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自动导向车辆（AGV）
维也纳，奥地利 - 2024年4月1日 - 一家侧重于复杂，高度准确的DNA分子组装的合成生物学公司Ribbon Biolabs GmbH，今天宣布，其自定义DNA合成的早期访问计划以及其基于应用程序的产品的启动的早期访问计划。这些程序进一步为精选的生物制药和生命科学公司敞开了大门，以亲自访问Ribbon独特的技术和合成DNA组装的方法。色带将在今年在加利福尼亚州圣何塞举行的Synbiobeta会议上提供更多细节。
自动驾驶汽车可访问性法
残疾人经常面临独特的挑战，即获得现有的运输方式和基础设施方式。自动驾驶汽车（AVS）具有巨大的潜力，可以满足美国人未满足的流动需求。对于残疾人，AVS将提供新的出行选择和独立性，这尤其如此。但是，AVS并不整齐地适合驾驶员和乘客的传统法律结构，并且要求社区开始以不同的方式思考基础设施。《自动驾驶汽车可访问性法》将帮助残疾人更好地获得骑行骑行的行动性和独立性好处。
4K全景摄像机，带自动跟踪技术
视野是指通过摄像头镜头可以看到的区域。它直接反映出远程加入的参与者可以看到多少会议空间。180 度的视野让桌子上的每个人都清晰可见，即使是靠近摄像头或坐在房间边缘的人。
nvautonet：快速准确的360DEG 3D自动驾驶视觉感知
实现强大而实时的3D感知是自动驾驶汽车的基础。虽然大多数现有的3D感知方法优先考虑检测准确性，但十个忽略了关键方面，例如计算效率，板载芯片部署友好性，对传感器安装偏差的韧性以及对各种VE-HILE类型的适应性。为了应对这些挑战，我们提出了nvautonet：一种专业的鸟类视图（BEV）感知网络 - 针对自动化车辆的明确量身定制。nvautonet将同步的相机图像作为输入，并预测3D信号（例如障碍物，自由空间和停车位）。NVAUTONET架构（图像和Bev Back-bones）的核心依赖于有效的卷积网络，该网络使用Tensorrt优化了高性能。我们的图像到BEV转换采用简单的线性层和BEV查找表，从而确保了快速推理速度。Nvautonet在广泛的专有数据集中受过培训，在NVIDIA DRIVE ORIN SOC上以每秒53帧的速度运行，始终达到升高的感知精度。值得注意的是，Nvautonet表现出对不同汽车模型产生的偏差偏差的韧性。此外，Nvautonet在适应各种车辆类型方面表现出色，这是通过廉价模型的微调程序来促进的，可以加快兼容性调整。
人工智能（AI）在启动、自动化中的作用......
文章标题：人工智能 (AI) 在企业家创办、自动化和扩展业务中的作用。作者：John Ughulu 博士[1] 所属机构：13010 Morris Road[1] Orcid ids：0000-0001-7079-6030[1] 联系电子邮件：info@johnughulu.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在审议中，并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PP5ZKWJ.v1 预印本首次在线发布：2022 年 8 月 20 日 关键词：人工智能、商业、创业、销售、营销
特斯拉的自动驾驶技术的案例
摘要：在全球快速经济发展的背景下，作为革命性变革，自主驾驶技术吸引了许多投资者和公司企业进行投资和探索。本文研究特斯拉在自动驾驶技术方面的研发投资及其对2017年至2019年之间市场竞争力的影响。通过分析特斯拉官方网站和其他可靠来源的数据，该研究发现特斯拉的高研发投资和数据驱动方法已大大提高了其自动驾驶技术的安全性和可靠性。例如，特斯拉的自动驾驶系统可以通过多个传感器和强大的计算功能提供高度自动化的驾驶体验。结果表明，特斯拉在自动驾驶技术方面的领导能力大大提高了其市场竞争力，并驱动了整个行业。这项研究的结论表明，特斯拉的技术创新不仅提高了公司的竞争力，而且驱动了移动性生态系统的变化，这对特斯拉的发展产生了积极影响。
AI预计会加速自动驾驶技术-Anival Daily
“在2024年，政府工作报告中将商业空间列为“经济增长的新引擎”之一，这标志着该行业在如此重要的政府文档中首次出现。在今年的政府工作报告中两次提到，因为政府发誓要促进几个“新兴部门”（例如商业空间和低位航空）的安全和合理的发展。”
AI驱动的UI：为数据管道自动化UI创建...
Sonika darshan摘要夫人摘要通过在用户界面（UI）设计中包括AI，建立管道的数据安排或生成洞察力的方式发生了巨大变化。从历史上看，需要大量时间，产品规范经验和实验来开发适当的UI，以实现数据简化应用程序的性质。UI自动化将机器学习，深度学习以及NLP以及自动生成，自动优化和自动refine a UI聪明地融合。通过了解用户交互并估算用户如何交互，AI还有助于减少构建用户界面所消耗的时间。这有助于更好地利用数据工程师分析师的时间和精力。他们不必花时间创建界面或设计一个界面；相反，他们可以分析并从转换的数据中获得更好的见解。此外，在AI的帮助下进行自我创建UI可改善可访问性和用户体验，因为它允许更改布局和其他元素以适合用户的偏好和要求。此外，在UI自动化中使用AI会产生数据可视化和解释的准确性和有效性。最新的高级AI系统能够分类，数据分析，数据挖掘，模式的识别以及易于理解的报告和仪表板的创建，而无需任何人类援助。这确保提供的见解是正确的格式，可用于查看，适合做出决策。1。简介1.1。本文还揭示了诸如AI辅助原型，实时UI自定义和智能用户交互建模等方法，这些方法解释了自动化如何更改用于数据处理应用程序的UI设计。我们通过对在UI设计中使用AI的实际情况及其为有关公司解决的问题进行的研究支持了这一论点。这些结论值得将来研究AI在创建有效UI方面的作用以增强产出的自动化，个性化和矩阵解释。关键字：人工智能，用户界面设计，数据管道，自动化，数据处理，AI驱动的UI，数据可视化。众所周知，对数据处理和可视化的需求不断增长，近年来，信息技术的使用导致信息生产大大增加。组织和部门（例如公司，研究组织和政府）在决策中利用结构化和非结构化数据，提高运营效率并确定趋势。[1-3]，但是在许多情况下，原始数据可能很难理解和分析；因此，需要使用强大的数据处理管道来帮助管理信息。处理这些数据系统的一些最关键的组件是将用户和这些复杂系统链接的UIS不同的UI，为数据导航提供了便捷和引人入胜的接口。如果系统或应用程序的流量，美学和导航很差，则数据流量有多好。很少可以是
nn学习驱动的自动控制＆...
在当代工程和科学研究中，自动控制与机器学习之间的相互作用变得越来越重要。本报告探讨了这种关系的两个关键方面：机器学习技术以增强自动控制系统的应用以及使用自动控制原理以改善机器学习算法。首先，我们讨论如何利用机器学习来优化复杂系统中的控制策略，从而对动态环境产生适应性和智能的反应。的技术（例如增强学习和神经网络）是否有能力从数据中学习，从而产生更有效的控制机制，这些机制可以处理不确定性和非线性。其次，我们研究了如何将自动控制原理应用于完善机器学习过程。可以利用诸如反馈控制之类的概念来稳定学习算法，减少过度拟合并确保各种机器学习应用中的收敛性。这种双重视角强调了整合这两个领域而产生的相互利益和协同作用。通过案例研究和示例，我们证明了将机器学习和自动控制相结合，为机器人技术，自主系统和智能技术的进步铺平道路的变革潜力。最终，本报告旨在提供有关研究的未来方向以及合并这两个领域的实际含义的见解。
个性化用于量化神经行为护理脑自动调节的压力反应指数
摘要 - 目的：压力反应性指数1（PRX）是评估神经严重护理中脑自动卵形2的常见指标。这项研究旨在通过4个个性化PRX算法（PPRX）5的开发和理想的超参数鉴定来提高PRX的3个临床实用性。6方法：使用来自TrackTBI数据集的创伤性脑8损伤患者的Simu-7和多模式监测数据对算法误差进行了定量。使用误差和生理量之间的线性重新介绍，心脏10率被确定为造成PRX误差的潜在原因。通过将PRX平均为12衰老到心跳来开发11个PPRX方法。标准13 PRX算法的理想超参数识别为最小化算法14误差。15结果：PRX算法对HY-16个Perparameter和患者变异性高度敏感。错误与患者心率密切相关。通过将PRX参数化至18个心跳，PPRX方法可显着降低对患者变异性和超参数20选择的19个敏感性，同时也降低了噪声。在标准PRX 21算法中，平均为10秒的窗口和相关的40个样本的22个窗口导致总体23个错误最低。24结论：个性化的PRX增强了鲁棒性25和大脑自动调节估算的准确性-26