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设计和开发用于赛车应用的驱动逆变器
在本文中，根据《配方奶》学生法规2024 v1.1的设计和开发了驱动逆变器的驱动逆变器竞争逆变器的电子硬件。除了整体系统的概念设计及其对现有车辆环境的适应性外，这里的主要重点是电力电子部件的开发以及高压传动系统系统与低压控制系统之间的绝缘接口。该开发重点是最大的成本效益，轻巧和小型系统设计。作为比较参考，使用了自2019年以来安装在每个升级团队的电气赛车中的购买的逆变器系统。选择关键组件（例如功率开关或DC链路电容器）的选择是基于对开关的预期功率损失的先前分析估计，以及直流链路电容器的当前连续性分析。还可以根据计算时间，计算工作和准确性进行比较三种不同的功率损耗分析方法。
全尺寸自动赛车传感器体系结构的评论
摘要 - 在技术创新的景观中，官能赛车是一个充满活力且充满挑战的领域，不仅可以推动技术的局限性，而且在促进和促进对自主系统的更大接受方面也起着至关重要的作用。本文彻底探讨了自动赛车设计和性能的挑战和范围，重点是Roborace和Indy Automous Challenge（IAC）。本评论提供了对这些尖端平台上传感器设置，架构细微差别和测试指标的详细分析。在Roborace中，详细介绍了从Devbot 1.0到Robo-Car和Devbot 2.0的演变，揭示了对传感器配置和性能结果的见解。检查扩展到IAC，该IAC专用于高速自动驾驶车辆，强调发育轨迹和传感器的适应性。通过审查这些平台，该分析为自主驾驶赛车提供了宝贵的见解，从而有助于更广泛地了解传感器体系结构和面临的挑战。本评论支持了全面自主赛车技术的未来进步。
人驾驶的无人机赛车：视觉处理和控制
摘要 - 人类赛车的无人机比算法更快，尽管仅限于固定的摄像头角度，身体速率控制和以数百毫秒为单位的响应潜伏期。从高度动态的视觉信息中选择适当的电机命令的人类飞行员的能力可以更好地理解能够为解决基于视觉的自主导航中当前挑战的关键见解。本文调查了无人机赛车任务中人类眼动，控制行为和战斗性能之间的关系。我们使用高度逼真的无人机赛车模拟器从21个经验丰富的无人机飞行员那里收集了一个多模式数据集，该模拟器也用于招募专业的飞行员。我们的结果表明，随着时间的推移，无人机赛车性能的任务提高。特别是，我们发现眼睛凝视跟踪未来的航路点（即大门），平均第一次固定发生1。5秒和16米，然后到达大门。此外，人类飞行员始终看着未来的内部横向路径（即左右转弯）和垂直演习（即上升和下降）。最后，我们发现飞行员的眼球运动与四极管的指挥方向之间存在很强的相关性，平均视觉运动响应潜伏期为220毫秒。这些结果强调了在人驾驶的无人机赛车中协调眼运动的重要性。我们公开提供数据集。
SAS安装套件手册 - 拉力赛车
1。2 UHF导线，颜色编码的蓝色，连接到WRC单元上标记为“ WiFi”的端子（右手线）。端子位于单元的后部和/或颜色编码的蓝色。2。卫星通信天线铅连接到标记为“ IRI”（左手螺纹）的中心或后端子。它也可能是颜色编码的黄色（在2合1天线上可能没有标记）。3。标记为“ GPS”的GPS天线引线，连接到WRC单元（右手线）上标有“ GPS”的端子。终端可以在设备的侧面或后部和/或颜色编码的绿色。4。gsm，有一个带有WRC单元的小棍子天线，并连接到WRC单元（左手螺纹）上标记为“ GSM”的相应端子。端子位于设备的后部和/或颜色编码的红色。
tinylidarnet：基于第2 f1th自主赛车的端到端深度学习模型
摘要 - 先前的研究证明了端到端深度学习对机器人导航的有效性，其中控制信号直接源自原始感觉数据。但是，大多数现有的端到端导航解决方案主要基于相机。在本文中，我们介绍了Tinylidarnet，这是一种基于自动赛车的基于轻量级的2D激光雷达的端到端深度学习模型。使用Tinylidarnet的第1辆汽车在第12场比赛中获得第三名，这表明了其竞争性能。我们会系统地分析其在未经训练的轨道和实时处理的计算要求上的性能。我们发现，基于Tinylidarnet的1D卷积Neu-ral网络（CNN）的体系结构显着胜过基于多层的多层感知器（MLP）体系结构。此外，我们表明它可以在低端微控制器单元（MCUS）上实时处理。
自动驾驶汽车赛车的平衡奖励启发的增强学习
自动驾驶汽车赛车引起了广泛的兴趣，因为它在极限的自动驾驶中具有巨大的潜力。基于模型和基于学习的方法已被广泛用于自主赛车。但是，基于模型的方法在仅可用局部感知时无法应对动态环境。作为比较，基于学习的方法可以在本地感知下处理复杂的环境。最近，深度强化学习（DRL）在自主赛车上越来越受欢迎。DRL通过处理复杂情况并利用本地信息来优于传统的基于学习的方法。DRL算法，例如近端政策算法，可以在自动驾驶竞争中的执行时间和安全性之间达到良好的平衡。但是，传统DRL方法的训练结果在决策中表现出不一致的正确性。决策中的不稳定引入了自动驾驶汽车赛车的安全问题，例如碰撞到轨道边界中。所提出的算法能够避免碰撞并提高训练质量。在物理发动机上的仿真结果表明，所提出的算法在避免碰撞中的其他DRL算法优于其他DRL算法，在急剧弯曲期间实现更安全的控制以及多个轨道之间的较高训练质量。关键字：自动驾驶汽车赛车，本地规划，近端政策优化，平衡奖励功能。
埃森哲 - 季后赛季度和全年赛车赛-2024- ...
埃森哲（Accenture）主席兼首席执行官朱莉·斯威特（Julie Sweet）说：“我们在2024财政年度的表现表明了我们商业模式的韧性和敏捷性，规模的力量和行动中的重塑。我们提供了810亿美元的全美新预订，其中包括创纪录的125季度客户预订，超过1亿美元，现在拥有310个钻石客户，这是我们最大的关系。我们继续在生成AI方面加速我们的领导能力，我们认为这是未来十年中最具变革性的技术，今年将提供30亿美元的新预订。我们成功地为客户重塑和对我们业务的持续投资的成功策略已定位为2025财年的强劲增长。我要感谢我们每天工作的774,000人，他们每天都在深入了解客户的需求，使我们能够实现有利可图的增长，并为所有利益相关者创造更多的360°价值。”
Lusail Classic将耐力的黄金时代赛车带到卡塔尔
先进的声学环境至高无上的机舱是高质量的车载音频的必不可少的背景。CX-60的刚体结构有助于实现这一目标，通过广泛的声音绝缘和NVH措施来抑制不必要的噪声和振动。以此为基础，独特的马自达语音声学音频计划为车辆中的每个人都创造了令人叹为观止的音频体验。和Master Sound Revive Revive Revive Revive降低（MSR NR）在汽车音频系统中首次亮相，可以通过大大降低低级噪音来实现名称所说的话，该声音可以使您更加接近艺术家的意图，从而使您的高质量音频体验带来高质量的音频体验。总的来说，CX-60无论坐在哪里，CX-60都会为每个人提供前所未有的聆听乐趣。
策略2025 |款待和赛车新南威尔士州出版物
免责声明：本出版物中包含的信息基于写作时的知识和理解（2023年8月），可能不准确，当前或完整。新南威尔士州（包括款待和新南威尔士州赛车），作者和出版商不承担任何责任，也不承担任何责任，因为文档中包含的任何信息的准确性，货币，可靠性或正确性（包括第三方提供的材料）。读者应在做出与本出版物中包含的材料有关的决策时进行自己的询问，并依靠自己的建议。
冬季观察：没有 ITV 赛车，总体而言没有灾难
作者：亚当·霍顿 自上周五以来，英国的全天候赛事一直很热闹，只有周日在切普斯托举行的两场比赛例外。由于极端天气条件袭击了英国部分地区，那场比赛成为了国家狩猎活动取消的越来越多比赛的名单之一。我们的心与所有受影响最严重的人同在，包括沃顿庄园养马场的团队，他们在 X 频道发布了一段视频，显示诺丁汉郡农场至少两个围场被几英尺深的水完全吞没。值得庆幸的是，他们后来报告说，沃顿庄园的所有动物都没有受到伤害。我很想告诉你们，全天候赛事在过去几天里为我们带来了令人欣慰的消遣，但事实上，它一直比较低调。理想情况下，ITV Racing 可以这样安排，在桑当和温坎顿的原定比赛取消后，于周六播放南威尔和/或伍尔弗汉普顿的比赛，但之后再看看这些比赛的实际情况。续 p3