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您说话时开车：在自动驾驶汽车中启用与大语言模型的人类互动
自动驾驶汽车的未来在于以人为中心的设计和先进的AI Capabilies。未来的自动驾驶汽车不仅会跨乘客，而且还将互动并适应他们的欲望，从而使旅程变得舒适，有效且令人愉悦。在本文中，我们提出了一个新颖的框架，该框架利用大型语言模型（LLMS）来增强自动驾驶汽车的决策过程。通过整合LLMS的自然语言能力和上下文理解，专业工具使用，协同推理，并与自动驾驶汽车的各种模块进行作用，该框架旨在将LLMS的先进语言和推理能力无缝整合到自动驾驶中。拟议的框架具有革新自动驾驶汽车运行方式，提供个性化援助，持续学习和透明决策的潜力，最终为更安全，更有效的自动驾驶技术做出了贡献。
阶乘能量对固态电池在电动汽车中的作用
li-ion电池正达到其范围和成本范围，这是由于范围更大所需的额外重量，导致车辆效率较低，较重。使用锂阳极的下一代SSB提供更轻，较小的包装，提高范围更长的能量密度，更快的充电和减少降解。阶乘能源声称其准固体状态电池将固态电解质的安全性与增强性能和生产能力合并，与当前的锂离子电池相比，EV范围可能会延长高达50％，并使电池重量降低了200磅。固态电池的集成需要与设备制造商进行定制机械和OEM的密切合作，以克服广泛的开发过程和严格的法规。说，虽然今天的锂离子电池受益于硅阳极，但未来是用锂金属的固态电池。汽车制造商正在推动具有较高镍和较低钴含量的较高能量密度的限制，但他们撞到了墙壁，尤其是当锂离子电池达到理论上的限制时，安全就成为一个问题。人工智能（AI）和机器学习正在采用以更好的快速充电。过去降低电池成本的努力依赖于规模经济，但是超过40-60 gwh的工厂，收益减少，基础设施负担增加。这是SSB进入的地方，打破了天花板，以达到更高的能量密度和较低的成本，并有望使EVS更轻，更高效。
13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... AI中的解释性：数据科学的可解释模型 对... 的比较材料选择电池组外壳 使用机器学习模型预测以太坊价格 将IC发动机改造为两轮车中的EV 使用超声传感器的360度雷达 工业缺陷检测的机器学习算法 基于区块链的碳信用生态系统 大规模数据标签和用法中的道德问题 13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ...
摘要：这项研究着眼于与信用卡盗窃有关的严重问题，并评估机器学习方法如何检测并停止它。更复杂的欺诈是由于互联网交易的增加而造成的，危害了消费者和金融机构。信用卡日益增长的使用需要快速开发有效的欺诈检测系统，这些系统可以识别并停止欺诈性交易。这项研究着眼于一系列机器学习方法，从更常规的决策树或逻辑回归到更复杂的方法，例如支持向量算法，具有人工智能的神经网络，随机生成的森林和混合模型。我们分析了每种方法的优点和缺点，重点是其召回，准确性，精度和能力，以使用不平衡的数据集管理情况。可以通过将混合方法与合奏学习技术相结合，可以提高检测率并降低假阳性。合成的少数群体过度采样技术（SMOTE）提高了训练机学习模型的可靠性，并成功解决了类不平衡。这项研究强调了实时分析数据并采用最先进的技术（例如大数据分析和深度培训），以跟上新的欺诈策略是多么重要。行业 - academia的合作以及该部门正在进行的研发对于成功部署欺诈检测技术至关重要。这项研究强调了对最先进的机器学习方法的紧迫需求，以防止信用卡盗窃。通过增强金融机构识别欺诈的能力，这些技术发展将保护和维护消费者对在线交易的信任。改善了研究结论的目标，改善了所有利益相关者的欺诈检测系统和更安全的经济环境。
将IC发动机改造为两轮车中的EV
电子和电信工程部，AISSMS的理工学院，浦那，马哈拉施特拉邦，印度摘要：本文使用单个超声波传感器，Arduino板和带有驱动程序模块的5V步进电机的单个超声波传感器，Arduino板和5V步进电动机的设计和实现。该项目的目的是创建一个能够在整个360度范围内扫描环境的低成本，有效的类似系统。安装在步进电机上的超声波传感器允许在多个角度位置进行距离测量，从而提供周围区域的全面空间映射。Arduino董事会充当中央控制器，处理传感器数据采集，电机控制和实时数据处理。5V步进电动机与驱动器模块结合使用，可实现精确的旋转运动以进行准确的扫描，同时确保平稳可靠的操作。在各种应用程序中都证明了系统的功能，例如障碍物检测，环境映射和基本自主导航。本文还讨论了系统集成过程中遇到的挑战，包括实现准确的电机控制，传感器校准以及为实时数据可视化管理处理速度。结果表明，该雷达系统由负担得起的组件提供动力，是用于在机器人技术，监视和教育项目中应用的有效解决方案。
使用感知和CNN算法的自动驾驶汽车中的人工智能
梅赛德斯 - 奔驰和德省大学慕尼黑大学的尤里卡·普罗米修斯（Eureka Prometheus Prometheus Prometheus Promist），以及1984年卡内基·梅隆大学的Navlab和ALV项目，为引入了1980年代的首款自给自足，真正的自动驾驶汽车，并在1984年引入了第一辆自给自足和真正的自动驾驶汽车。在早期阶段，自动驾驶汽车在神经网络（ALVINN）中使用自动陆上车使用神经网络来检测线路并导航。这些车辆受到处理缓慢的处理器和数据不足的限制。自动驾驶汽车必须做出更快的决定，并观察车辆存在的环境。在人工智能增长后，这些车辆配备了AI。AI连接到车辆中存在的每个传感器，并处理从传感器收集的数据。使用这些收集的数据是使用复杂算法的，AI实时做出决策。
基于多尺度电流分布和粒子群优化的充电站规模优化：在电动助力自行车中的应用
摘要 — 电动自行车 (ebike) 的发展因其经济和环境优势而受到越来越多的关注。本研究基于粒子群优化对电动自行车充电站进行尺寸优化。它基于电动自行车电池的消耗情况、太阳能和风能以及组件的安装、更换和维护成本。第一步，使用二阶非线性电热模型确定电动自行车电池的消耗情况。然后，使用一年的太阳能和风能数据来确定充电站实施地点的能源可用性。最后，将成本定义为目标函数，同时考虑太阳能光伏板数量、风力涡轮机数量、蓄电池数量和年度充电需求的限制。研究了将在法国安纳西理工学院校园内实施的充电站的背景。结果表明，与未进行优化的尺寸相比，粒子群优化可使成本降低约 56.04%。
确保美国在自动驾驶汽车中的领导
现有的联邦法律可阻止制造商，经销商，分销商和维修业务在车辆首次销售后为任何目的而在车辆中要求的任何与安全相关的设备或设计元素禁用。为了确保可以在自主行动中采用创新的安全性和技术发展，国会应通过联邦立法，以澄清，在自主行动期间，出于安全原因使车辆的手动控制无法访问或更改其功能，这并不能使机动车安全行动不起作用（49 USC 30122）。快速ACT例外允许仅合格的原始设备制造商（OEM）测试和评估不合格车辆。AV立法不应以排除AV开发人员测试和评估AV操作的各个方面的方式限制使用例外，包括通过公众参与和商品运动评估商业可行性。
HyperLeDger Fabric平台，用于自动驾驶汽车中的安全有效数据共享
摘要 - 无线通信中的投入，可以构成蜂窝和非事物网络，是赋予自动驾驶汽车（AV）以彻底改变运输方式。实现实时数据交换和与基础架构的无缝通信有望提供更安全，更有效的旅行的未来。但是，有效地管理AVS生成的广泛数据的重大挑战。此数据包括传感器读数，有关周围环境的信息以及潜在的用户数据。因此，解决与数据处理，各种利益相关者之间共享，隐私，诚信和安全性相关的问题至关重要。本文通过提出和评估基于区块链技术HyperLeDger Fabric建立的平台来应对数据共享挑战。该平台旨在促进与AVS有关的各方之间的安全和有效的数据共享。我们的初始测试表明，模拟用户的数量（虚拟用户数）和处理的数据量（数据负载）可能会对系统的性能产生负面影响。这突出了需要进一步优化，以确保平台可以有效地处理大规模数据共享。索引条款 - DATA共享，安全性，隐私，区块链，HyperLedger，自动驾驶汽车
儿童偏瘫的口服ATP治疗 使用基于本体的网络情境意识系统保护数字资产 在小跑赛车中使用鞭子 - 对速度变化的影响和... 学术界的气候意识：奥地利国际学生的空中旅行态度的研究 深度学习捕获了上毒在多因素疾病中的影响 人工智能在慢性病健康管理中的应用：书目分析 基于平板电脑的手动敏捷性检测早期精神病的定量评估 阿尔茨海默氏病和传染性药物 肠道菌组和神经精神疾病 气候变化和自杀流行病学：全球自杀率性别变化的系统评价和荟萃分析 对牛皮利亚corylifolia l。的评论：具有深刻生物学意义的有价值的植物 铁直肠癌在结直肠癌中的作用及其与免疫疗法的潜在协同作用 使用人工智能的生物多样性标准化自动图像分析 罕见的婴儿间质肺疾病 对尼日利亚气候引起的气候粮食不安全的韧性 身体成分和二氧化碳饮食排放
儿童期交替偏瘫（AHC）是一种罕见的神经系统疾病，通常在18个月大之前表现出来，其特征是复发性，交替的偏瘫发作，其频率可变，并且可以持续几分钟到几天。我们在一个小女孩中介绍了一个AHC的案例，该案件在ATP1A3基因（P.Glu815lys）中携带零星突变（p.glu815lys）对氟纳氨基氨酸的难治性，并且由于用腺苷5'-三磷酸腺苷（Triphosphate（Priphosphate）口服化合物治疗的不良反应，因此对topiramate不合格。通过随访评估结果，并定期监测副作用和安全性。复合药物显示出有效性和安全性。的确，在四年的随访中，随着腺苷-5'三磷酸的剂量逐渐增加至21 mg/kg，患者在控制偏瘫发作的频率和持续时间和神经系统恶化的改善方面表现出很大的好处。
在小跑赛车中使用鞭子 - 对速度变化的影响和...
迫切需要解决气候变化的需求促使大学重新评估其对环境的影响，因为学术国际化和可持续性之间的张力在多个层面上带来了复杂的挑战。包括组织本身，研究人员或教师以及学生。本文探讨了国际学生对气候变化，个人环境影响以及他们对国际化和流动性的看法的看法和态度。这样做是在奥地利进行了定性案例研究（访谈研究； n = 29），包括学士学位和硕士课程学生。这项研究旨在调查国际学生对航空旅行的态度，并确定五种不同类型的学生意识水平，并愿意反思他们对气候变化的个人影响。一些学生优先考虑自己的飞行和获得经验的权利，忽略了他们对气候变化的贡献，但另一些学生表现出对变革需求的清晰了解。调查结果表明，大学可以通过将气候变化教育纳入国际研究计划，提供有关环境影响的透明信息以及激励可持续性流动性来促进环境意识中发挥关键作用。我们的目的是为有关高等教育，国际化和气候变化的交集的持续讨论做出贡献。我们强调需要进行重大的机构变更以解决所涉及的复杂性。