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。
神经辐射场(NERFS)在自动驾驶(AD)社区中广受欢迎。最近的方法显示了NERFS进行闭环模拟的潜力,广告系统的启动测试以及作为先进的培训数据增强技术的潜力。但是,现有的方法通常需要较长的训练时间,密集的语义范围或缺乏普遍性。这反过来妨碍了NERF的应用在大规模上应用于AD。在本文中,我们提出了一种针对动态AD数据量身定制的可靠的新型视图合成方法。我们的方法具有简单的网络设计,凸轮和激光镜头的广泛传感器建模 - 包括滚动快门,梁发散和射线掉落 - 并且适用于开箱即用的多个数据集。我们在五个受欢迎的广告数据集上验证其性能,从而实现最新的性能。为了鼓励进一步开发,我们公开发布了神经源源代码。
应对这些挑战,我们提出了驾驶概念,以此作为实现良好驾驶行为的框架。驾驶理由评估驾驶行为在道路使用者之间存在的相互期望之间的一致性中。利用现有文献,我们首先要区分(i)经验期望(即,反映了“遵循某种行为的信念”,借鉴了过去的经验)(Bicchieri,2006年); (ii)规范性期望(即,基于社会同意的原则,反映了“应该遵循某种行为的信念”)(Bicchieri,2006年)。,由于社会期望自然会随着时间的流逝而自然变化,因此我们引入了第三种期望,促进期望,表示可以展示的行为,以促进运输生态系统的持续改进。我们将驾驶员置于社会规范期望的空间内,并指出现有的与一些经验和促进期望的重叠,这受到技术和物理上可行性的限制。
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。
- 消除公私合作伙伴关系的障碍,以加速气候行动项目,市长的信件旨在解锁绿色基础设施和可持续城市增长的急需资金。Urbanshift Africa论坛还将发布有关全球南部城市可持续财务行动和倡导的新路线图,该图案概述了市长及其团队可以开始行动并提倡气候行动的实际步骤。来自C40,Urbanshift和全球气候和能源市长盟约(GCOM)的新资源将帮助市长为清洁能源和公共交通等重要项目提供负担得起的融资。路线图(链接将于2月17日星期一1700次上线)还建议为城市提供更多的财务独立性,创建国家平台以协调努力,并将项目分组在一起,以吸引更多的投资。Freetown市长,C40城市的联合主席 Yvonne Aki-Sawyerr说:“非洲城市已经处于气候行动和创新的先锋范围内。 我们的青年人口已经在拥护气候行动并投资自己的未来。 “大约有70%的非洲人口35岁,年轻人正在利用技术,创造力和企业家精神来推动向可持续性转变。 现在是时候让国际金融界投资他们的能源和思想了。 “非洲的年轻人口意味着有足够的机会改变许多城市和许多居民的现实。Yvonne Aki-Sawyerr说:“非洲城市已经处于气候行动和创新的先锋范围内。我们的青年人口已经在拥护气候行动并投资自己的未来。“大约有70%的非洲人口35岁,年轻人正在利用技术,创造力和企业家精神来推动向可持续性转变。现在是时候让国际金融界投资他们的能源和思想了。“非洲的年轻人口意味着有足够的机会改变许多城市和许多居民的现实。“我们知道下一代已经准备好领导更绿色,更公平的未来的指控,现在,城市领导者有责任获得他们为我们所有人创造更绿色,更公平的未来所需的资源。”内罗毕州长萨卡贾·约翰逊(Sakaja Johnson)说:“我感到非常兴奋,C40决定主持绿色和韧性的Urbanshift非洲论坛,该论坛将带来非洲大陆上一些最大和领先的城市的代表到内罗毕。我们将继续利用技术和企业家精神来开发清洁能源解决方案,这些解决方案必须伴随着所有人的绿色,更公平的经济模式。“投资非洲的气候解决方案:预计最初投资的$ 1的预计回报为4美元,这是全球投资者的独特机会
人工智力现在存在于我们日常生活的许多领域中。它有望领导新的和有效的业务模型,以在私营和公共部门中有效和以用户为中心的服务。在深度学习,(深度)增强学习和神经进化技术方面的AI进步可以为人工通用智能(AGI)铺平道路。但是,AI的开发和使用也带来了挑战。数据语料库中普遍存在用于训练AI和机器学习系统的固有偏见归因于大多数这些挑战。此外,多个实例强调了在基于动力的决策中需要隐私,公平性和透明度的必要性。本书系列将为研究人员,领导者,决策者和决策者提供一条途径,以分享AI最前沿的研究和见解,包括其在道德,可解释的,可解释的,隐私的,可信赖的,可信赖的和可持续的方式中的使用。
将驾驶行为适应新的环境,库斯和法律是自主驾驶中的一个长期问题,排除了澳大利亚车辆(AVS)的广泛部署。在本文中,我们提出了LLADA,这是一种简单而强大的工具,它使人类驾驶员和自动驾驶汽车都可以通过调整其任务和动作计划来在新的地方进行访问规则,从而在任何地方开车。llada通过利用大型语言模型(LLMS)在解释本地驾驶员手册中的流量规则方面的令人印象深刻的零弹性可推广性来实现这一目标。通过广泛的用户研究,我们表明LLADA的说明可用于消除野外野外未受的情况。我们还展示了LLADA在现实世界数据集中适应AV运动计划策略的能力; Llada优于我们所有指标的基线计划。请查看我们的网站以获取更多详细信息:Llada。
我们应对行人模拟中的内容多样性和收获性的挑战,以驱动方案。最近的行人动画框架具有重要的限制,其中他们主要关注轨迹[48]或参考视频[60]的内容,因此忽略了这种情况下人类运动的潜在多样性。这种限制限制了产生行人行为的能力,这些行为表现出更大的变化和现实动作,因此重新严格使用其用法,为驾驶模拟系统中的其他组件提供丰富的运动内容,例如,突然改变了自动驾驶汽车应响应的运动。在我们的方法中,我们努力通过展示从各种来源获得的各种人类动作(例如生成的人类运动)来超越限制,以遵循给定的轨迹。我们的框架的基本贡献在于将运动跟踪任务与轨迹结合到以下,这可以跟踪特定运动零件(例如上半身),同时遵循单个策略的给定轨迹。以这种方式,我们在给定情况下显着增强了模拟人类运动的分歧,以及内容的可控性,包括基于语言的控制。我们的框架有助于生成
作为一种广泛使用且经过验证的技术,触摸屏正在进入民用飞机的驾驶舱。作为 ACROSS(减少压力和工作量的先进驾驶舱)项目的一部分,NLR 设计了一种具有触摸交互功能的创新驾驶舱显示器,用于战术飞行控制;改变飞机的(垂直)速度、航向和/或高度。在当前的驾驶舱配置中,此自动驾驶 (AP) 功能的控件在空间上与它们调整的参数的可视化分离,从而引入了身体和精神工作量的方面。本文介绍了消除这种物理间隙并通过直接操作 (DM) 创建直观交互的人机界面 (HMI) 设计过程。DM 的特点是直接在图形对象可视化的位置对其进行操作,其方式至少与操作物理对象大致相对应。它具有高度直观性,不易出错的潜力。因此,假设 HMI 设计可以减少飞行员的工作量并同时提高态势感知 (SA)。使用 NLR 的飞行模拟器对该概念进行评估。实验结果表明,战术飞行控制设计概念具有巨大潜力,但交互实现需要进一步改进,因为它增加了飞行员的工作量,尤其是在湍流条件下。
与其他需要公用事业公司使用更多清洁能源但可能将其中一些成本传递给纳税人的电力部门政策相比,CEPP旨在降低客户成本。根据计划,公用事业必须将其100%的赠款用于客户和工人福利,包括直接账单援助,清洁能源和能源效率投资,以及通过能源系统的变化为工人提供支持。此外,根据该计划,公用事业的付款必须由公用事业公司的股东和所有者而不是纳税人支付。利用最佳实践的实用程序,例如全源竞争性采购,可以进一步降低电力成本。17
