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自动V手动汽车爱尔兰
自动汽车似乎是无麻烦的选择，但它们通常具有更高的价格。平均而言，自动汽车的成本比手动式汽车高1,000欧元。此外，手动汽车通常更便宜，并且需要频繁的维修。自动汽车也往往具有更高的排放率，从而增加了道路税成本。此外，自动车辆的燃油消耗通常更高。在爱尔兰，大多数新驾驶员都学会使用手动汽车驾驶，几乎每个新驾驶员都会在手动车辆中进行驾驶测试。驾驶手动汽车的好处包括更好的控制，尤其是在冰冷的条件下，以及对车辆机械师的更深入的了解。但是，自动汽车具有一些优势。他们提供了更平稳的骑行，使其非常适合频繁的交通驱动器，这些交通驱动器不需要不断地转动齿轮或按离合器。自动汽车还具有优化齿轮移动的高级功能，从而减少了不必要的燃油消耗。在学习驾驶时，手动和自动汽车都可能使新驾驶员艰巨。根据驾驶教练的说法，手动汽车对车辆的机制提供了更全面的理解，而自动汽车使新驾驶员可以专注于道路意识和安全性，而不会增加离合器控制和换档的压力。在许可方面，在自动汽车中通过驾驶测试只会使您有资格驾驶自动，而在手动汽车中通过测试将使您可以自由操作手动和自动车辆。立即致电01 409 2600。最终，手动或自动汽车之间的选择取决于单个偏好，手动汽车提供了更好的控制和增加的灵活性，而自动汽车则提供了更平稳的行驶和减少驾驶员工作量。不太可能在自动上停下来，这为您节省了陷入山坡或交通信号灯的尴尬；我们都去过那里。自动传输只有在有机械问题的情况下才能停滞。随着技术的改进，您可能会发现自动机现在比手册更具燃油效率。这确实取决于年份和汽车模型。为了获得更多控制，手动变速箱可让您选择使用哪种装备，这在冬季可能是有益的。手动汽车通常需要更少的维护，因为它们的构建比自动机更简单，因此维修也便宜。无论您驾驶手册还是自动，肯尼科都会给您报价。现在，我们需要您的帮助，如您保持期刊打开的读者的支持。您正在访问我们，因为我们有您重视的东西。独立，公正的新闻说实话。广告收入以某种方式支持我们的使命，但是今年还不够。如果您在我们的报告中看到了价值，请贡献您的能力，以便我们可以继续产生准确而有意义的新闻业。对于每个需要它的人。Cartell.ie显示，随着自动变速箱的出售，更多的新车正在出售，从而在过去五年中缩小了手动和自动变速器之间的差距，以购买新的汽车。我们通过在我们的网站上使用安全连接（HTTP）来保护您的个人信息。在爱尔兰，自动变速箱已从2015年的18,831次增长到2019年的36,286辆，几乎翻了一番。相比之下，手动变速箱车辆在同一时期已从10,6837下降到77,183。手册与自动变速箱车辆的比率现在少于2：1 - 25,474手册，而自动机构则为14,166个。自动变速箱增加的原因可能仅仅是由于制造商在许多新型豪华车中的标准配置在内。自动变速箱车辆通常是相对昂贵的额外选择，大多数驾驶员都将其视为更容易驾驶。现在在两种类型之间的排放方面也存在微不足道的差异，这意味着环境考虑通常不会考虑两者之间的买家决定。大多数电动汽车和插电式混合动力电动汽车（PHEVS）具有自动变速度为标准配置。先进的驾驶员援助系统（ADA）是未来自动驾驶汽车的早期先驱，包括一个称为预测性传输的进步，使车辆能够在确定未来的道路和交通状况后自动转移到最佳装备。John Byrne，Cartell.ie说：“有趣的是，看到自动变速器已经变得多么受欢迎。 自动组织更易于运行，许多当前的变体非常直观，并积极地增加了驾驶体验。 手册的日子没有消失，但请记住，电动汽车通常需要自动传输。”因此，当我们向电动汽车迈进时，电动汽车简称，我们可以预期自动传输的增长会继续下去。”John Byrne，Cartell.ie说：“有趣的是，看到自动变速器已经变得多么受欢迎。自动组织更易于运行，许多当前的变体非常直观，并积极地增加了驾驶体验。手册的日子没有消失，但请记住，电动汽车通常需要自动传输。”因此，当我们向电动汽车迈进时，电动汽车简称，我们可以预期自动传输的增长会继续下去。”Cartell还补充说，在进口方面，手动变速箱更受欢迎，其中所有进口汽车中有319,951辆进入爱尔兰是手动的，而只有104,323是自动的。实际上，如果您查看整个车队，目前有2,624,504套手册，而仅为489,414个自动机。有关此的更多信息，请访问Google的隐私和术语网站：我们使用Google Analytics（分析）来匿名报告您如何使用我们的网站并显示广告。如果您想从Google Analytics（跟踪您的行为）中使用此链接（我们不出售或与他人共享您的个人信息，除非是出于商业目的，否则请使用可信赖的公司来帮助我们运行网站。当我们认为这样做是正确的时候，我们也可能会分享您的信息，例如当我们遵守法律时，确保遵守我们的网站规则，或确保人们的安全。，但是，如果您不想在我们的网站上通过Google Analytics（分析）跟踪，请单击此链接（。我们只需要您的姓名，电子邮件地址和密码即可注册您。对于其他服务，例如促销，我们可能会要求提供更多信息。除非我们另行说，否则您必须在注册时回答所有问题。如果我们在注册某些服务（例如专业网络）的注册期间提出自愿性问题，那么我们可以理解您是谁，并为您个性化我们的服务。我们还可能从受信任的第三方获得数据，以帮助我们找出您的感兴趣。此“分析”信息来自各种来源，例如公共数据或您允许共享数据的调查。注册后，如果您说还可以，我们可能会向您发送电子邮件。如果您不希望从这些来源与监护人共享此类数据，请登录您的帐户并在“隐私”部分中更改您的设置。新闻通讯可以根据您在我们的网站上阅读的内容来个性化。随时可以选择不通过“取消订阅”来获取这些电子邮件。如果您使用Facebook登录登录到我们的网站，则允许他们与我们共享您的用户详细信息，其中包括您的姓名，电子邮件地址，出生日期和位置。这将为您构成监护人身份。您也可以在个人资料上使用Facebook的图片。如果您从您的Facebook设置中删除了Guardian应用程序，我们将无法访问该信息。如果您使用Google登录，也是如此；您授予与我们共享您的用户详细信息的权限，包括您的姓名，电子邮件地址，生日，性别和位置，我们将使用它们为您形成监护人身份。我们可以将您的Google个人资料图片作为您的帐户配置文件的一部分，这也使我们可以根据您的Google帐户设置共享您的网络，用户ID和其他共享信息。如果您从Google设置中删除我们的网站，我们将无法访问此信息。使用Twitter登录时，我们会收到您的头像和用户名。要遵守COPPA，我们没有从13岁以下的个人那里收集任何信息；我们的服务针对至少13岁以上的人。您可以随时在“我的详细信息”页面（也称为仪表板）上更新个人信息，并更改营销偏好。自动与手动汽车。自动与手动汽车更好。自动范爱尔兰。
Wafbooster：自动提升WAF安全...
摘要 - Web应用程序防火墙（WAF）通过一组安全规则检查了往返Web应用程序的恶意流量。它在保护Web应用程序免受Web攻击方面起着重要作用。但是，随着网络攻击的复杂性，WAF越来越难以阻止旨在绕过防御力的变异恶意有效载荷。响应这个关键的安全问题，我们开发了一个新型的基于学习的框架，名为WAFB Ooster，旨在公布WAF检测中的潜在旁路，并建议规则来强化其安全性。使用影子模型和有效载荷生成技术的组合，我们可以识别恶意有效载荷，并根据需要删除或修改它们。WAFB Ooster使用高级聚类和正则表达式匹配技术为这些恶意有效载荷生成签名，以修复我们发现的任何安全差距。在我们对八个现实世界WAF的全面评估中，WAFB Ooster将突变的恶意有效载荷的真实拒绝率从21％提高到96％，而没有虚假拒绝。WAFB Ooster达到的虚假接受率3×低于生成恶意有效载荷的最先进方法。与WAFB Ooster一起，我们向前迈出了一步，以确保Web应用程序免受不断发展的威胁。
基于PCB的电力电子产品的自动型号生成
作为转换器的其余部分。设计师必须依靠制造商的设备型号（如果有）。由于其热性能低和电流能力有限，因此长期以来，PCB一直限于低功率转换（通常为10或100瓦，用于消费者的功能）。最近的改进，例如PCB嵌入技术[5]，可以在PCB中插入电源设备，或者厚铜层的可用性使PCB对多千瓦范围的转换器的吸引力更具吸引力（3。在[6]中为3 kW，或[7]中的50 kW）。结果，一个完整的转换器（包括电源，控制等）可以仅使用PCB进行互连，并带有裸露的DIES功率半导体设备。此“合理化”组件的一个结果是，有关转换器的所有信息都可以在PCB设计软件[8]中可用：布局的完整说明，材料清单（组件列表）等。从理论上讲，可以使用此信息来生成模型（热，电气等）以自动化的方式。实际上，从PCB设计软件中生成模型并不是一件容易的事：除了上述复杂性问题外，模型准备还需要大量的用户交互。最近，霍夫曼等人。[9]提出了一种解决方案，该解决方案允许用户在PCB中选择导体并自动计算寄生电感，电阻和焦耳加热；该论文的目的是通过快速计算算法以及仅将域仅减少到几个导体，提供“立即的价值量化”。相比之下，我们此处提出的方法旨在为整个PCB生成模型（以更长的计算时间为代价）。一旦完成PCB设计，就计算了每个轨道的寄生元件（电容，电阻，电感及其耦合），并将计算在电路模型中，并插入PCB的所有组件，以构成电路的完整“虚拟原型”。
使用 4D 雷达张量进行自动标记和语义分割
雷达在恶劣天气下的稳健性和提供动态信息的能力使其成为高级驾驶辅助系统 (ADAS) 中摄像头和激光雷达的宝贵补充 [1]。尽管用于 RGB 图像和激光雷达点云 (PC) 的语义分割深度学习方法已经很成熟，但它们在雷达中的应用仍未得到充分探索，尤其是包含额外海拔信息的 4D 雷达数据 [2] [3] [4] [5]。本文通过提出一种直接在距离-方位角-海拔-多普勒 (RAED) 张量上执行语义分割的方法来解决这一研究空白。此外，还引入了一种新颖的自动标记流程来在 RaDelft 数据集中生成逐点多类标签，从而实现使用雷达数据的联合检测和分类。
使用Python -ijrpr
本评论旨在详细概述自动时间表生成中使用的方法和技术，并特别关注基于Python的实现。它探讨了所使用的各种算法，例如遗传算法，约束满意度问题（CSP）和模拟退火，并检查了促进这些技术的特定Python库和工具。此外，该评论介绍了基于Python的时间表生成系统在教育环境中的案例研究和实际应用，从而强调了它们的有效性和优势。
在并发设计标准下的机器人群的自动设计：基于迭代的F-Race
自动设计是实现机器人群的一种吸引人的方法。在这种方法中，设计师指定了群体必须执行的任务，而优化算法搜索了控制软件，该控制软件使机器人能够执行给定的任务。传统上，自动设计的研究集中在单个设计标准指定的任务上，采用基于单目标优化算法的方法。在这项研究中，我们研究是否可以适应现有的方法来解决并发设计标准指定的任务。我们专注于双标准案例。我们用一群E-Puck机器人进行实验，必须执行两个任务的序列：序列中的每个任务都是独立的设计准则，自动方法在优化过程中必须处理。我们考虑通过加权总和，超音速或l 2 -norm聚集并发标准的模块化和神经进化方法。我们将它们的性能与一种原始自动模块化设计方法的Cansarina进行了比较。普通话将迭代的F-race作为优化算法整合，以在不汇总设计标准的情况下进行设计过程。通过物理机器人进行现实的模拟和演示的结果表明，最佳结果是通过模块化方法以及设计标准未汇总的。
nnUnetFormer：一种基于 nnUnet 和 Transformer 的多模态 MR 图像脑肿瘤分割自动方法
主要结果：我们通过 5 倍交叉验证在 BraTS 2021 数据集上评估了我们的方法，并取得了优异的性能，Dice 相似系数 (DSC) 为 0.936、0.921 和 0.872，Hausdorff 距离的第 95 百分位数 (HD95) 分别为整个肿瘤 (WT)、肿瘤核心 (TC) 和增强肿瘤 (ET) 区域的 3.96、4.57 和 10.45，在平均 DSC 和平均 HD95 方面均优于近期最先进的方法。此外，消融实验表明，将 Transformer 融合到我们改进的 nnUnet 框架中可以提高脑肿瘤分割的性能，尤其是对于 TC 区域。此外，为了验证我们方法的泛化能力，我们进一步在 FeTS 2021 数据集上进行了实验，并在 11 个看不见的机构上取得了令人满意的分割性能，其中 WT、TC 和 ET 区域的 DSC 分别为 0.912、0.872 和 0.759，HD95 分别为 6.16、8.81 和 38.50。
使用 3D U-Net 自动分割术中超声图像中的脑肿瘤
由于神经外科手术期间大脑会变形，因此可以使用术中成像来可视化大脑结构的实际位置。这些图像用于图像引导导航以及确定切除是否完整并定位剩余的肿瘤组织。术中超声 (iUS) 是一种便捷的模式，采集时间短。然而，由于噪音和伪影，iUS 图像难以解释。特别是，肿瘤组织很难与健康组织区分开来，并且很难在 iUS 图像中划定肿瘤的界限。在本文中，我们提出了一种使用 2-D 和 3-D U-Net 在 iUS 图像中自动分割低级别脑肿瘤的方法。我们对网络进行了三重训练，每重有 12 个训练案例和 5 个测试案例。获得的结果很有希望，中位 Dice 得分为 0.72。估计分割和真实分割之间的体积差异与评分者内部体积差异相似。虽然这些结果是初步的，但它们表明深度学习方法可以成功应用于术中图像中的肿瘤分割。
基于多语言模板的医学教育的自动项目生成，由生成人工智能模型Chatgpt和Claude
目的：这项研究有两个主要目的。（1）使用基于模板的自动物品生成（AIG）生成多项选择问题（MCQ），并在评估医学教育中的临床推理技能方面评估这些MCQ的适当性； （2）提出一种使用人工智能（AI）基于现有模型的基于模板的AIG的医学教育中的模型生成新项目模型的方法。方法：这是一项方法论研究。为了第一个目标，我们遵循GIERL的三步基于模板的AIG方法来生成POIRE的MCQ项目。使用结构化形式评估了生成的MCQ的质量。为了第二个目标，我们提出了一个四步过程，用于使用英语中的父模板将其转换为新模板。我们通过使用两个医疗MCQ项目模型在Chatgpt和Claude中实现了此方法。结果：两位专家都发现自动产生的波兰问题清晰，临床声音，适合评估临床推理。关于模板转换，我们的发现表明Chatgpt和Claude能够将项目模型转换为新模型。结论：我们证明了基于模板的AIG成功实施，用于生成基于病例的MCQ，以评估医学教育中的临床推理技能。我们还提出了一种基于AI的方法，用于转换项目模型，以增强基于模板的AIG中的多样性。未来的研究应将AI生成的模型整合到AIG中，评估其考试的性能并探索其在各个领域的使用。
自动识别特定局部皮质折叠模式
对局部皮质折叠模式的研究表明，其与精神疾病以及认知功能存在关联。尽管目前已有可视化 3D 皮质折叠的工具，但手动分类局部脑沟模式仍然是一项耗时且繁琐的任务。事实上，折叠的 3D 可视化有助于专家识别不同的脑沟模式，但折叠变异性非常高，以至于区分这些模式有时需要定义复杂的标准，这使得手动分类变得困难且不可靠。但是，评估这些模式对皮质功能组织的影响可能会受益于对大型数据库的研究，尤其是在研究罕见模式时。本文提出了几种自动分类折叠模式的算法，以便扩展和确认此类大型数据库上的形态学研究。提出了三种方法，第一种方法基于支持向量机 (SVM) 分类器，第二种方法基于非局部图像块估计器评分 (SNIPE) 方法，第三种方法基于 3D 卷积神经网络 (CNN)。这些方法足够通用，适用于各种折叠模式。它们在两种目前没有自动识别方法的模式上进行了测试：前扣带皮层 (ACC) 模式和电源按钮标志 (PBS)。这两种 ACC 模式几乎同样存在，而 PBS 在一般人群中是一种特别罕见的模式。提出的三种模型在 ACC 模式分类中实现了大约 80% 的平衡准确率，在 PBS 分类中实现了大约 60% 的平衡准确率。基于 CNN 的模型由于其执行速度快，更适合 ACC 模式分类。然而，基于 SVM 和 SNIPE 的模型在管理 PBS 识别等不平衡问题方面更有效。