Embotech是一种屡获殊荣的软件扩展,开发了自动驾驶汽车的最前沿自动驾驶技术和解决方案,重点是私人地面应用,例如港口航站楼的卡车和工厂中的乘用车。我们通过利用自2013年以来一直在开发的实时优化技术来提供安全的自主运输。我们正在寻找一个热衷于构建和优化复杂系统的实习生。加入我们的自动车辆编组(AVM)系统团队,为工厂中的乘用车开发和部署全栈自动驾驶系统。您将使用Embotech的核心自动驾驶技术和外部供应商提供的组件。您的贡献将涉及开发,集成和测试自动驾驶组件以及模拟和测试工具中的全堆栈系统。与我们一起在Embotech中,在一家快速发展的公司中进行了令人兴奋的实习,该公司具有诱人的条件和灵活的时间。您将成为一个充满活力和国际团队的一部分,与高技能的同事一起工作,对卓越和效率充满热情。我们正在寻找有动力的个人来帮助我们应对世界上最复杂的挑战之一,并推动我们公司的前进。
在当今世界,园艺和草坪维护对于创造美学上令人愉悦的空间和健康的环境至关重要。然而,传统的割草方法,例如使用手动推动割草机或汽油驱动的割草机,不仅是劳动密集型的,而且由于其排放而对环境有害。对生态友好和自主技术的需求的增加促使人们对此类任务的自动化和可再生能源的兴趣。该项目旨在开发一种基于Arduino的草切割机器人,该机器人利用蓝牙进行遥控器和太阳能系统来使机器人在能源方面自给自足。机器人将自动浏览草坪并有效地割草,从而消除了对人类持续干预的需求,同时最大程度地减少了环境影响。机器人将由太阳能电池板,电池和切草电机的组合提供动力。它将配备用于控制的Arduino Uno,用于无线通信的蓝牙,运动直流电动机以及用于控制电动机的电动机驱动器。将这些组件集成到粘性系统中将确保有效,环保和自主的割草解决方案。这个机器人系统有望通过减少劳动力成本,节省时间并通过使用太阳能来促进可持续性来彻底改变草坪护理。
为了解决这一限制,太阳跟踪系统的发展已成为太阳能技术的关键进步。这些系统旨在连续调整太阳能电池板的方向,从而确保它们在天空中移动时垂直于太阳射线。这样做,太阳跟踪系统可以显着增加捕获的太阳能的数量,从而提高太阳能装置的总体效率和输出。该项目中介绍的自动太阳跟踪太阳系是一种复杂的解决方案,该解决方案利用双轴跟踪以最大程度地捕获能量捕获。该系统配备了旋转编码器和直流电动机驱动程序,可控制水平(方位角)和垂直(高程)平面中太阳能电池板的运动。这些组件由微控制器单元(MCU)管理,该单元(MCU)从传感器和实时时钟(RTC)处理数据,以确保对太阳能电池板位置的精确和及时调整。
摘要:建筑设计必须遵守众多代码,法律和法规。实际上,尽管有可用的自动代码检查工具(ACC)和该领域的广泛研究,但检查给定设计是否符合所有相关的监管要求仍然是一项手动和耗时的任务。为广泛的法规提供高度自动化解决方案的全面检查系统仍然是一个遥远的目标。最近的研究强调了吸引高级技术(例如机器学习(ML)和自然语言处理(NLP))以增强ACC能力的潜力。因此,这项工作旨在审查在代码合规性检查中实施ML技术方面的最新进步,识别知识差距并提出未来的研究方向。通过实施系统的文献综述方法,我们确定了域内的三个关键研究领域:处理监管文本,处理设计信息和整体检查机制。现有的努力使用各种ML算法来探索这些领域的每个领域,以提高其有效性。尽管取得了显着进步,但由于法规的复杂性,法律文本的歧义和培训数据的稀缺性,挑战仍然存在,所有这些都限制了提出的方法的可扩展性。此外,虽然ML通过从数据中学习而不是依靠硬编码规则来增强灵活性,但它引入了对建筑许可至关重要的决策过程中的不确定性。评论强调了混合方法的潜力,这些方法结合了基于规则的系统和ML模型的优势,以有效解决这些挑战。
将二维码技术集成到学生身份和考勤系统中,为传统的手动流程提供了一种高效、自动化的解决方案。随着数字化程度的提高,教育机构面临着简化考勤跟踪、增强安全性和最大限度地减少管理工作量的挑战。基于二维码的系统通过使用学生可以在移动设备或学生证上显示的独特可扫描代码来满足这些需求。这种方法可以实现快速、非接触式的考勤记录,减少时间延迟、人为错误和文书工作。当学生在指定入口处扫描二维码时,系统会自动记录考勤情况,并精确记录时间戳,将数据存储在中央服务器上。此类系统还可以与学生信息数据库集成,增强实时跟踪和数据分析能力。此外,基于二维码的系统可以方便跨不同位置进行跟踪,从而实现更广泛的适用性,例如监控学生参加各种校园活动和课程的情况。数据隐私和安全措施(如加密)可以进一步保护敏感信息,使该技术更加可靠。因此,部署基于二维码的身份和考勤系统符合现代教育机构的目标,因为它提供了一种可扩展、经济高效且环保的传统方法替代方案。这项创新有望为学生和管理人员提供更高的准确性、责任感和易用性。关键词:二维码技术、自动考勤系统、学生身份验证、非接触式考勤跟踪、教育数据安全、实时考勤监控。
□对长期停车位的需求将减少。在需要时使用完全自动驾驶汽车而不是拥有它们会更具吸引力。对操作驾驶决策以及AV的维护和服务的责任和决策将伴随着制造商/车队运营商。这将严重限制任何私人所有者的选择自由。在这种潜在的移动性中,车辆不会像今天的汽车那样停放23个小时。相反,汽车将提供运输服务。因此,在保持恒定公里驱动的情况下,车队的尺寸和停车位要求将减小。□直接在高级地点的旅行目的地的长期停车将变得不那么重要,因为AV不必在目的地停车。□因此,迄今为止最重要的控制工具是停车空间管理的效果降低。为了实现运输政策目标,在以下两个方面需要采取其他措施:
正如我们在2022年2月的简报中指出的那样,我们很快可能会在旅途的“中间里程”中看到自动驾驶技术用于控制高速公路上的货运车辆。9高速公路驾驶以受控的速度发生,涉及不频繁的转弯或车道变化,因此这将是开发相关人工智能(AI)的最简单领域。与GB中授权的AV一起开发或使用AI系统的公司将必须确保他们促进英国AI监管框架的五个核心原则,即(i)安全,保障和鲁棒性; (ii)适当的透明度和解释性; (iii)公平; (iv)问责制和治理; (v)竞争性和补救。10