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第四届自动驾驶AI挑战赛主要竞赛内容
○ 当比赛过程中发生超控时，B 赛道上的比赛将结束。 （规定3次运行中的1次将被视为已消耗。） ○ 对于A路线，即使中途发生超越，只要超越前后有清除的内容，则将被视为有效。 （例如，即使在1-1避障过程中发生超越，如果在之后的同一运行中清除了1-2障碍物识别，则1-2中获得的分数将有效。 另外，如果1-1避障成功完成，并且在下一个交叉路口的1-2障碍物识别之前发生超越，则避障的10分将成为该运行的得分。） ● 我们正在努力通过提前验证来减少技术问题，但请谅解可能会出现秘书处未预料到的问题。 ● 如果您对比赛内容有任何疑问，请在您参加的Slack频道中提问，以确保所有参与者的信息公平。请注意，我们无法回答有关比赛内容以外的任何问题。
政府使用人工智能和自动决策的信任框架 - v3
随着各国政府越来越多地探索和投资人工智能和自动决策系统，我们需要采取措施确保这些快速发展的技术在公共服务的特殊环境中得到适当使用。在许多国家，COVID 创造了一个信任度提高的泡沫，这个泡沫可以说已经破灭了，在一个对公共机构前所未有的不信任的时代（但即使在信任度很高的时代），服务速度更快或更具成本效益是不够的。本文为政府系统（技术平台、运营、文化、治理、参与等）提出了建议，这些建议将有助于提高公众对公共机构、政策和服务的信心和信任，同时履行公共部门的特殊义务和责任。
康奈尔大学自动水下车辆
摘要 - Sirius和Polaris是代表康奈尔大学参加AUVSI Robosub 2024比赛的两辆自动驾驶汽车。在过去的一年中，Cuauv成员有无数小时的时间来构建我们的新2024 AUV Sirius。Sirius的上船体压力容器经过精心设计，以增加可及性并减少错误空间，并具有新的矩形轮廓。我们已经设计并集成了电池管理系统，以防止电流过度并最大程度地降低板损坏的风险。此外，我们的新基于伺服的致动系统承诺在完成任务时更可靠。这些进步的目的是建立一个可靠和精确的系统。今年的一个重要战略重点是在两辆车之间的机械和电气系统中都向后兼容。这支持我们整个系统的可靠性。
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。
测试如何影响与陌生人使用和共享自动班车的意愿：中介E
摘要本研究研究了在郊区接受共享自主班车（SASS）的接受。模型通过对SASS的信任和技术乐观的信任进行了上下文变量的模型。我们检查了使用Sass而没有管家的意图和社会疏远的重要性。数据分别在2020-2021涉及922和608名参与者的飞行员的开头和结束时收集数据，在SAE级3级运行。的发现表明，信任和技术乐观主义显着影响使用SASS的意愿，尽管上下文变量显示出最小的影响。老年人和女性表现出较低的信任和乐观，减少了他们的使用意图。这两个小组还认为，在骑行时保持社交距离更为重要。研究表明，未来的飞行员应避免使用未成熟技术并满足特定群体的社会需求的负面影响。
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