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GMV汽车业务部门
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Autoware-Challenge-2024
○从控制误差中估算车辆重量○轮胎扁平化的变化○修改控制算法中使用的控制参数在线上●在线上，一个困难是可以通过目标加速度和实际加速度来估计重量，但是从目标加速器中的转换器从目标加速器到Actuator的输出中的车辆组件中的转换器可能会产生错误。因此，该功能必须判断错误是来自转换器的错误还是权重错误。●对于确切的估计，我们可以假设如果车辆移动，重量不会改变。●确保该功能在简单的计划模拟器中效果很好。
自动化Abercrombie：机器学习商标...
商标法保护标记，以使公司能够向消费者发出产品的质量。为了获得保护，商标必须能够识别和区分货物。美国法院通常会在“独特性”（称为Abercrombie Spectrum）上找到标记，该标记将标记归类为幻想，任意或暗示性，因此将标记归类为“固有的独特性”，或者是描述性或通用性的，因此并非固有的。本文探讨了是否可以使用当前的自然语言处理技术在Abercrombie频谱上找到商标。在2012年至2019年之间使用约150万个美国商标注册以及220万相关的USPTO办公室操作，该论文提出了一种机器学习模型，该模型了解商标应用程序的语义特征，并预测商标是否本质上是独特的。我们的模型总体上可以预测具有86％精度的商标行动，并且可以确定商标应用程序的子集，在该子集对其独特性的预测中高度确定。我们进一步分析商标应用程序中的哪些功能推动了模型的预测。然后，我们探索方法的实际和规范性含义。在实际层面上，我们概述了一个决策支持系统，该系统可以作为“机器人商标书记员”，协助商标专家确定商标的独特性。这样的系统还可以帮助商标专家了解商标申请的哪些功能对商标的独特性有最大的作用。在理论上，我们讨论了Abercrombie频谱的规范限制，并建议超越Abercrombie，以换取其独特性不确定的商标。我们讨论了法律中的机器学习项目，不仅如何告知我们将来可能自动化的法律制度的各个方面，而且迫使我们解决可能是看不见的规范权衡。
采用自动化和智能机器辅助...
自动机器引导施工 数字化施工数据存储库，可用于数字孪生应用 高度遵循设计规范 时间高效，减少浪费 在不影响施工质量的情况下按时施工（平整、充分均匀压实的表面） 改善驾驶性能 增强性能耐用性和使用寿命 提高生产力 实时文档和更好的透明度和最少的人为干预 3. NHAI 在勒克瑙-坎普尔高速公路项目中开展了一个 AIMC 试点项目，其中使用了自动化和智能机器，例如 GPS 辅助平地机、智能压实机和无绳摊铺机。在对本项目中展示的 AIMC 功效的评估以及项目利益相关方的反馈意见的基础上，考虑了这方面的国际指南/规范，决定在以下项目中试点在 NH 建设中采用 AIMC：
学习课程-B.Tech。机器人技术和自动化
●模块I差分计算：审查极限，不确定形式和L'Hospital的规则。连续性和不同性。平均值定理和应用，Taylor的定理，Maxima和Minima。●模块II真实序列和序列：序列和串联，LIMSUP，LIMINF，序列的收敛以及一系列实数，绝对和条件收敛。●模块III积分计算：Riemann积分，积分计算的基本定理，确定积分的应用，不正确的积分，beta和γ函数。●模块IV高级演算：几个变量的功能，极限和连续性，部分衍生物和不同性，链规则，均匀函数以及Euler定理。Taylor的定理，Maxima和Minima以及Lagrange乘数的方法。●积分计算的模块V应用：双重和三个集成，Jacobian和变量公式的更改。曲线和表面的参数化。在集成符号下具有恒定和可变限制和应用的差异。
通过组合测试挑战自治
摘要 - 本文描述了一种称为仙人掌的输入空间建模和测试生成方法（具有组合测试的挑战性自治），该方法为自主系统创建了一系列“挑战场景”。尽管自主系统的参数空间是广泛的，但仙人掌有助于使用组合测试以及通过将专家判断到场景的制定中减少参数空间。可以在适当的测试基础结构（例如模拟器或循环测试）上执行所得场景。仙人掌可用于锻炼系统，作为获得符合ISO 21448或UL 4600等标准的努力的一部分。该方法用于生成商用自动驾驶汽车感知系统的测试方案。索引术语 - 跨越测试，输入建模，Au ossos Systems，自动驾驶汽车
自主机器人技术中的探索性实验
摘要关于实验方法的辩论，其作用，限制以及其可能的应用程序最近在自主机器人技术中引起了人们的关注。，如果从一方面，诸如可重复性和重复性的经典实验原理，它是发展该研究领域良好实验实践的灵感，另一方面，一些最新的分析证明了严格的实验方法尚未完全是该社区研究习惯的全部。在本文中，为了给出一部分自主机器人技术中当前的体验实践的理由，这些实践在传统的受控实验概念下无法令人满意地容纳，我们将不再进行探索实验。在这种情况下进行的探索性实验应作为在没有适当理论或理论背景的情况下进行的一种调查形式，在这种情况下，从一开始就无法完全管理对实验因素的控制。我们表明，这一概念源于（并得到）对大量论文样本中报道的实验活动的分析，这些论文已在两个最大，最重要的机器人研究会议上获得了奖励。
ard-vae：一种统计公式，以找到变异自动编码器的相关潜在维度
变异自动编码器（VAE）[19，41]是一个人口，深，潜伏的模型（DLVM），这是由于其简单而有效的数据用于建模数据分布。优化VAE目标函数比其他DLVM更易于管理。VAE的瓶颈维度是一个至关重要的设计选择，并且对模型的性能具有很强的冲突，例如使用VAE学到的代表来找到数据集的隐藏解释因素。但是，VAE的潜在维度的大小通常被视为通过反复试验和误差经验估计的高参数。为此，我们提出了一个统计公式，以发现建模数据集所需的潜在因素。在这项工作中，我们在潜在空间中使用层次先验，使用编码数据估算潜在轴的方差，该数据标识了相关的潜在维度。为此，我们用层次的先验代替了VAE客观功能中的固定先验，使剩余的配方保持不变。我们将所提出的方法称为变异自动编码器（ARD-VAE）1中的自动相关性检测。我们证明了ARD-VAE在多个基准数据集中找到相关的LATENT尺寸及其对不同评估的效果（例如FID得分和分离分析分析）的疗效。
糖尿病中自我保健的知识水平...
目的：确定家庭医学部门2型糖尿病的受益人自我保健的知识水平33材料和方法：进行了直接调查，以观察性，主动，横向和描述性设计进行。 div>在家庭医学咨询中与患者进行。 div>包括任何年龄段的男人和女人，其中2型糖尿病梅利托斯在访问期间自愿接受调查。 div>计算有限种群的样本量，并通过专家验证了一种仪器，并通过试验测试（α -Crombach = 0.73）。 div>统计分析：定量变量以中央（培养基）和分散度量（范围，标准偏差）和定性百分比表示。 div>知识水平将是定性的：不足，规律和良好。 div>该协议已获得研究和伦理委员会的批准注册R-2020-2804-034。 div>33平均年龄为56.28岁，S = 10,837，范围为28至85岁。 div> 58.5％（n = 121）是女性。 div> 与受益人的教育有关，我们观察到32.9％（n = 68）有高中和22.7％的中学（n = 47）。 div> 考虑受益人评估的成功次数，他们的平均为7.34，s = 2.2，范围为1至12。 知识水平为：以59.9％（n = 124）进行调节，其次是良好的31.9％（n = 66）。 div>33平均年龄为56.28岁，S = 10,837，范围为28至85岁。 div>58.5％（n = 121）是女性。 div>与受益人的教育有关，我们观察到32.9％（n = 68）有高中和22.7％的中学（n = 47）。 div>考虑受益人评估的成功次数，他们的平均为7.34，s = 2.2，范围为1至12。知识水平为：以59.9％（n = 124）进行调节，其次是良好的31.9％（n = 66）。 div>观察到教育水平与知识水平之间存在关联（n = 207，x2，gl = 10，p = 0.005）。 div>在调查结束时，他们问了一个问题，即他们如何看待他们对疾病的控制，而62.3％（n = 129）回答了他们认为这是规律的。 div>
课程大纲EEL 4930：自动机器人弹簧...
本课程的主要目的是学习参与自主机器人和/或智能代理的设计和操作的理论和实验基础。介绍性讨论涵盖了机器人感知，计划和控制的子主题。其他主要主题包括机器人零件设计，感官集成，运动运动学，仿真测试（ROS/ROS2），未建模的环境/社会因素以及现场部署方面。除了标准的地面机器人系统外，我们还将涵盖水下机器人技术和空中机器人技术的类似主题和设计选择。本课程的所有材料和家庭作业都是根据现代机器人技术广泛接受的实践开发的。本课程的预期副作用是增强您的专业知识：