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智能高速公路：我们如何到达这里，我们在哪里，...
方法：•替代常规扩大范围•没有DCO的成本较低，交付速度•用户相等或更好的安全性能•技术可以闭合车道，降低速度和驾驶员信息信息 - 支持工人 - 支持工人（但请注意，硬肩移除>交通官员的担忧会提高对交通人员的担忧）•车道控制速度不在行驶时，速度/可靠性的速度和速度较高的稳定性•旅行时间/可靠性•多余的弹性•乘坐范围均可恢复•多余的FASTER•多余的FASTER
技术审批和高速公路采用第 38 条
树木和其他绿色基础设施为社区提供了宝贵的服务，创造了有利于生物多样性、有助于缓解和适应气候变化并鼓励人们积极参与旅行的吸引力场所。NPPF 指出，“规划政策和决策应确保新街道两旁绿树成荫”。开发商和地方规划部门应与市议会的公路官员和树木官员合作，确保在正确的地方种植正确的树木，并找到符合公路标准和不同用户需求的解决方案。
展示猎犬：高速越野无动于驾驶的低成本研究平台
摘要 - 越野自治，对于诸如搜索，农业和行星探索等应用的至关重要，由于挑战地形而构成了独特的问题，以及由于测试或部署此类系统所涉及的风险。可访问的平台有可能扩大领域，向更广泛的研究人员和学生扩大。现有的使公路自治更容易获得的努力已经取得了成功，但积极进取的越野自主权仍然服务不足。我们寻求通过引入Hound（1/10尺度，廉价，越野自动驾驶汽车平台）来填补这一差距，该平台可以在高速上处理具有挑战性的室外地形。为了帮助开发速度，我们将猎犬与BeamNG集成在一起，BeamNG是一种最先进的驾驶模拟器，以启用循环中的软件以及循环测试中的硬件。为了减少所需的坚固化程度，因此，我们将预防系统作为安全功能集成到平台中。现实世界中的试验超过50公里，证明了平台在各种地形和速度上的寿命和有效性。构建说明，数据集和代码通过：https：//sites.google.com/view/prl-hound/home/home
N470-荷兰最可持续的高速公路
•有效的电源分布：该系统仅使用两个子场柜和低压直流电缆在整个4.7 km拉伸上有效分发电源。•可再生能源使用：该系统通过光伏（PV）面板和电池储存来无缝利用可再生能源，并加强了项目的可持续性焦点。•功率可用性：能够进行岛化操作，由于电池中的能量存储，系统即使与公共网格断开连接，该系统仍保持功能。•自动构成的微电网设计：微电网可独立运行分布式能源，根据当前/OS的规则集管理功率流。•网络安全优势：无需通信层，因此互联网连接，系统无法获得网络攻击。•商业上可行的项目：该项目在商业领域内运营，与典型的DC示范或试点项目不同。•遵守荷兰标准：根据NPR9090（荷兰DC安装技术指南）开发，以确保遵守国家标准。
使用大语言模型为高速公路驾驶的生成和不断发展的奖励功能
摘要 - 强化学习（RL）通过最大程度地提高奖励功能以实现最佳政策来推进自主驾驶技术，在推进自主驾驶技术方面起着至关重要的作用。但是，在许多实践中，制定这些奖励功能一直是一个复杂的手动过程。为了降低这种复杂性，我们引入了一个新颖的框架，该框架将大型语言模型（LLMS）与RL集成在一起，以改善自主驾驶中的奖励功能设计。该框架利用在其他领域证明的LLM的编码功能来为高速公路场景生成和进化奖励功能。框架首先要指示LLM基于驾驶环境和任务描述创建初始奖励功能代码。然后，通过涉及RL培训和LLMS的反射的迭代周期来完善此代码，从而使其审查和改善产出的能力受益。我们还开发了一个特定的提示模板，以提高LLMS对复杂驾驶模拟的理解，从而确保生成有效且无错误的代码。我们在三种交通配置的高速公路驾驶模拟器中进行的实验表明，我们的方法超过了手工制作的奖励功能，达到了平均成功率22％。这不仅表明了更安全的驾驶，而且还表明了开发生产率的显着提高。
一种用于在加利福尼亚高速公路系统上生成流量数据的机器学习模型
加利福尼亚运输部（CALTRANS）希望提高全州收集的交通数据的准确性和可靠性。CALTRAN的流量数据收集的主要方法是使用智能运输系统（ITS）元素，例如交通普查和性能测量系统（PEMS）站。通过这些方法收集的数据受覆盖区域的稀疏性，不可靠的传感器功能和不可靠的质量的限制。caltrans需要准确的流量数据来执行基本功能，例如交通流量优化，基础设施开发，安全增强和紧急响应。使用现有的流量数据源有必要改进并确保Caltrans的交通数据可靠。将开发机器学习（ML）模型，以填补Caltrans流量数据的空白。这种方法有可能消除采购其他流量传感器和其他数据源的需求。
高速增长的科技公司利用数据驱动的安全平台实现 2800 万美元的长期节省
实施 HiveWatch® GSOC OS 节省的 2800 万美元主要来自优化和/或减少有效响应警报所需的资源、减少监控多个位置所需的现场资源和 GSOC 操作员数量，以及与培训、入职和新操作员和分析师实施相关的效率提高。HiveWatch 能够找到企业可以节省资源和时间的领域，并用数据支持它来证明这一点。最终用户证言——“实施 HiveWatch 后，GSOC 操作员的参与度提高了。他们更加享受日常工作。实施非常简单。”请在此处观看有关 HiveWatch 的简短视频。
基于曲率以提高自动驾驶汽车的高速驾驶稳定性...
本研究提出了一种基于进料前向（预览距离控制）和反馈（LQR，线性二次调节器）控制器的路径跟踪算法，以减少标题角误差和预定义路径和自主车辆之间的横向距离误差。路径跟踪的主要目标是生成控制命令以遵循预定义的路径。通过控制车辆的转向角而导致的轨迹误差和横向距离误差来求解馈线误差和横向距离误差。使用LQR来减少由环境和外部干扰引起的误差。通过使用CARLA模拟器模拟自动驾驶汽车的驾驶环境来验证所提出的算法。使用测试工具证明了安全性和舒适性。这项研究还表明，所提出的算法的跟踪性能超过了其他路径跟踪算法的跟踪性能，例如纯Pursuit和Stanley方法。
具有生成对抗网络的高速接收器瞬态建模
摘要 - DATA密集型应用程序（例如人为的说明性和图形处理）变得司空见惯，需要高速IO才能部署这些关键应用程序。为了适应增加的数据需求序列化器/求职者（SERDES）接收器变得越来越复杂，具有不同的均衡方案来减轻通道障碍。对此接收器进行建模，因为它们是至关重要的。本文显示了一种通过生成网络进行固定和变化均衡的高速接收器瞬态建模的方法。该方法将接收器视为黑匣子，其输入和输出是两个不同的域，将问题作为域转换任务构图。所提出的方法使用时间序列的中间表示，成功地对接收器建模。我们证明所提出的方法是输入波形，接收器配置和通道不变的。在固定的均衡设置中，所提出的方法在[0,1]范围内的根平方误差为0.016，对于可变还原剂的同一范围内的误差为0.054。该方法可以在250ms以下预测一组批处理的结果，比同等时间步骤的等效香料模型快。索引项 - DATA驱动，生成，宏模型，Serdes，瞬态
高速公路：使用RL信息模型
摘要 - 自主驾驶是一项复杂的任务，需要高级决策和控制算法。了解自动驾驶汽车决定背后的基本原理对于确保其在高速公路驾驶中安全有效的操作至关重要。这项研究提出了一种新颖的方法，即Highwayllm，它利用了大语言模型（LLMS）的推理能力，以预测Ego-Vehicle导航的未来路点。我们的方法还利用预先训练的强化学习（RL）模型作为高级计划者，对适当的元级行动做出决定。Highwayllm结合了RL模型的输出和当前状态信息，以对下一个状态进行安全，无碰撞和可解释的预测，从而为自我车辆构建轨迹。随后，基于PID的控制器将车辆引导到LLM代理预测的航路点。LLM与RL和PID的集成增强了决策过程，并为高速公路自动驾驶提供了解释性。