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World File Search System驾驶程序
最终报告 - 火星学会驾驶程序
案例研究1：一个客户是刚到澳大利亚的5个家庭中的一家。来自家庭的任何人都没有澳大利亚驾驶执照。她今年20岁，准备开始大学学习。火星驾驶教练遇到了她的父亲，她是火星客户，正在努力进入目的地。每次他试图进入目的地时，他很难赶上公共交通工具。他的女儿不喜欢她的家人努力进入目的地的想法，也不喜欢看到她所有的朋友驾驶汽车，而她却不能。她很想上路，但是在驾驶教练上了几堂课之后，她喜欢开车，并且在短时间内开始改善。客户准备自己开车，驾驶教练开始协助她进行评论，为她准备上路，并帮助家人访问目的地。客户努力直到她做到。她现在是一个愿意帮助家人并为大学做准备的司机。她现在是堪培拉大学的化学专业学生。
插件混合电动汽车的最佳电池尺寸
插件杂交电动汽车（PHEV）最近已被引入全球市场。他们提供大量的廉价电动驾驶，而无需大型昂贵电池。然而，对于某些驾驶员或特定驾驶驾驶员的驾驶员组，哪种电池尺寸是最佳的，通常很难回答。在这里，我们通过分析最小化驾驶员的总拥有成本，来得出任何驾驶发电和诸如燃料和电池成本之类的最佳电池大小的明确公式。我们的结果应用于现实的个体驾驶程序以及德国驾驶程序的分布（来自大规模调查），并且还发现与同一驾驶专业文件的完全数值优化非常吻合。使用右尺寸的电池，Phevs可以更轻松地捕获市场份额。目前的结果可以直接应用，以找到其他国家人口或驾驶员组的最佳PHEV电池大小。
基于机器学习
背景：当前的独立车辆通过仅允许外部变量（底部，道路状况等等）来决定其驾驶系统。）不考虑车辆内部状态。目标：为了解决这个问题，本文提出了“驾驶决策策略（DDS），该策略（DDS）以AI为基础的驾驶汽车，该策略不仅通过分解外部变量，还分解了车辆的内部基础（可消耗条件，消耗条件，rpm rpm情况），从而决定了理想的音调车辆的理想系统。统计分析：DDS从pall中放下的车辆学习了可遗传的计算练习探测器信息，并决定了音调式车辆的理想驾驶程序。发现 /应用程序和改进：本文改变了DDS和MLP，进一步的RF神经系统模型授权DDS。在解剖中，DDS的误差率比车辆条目低约5，而DDS决定了RPM，速度，指导点和路径变化的变化比MLP快40，比RF快22。