上升，标志着向可持续和更环保的交通方式转变的关键时刻。此外，随着人们对气候变化和空气质量的担忧加剧，政府、行业和消费者越来越认识到电动汽车在减轻传统内燃机 (ICE) 对环境影响方面的潜力。最重要的是，各国政府正在制定和实施政策，以营造有利环境，刺激各自国家电动汽车行业的增长。在这种情况下，“政策”涵盖一系列工具，例如法律、法规、规章、战略和指南，政府使用这些工具来传达意图并影响各行为者的行动，以实现特定结果。
GMV汽车业务部门
✓ + 20 years supplying Solutions to OEMs & TIER-Is ✓ Software Defined company, a right partner for SDV ✓ Leaders on cutting-edge technology for safe and precise GNSS positioning with Connected Autonomous Vehicles ✓ Patents for highly precise and safe GNSS solutions for AD and Cybersecurity ✓ Deep strength on embedded SW and Cloud-native applications over different platforms.✓用于移动应用，C-ITS服务和V2X通信技术的数字化专家
adi-支持电动汽车的未来
对电动汽车的需求，包括两轮和三轮应用，正在繁殖。因此，汽车工程师发现自己被迫寻找解决电池监控，快速充电和阻抗测量的解决方案。模拟数字的工程师了解这些需求，并正在提供解决这些需求的解决方案，包括电池监控评估板，这些评估板支持多达18个系列连接的电池电池，基于SIC的MOSFET，以用ESS支持DCFC站，以及障碍和单个芯片上的电化学前端。
使用自动驾驶汽车的退出策略
摘要 - 公路车辆的自动化是一种新兴的技术，在过去十年中迅速发展。自动驾驶汽车对现有的运输基础设施提出了许多跨学科挑战。在本文中，我们对自动驾驶汽车应更改其车道进行算法研究，这是车辆自动化领域中的基本问题，也是大多数“幻影”交通拥堵的根本原因。我们提出了一个预测和决策框架，称为Cheetah（自动驾驶汽车的Change Lane Smart），该框架旨在优化自动驾驶汽车的车道更改操作，同时最大程度地减少其对周围车辆的影响。在预测阶段，Cheetah从周围车辆的历史轨迹中了解了具有深层模型（气体导向模型）的历史轨迹的时空动态，并在不久的将来预测了它们相应的动作。还纳入了全球注意力机制和国家共享策略，以实现更高的准确性和更好的收敛效率。然后，在决策阶段，猎豹通过考虑速度，对其他车辆和安全问题等诸如速度，影响速度等因素，为自动驾驶汽车寻求最佳的车道更改操作。基于树的自适应梁搜索算法旨在降低搜索空间并提高准确性。为了使我们的框架适用于更多场景，我们进一步提出了改进的猎豹（Cheetah +）框架，使自动驾驶汽车适应离开道路并满足驾驶舒适性的要求。广泛的实验提供了证据，表明所提出的框架可以从有效性和效率方面提高最新技术。
电动汽车作为零排放电网的电能存储 1
太阳能发电量。太阳能发电量/天 计划储能 电动汽车储能 电动汽车使用量/天 MW(4) MWh (5) MWh (6) MWh MWh 年份 80,000 263,014 10,000 137,500 20,548 2020 120,000 394,521 40,000 214,221 29,345 2022 200,000 657,534 60,000 630,606 64,788 2025 280,000 920,548 100,000 2,761,555 226,977 2030 375,000 1,232,877 135,000 8,707,270 596,388 2035 420,000 1,380,822 160,000 22,878,560 1,253,620 2040 580,000 1,906,849 230,000 37,908,250 2,077,164 2050
欧盟和德国的汽车行业转型和工业政策：批判性观点
摘要欧盟（EU）和德国的汽车行业面临着主要的挑战，包括脱碳，数字化和全球竞争。尽管汽车行业在收入和就业方面具有重要的经济作用，但它具有巨大的生态损害。绿色和数字过渡使某些职业多余，从而导致失业，而它在新的经济活动中产生了新的职业。这些行业成为德国和欧盟的社会生态转型辩论的中心。由于这些挑战，垂直的工业政策侧重于能源和技术密集型地区在欧盟和德国变得重要。欧盟和德国的工业政策遵循了一种具有“可持续竞争力”座右铭的生态现代化方法，从而将电动性转化视为脱碳，数字化和全球竞争力的最终途径。替代方法以不同的方式看。民主转化方法和降解方法，同时存在差异，两者都将电动性视为所需的全面流动系统转型的一部分；他们认为，面对气候危机，私人自动驾驶的下降和对劳动和环境利益相关者的更民主转型是必不可少的。联系人：nettekoven@eada.uni-frankfurt.de关键词：汽车行业，电动性，气候危机，工业政策，德国，欧盟jel代码：L50，L62，Q50确认：我要感谢HansjörgHerr，Christina Teipen，Christoph Scherer，Christoph Scherer，Bruno de conti和Praveen Jha和Praveen Jha的有用评论，以及Simon furse的有用评论。
基于AI的CNS肿瘤的组织病理学分类 n-基因分类与数据的机器学习模型... Bach2调节T细胞谱系状态以克服由补品汽车信号驱动的功能障碍Tien-Ching Chang 1,2，Amanda听到了1,2，John Lattin 2， 扩展数据图1。与rfdiffusion的β链配对支架的设计。利用rfdiffusion的各种生成潜力，而 太阳能：用于黑辅助限制基准测试的太阳能热电厂模拟器 小农户的侵害性和风险行为对Nyando盆地CSV的气候诱发压力：设计家庭和乡村级别方法的影响
Artem Shmatko 1,3，*，Patel 1：4,5,6，*，Ramin Rahmanzade 4.5，红色4.5，Luke Friedrich Schrimmpf 4.5.7，Big 4.5，Henri Bogumil 4.5，Sybren L.N.5月8日，马丁·西尔·詹妮克（Martin Sill Jannik）11,13，大卫·鲁斯（David Reuss），克里斯蒂安·埃罗德·孟德（Christian Herold-Mende）9，技能M琼斯6:14，Stefan M. Pfister，Arnault Esparia-Sack 31,32，Pascal Varlet 31,32，Brandner 33，Xiangzhi Bai 2，Andreas von Deimling 4.5，