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康奈尔大学自动水下车辆
摘要 - Sirius和Polaris是代表康奈尔大学参加AUVSI Robosub 2024比赛的两辆自动驾驶汽车。在过去的一年中，Cuauv成员有无数小时的时间来构建我们的新2024 AUV Sirius。Sirius的上船体压力容器经过精心设计，以增加可及性并减少错误空间，并具有新的矩形轮廓。我们已经设计并集成了电池管理系统，以防止电流过度并最大程度地降低板损坏的风险。此外，我们的新基于伺服的致动系统承诺在完成任务时更可靠。这些进步的目的是建立一个可靠和精确的系统。今年的一个重要战略重点是在两辆车之间的机械和电气系统中都向后兼容。这支持我们整个系统的可靠性。
![B.Tech机械工程[汽车工程]](/simg/c/c5288563c5e5a9d36fe180fb109592b71ef559bf.webp)
B.Tech机械工程[汽车工程]
BMEE215L工程优化3 1 0 4基本科学和数学24 BMEE330L控制系统3 0 3 0 3 L T P C BMEE308P微控制器和交互式0 0 2 1 BPHY101L工程物理学3 0 0 0 0 0 0 3 LAB BPHY101P ENGINEERING BLEN INTILLERIC Chemistry 3 0 0 3 BCHY101P Engineering Chemistry Lab 0 0 2 1 Discipline Core Courses 49 BMAT101L Calculus 3 0 0 3 BMAT101P Calculus Lab 0 0 2 1 BMEE202L Mechanics of Solids 3 0 0 3 BMAT102L Differential Equations and 3 1 0 4 BMEE202P Mechanics of Solids Lab 0 0 2 1 Transforms BMEE203L Engineering Thermodynamics 2 1 0 3 BMAT201L复杂变量和线性3 1 0 4 BMEE204L流体力学和机器3 0 0 3代数BMEE204P流体力学和机器0 0 2 1 BMAT202L概率和统计概率和统计3 0 0 0 0 3实验室BMAT202P BMAT202P概率和统计局概率0 0 2 1 BMEE 2 1 BMEE20 0 0 2 BMEE20 0 0 4 4 2
ProAI：适用于汽车应用的高效嵌入式 AI 硬件——基准研究
多年来，单板计算机 (SBC) 领域的发展一直在不断加快。它们在计算性能和功耗之间实现了良好的平衡，这通常是移动平台所必需的，例如用于高级驾驶辅助系统 (ADAS) 和自动驾驶 (AD) 的车辆应用。然而，对更强大、更高效的 SBC 的需求日益增长，这些 SBC 可以实时运行功耗密集型深度神经网络 (DNN)，还可以满足必要的功能安全要求，例如汽车安全完整性等级 (ASIL)。ZF 正在开发“ProAI”，主要用于运行强大而高效的应用程序，例如多任务 DNN，此外，它还具有 AD 所需的安全认证。在这项工作中，我们基于功耗密集型多任务 DNN 架构 Multitask-CenterNet，就 FPS 和功率效率等性能指标比较和讨论了最先进的 SBC。作为一款汽车超级计算机，ProAI 实现了性能和效率的完美结合，其每瓦 FPS 数量几乎是现代工作站笔记本电脑的两倍，几乎是 Jetson Nano 的四倍。此外，根据基准测试期间的 CPU/GPU 利用率，还显示 ProAI 上仍有剩余电量用于执行进一步更复杂的任务。
数据、IoT+、AI 和自动化白皮书.pptx - Procept
● 让您的专业员工从单调乏味且耗时的任务中解放出来：将智能技术融入工作场所可消除单调乏味、重复且耗时的任务。您的专业团队可以专注于充分利用他们的技能和专业知识。这大大提高了工作满意度，因为他们可以腾出时间进行更高层次的问题解决、批判性思考和决策。
6G中值得信赖的深度学习启用了群众自主权
摘要 - 质量自治有望彻底改变广泛的工程，服务和流动性行业。超密集的自主代理之间的协调复杂的沟通需要新的人工智能（AI）在第五代（5G）和第六代（6G）移动网络中实现无线通信服务的管弦乐队。在特定的安全和任务关键任务中，合法需要透明的AI决策过程，以及一系列人类最终用户（消费者，工程师，法律）的量化质量质量质量（QOT）指标。我们概述了6G的值得信赖的自主权的概念，包括基本要素，例如可解释的AI（XAI）如何产生信任的定性和定量方式。我们还提供了与无线电资源管理和相关的关键绩效指标（KPI）集成的XAI测试协议。提出的研究方向将使研究人员能够开始测试现有的AI优化算法，并开发新的算法，认为应该从设计到测试阶段内置信任和透明度。
深层：使用深度学习和公共多光谱图像促进大规模自动化树库存
Deeptrees项目提供了用于培训，微调和部署深度学习模型的工具，以使用德国的数字矫正图计划（DOP）以20 cm的分辨率从德国的数字矫正图计划（DOP）中使用公共访问的图像进行诸如Tree Crown分割，树状特征检测和树种分类。这些DOP图像是根据“ Amtliches popographis-kartographissches Informationssystems”（AKTIS）指南进行标准化的，以确保其长期使用的可靠性和一致性[2]。利用深层python软件包，我们成功地绘制了萨克森州（137,293,260棵树）和萨克森 - 安哈尔特（81,449,641棵树）的218,742,901棵树，展示了该工具在森林，Urban和乡村环境中的可伸缩性（图1）。这些数据集为市政当局和机构提供了宝贵的见解，以管理街道树木，监测城市绿化和评估森林健康，从而实现更明智的决策和可持续的管理实践。
用EEG信号自动操纵机器人臂
摘要 - 该项目具有客观地识别使用传感器“情感EEG Neuroset”的一些面部表情。此设备是一种能够通过脑电图技术（EEG）接收和解释大脑生物电活动的传感器，此外，还具有16个通道，并连续准确接受脑电波。此外，传感器具有易于使用的SDK，即使没有任何大脑信号获取经验，任何人即使没有任何经验。Emotiv®数据被转移到MATLAB®进行过滤脑电波，以通过串行通信向Arduino发送信息。因此，在Arduino板上获得了三种不同表达式的识别，即眨眼，眨眼和微笑，每个表达式在Arduino板上都有不同的LED颜色。
营销中的自动化和人工智能
本课程通常允许使用人工智能技术（如 ChatGPT），但与任何其他来源一样，必须始终以读者可复制的方式注明出处。此外，此类写作辅助工具可以在创作过程的不同阶段以不同的方式使用。因此，如果您使用任何这些系统来支持您的工作（作业明确允许），您将需要描述其用途和过程。请记住，当使用生成式人工智能技术作为信息来源时，您有责任评估所引用信息的质量、完整性和准确性。
黑板 - 前进的自主目标检测和映射：开发用于单眼深度感应和动态tar
摘要 - 该研究旨在实施能够自主检测绵羊目标并在2D占用图上代表它们的系统，其最终目标是促进在UXV平台上自主牧羊。本文详细介绍了Blackboard System的开发，Blackboard System是一种用于自动目标检测和映射的软件解决方案。使用Python和C编程语言，Blackboard系统将单眼深度感测与自主目标检测，以产生全面的深度和目标图。这些地图是合并的，以产生从高架相机的角度捕获的操作区域的详细的2D鸟视图。黑板系统的独特功能是其模块化框架，它允许无缝更新或更换其深度传感和目标检测模块。
电子商务中的人工智能和自动化
这些相互关联的合同链会给用户带来法律问题和业务挑战。较长的合同链可能会产生尚未解决的法律问题（例如，如果合同链中的上游协议是自主执行的，那么违反该协议会对下游协议产生什么影响？）。无论各方对这种情况的协议是什么，都必须反映在建立区块链及其操作软件的协议中。对客户业务施加的监管要求可能会产生其他法律问题。例如，医疗记录和保险环境中的区块链合同系统必须符合患者隐私保护要求；金融交易及其隐私要求也是如此。