XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemAutomotive
![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
20220418_新闻稿_Catena-X 汽车网络
关于 Circularise Circularise 是一家供应链可追溯性提供商，成立于 2016 年，总部位于荷兰。Circularise 的软件系统可帮助化学品、塑料、电池材料、金属和其他行业的供应商追踪材料并分享其环境足迹，而不会危及敏感数据。此外，它还可以帮助品牌了解自己的范围 3 排放和其他指标，这与围绕数字产品护照、德国供应链法案和企业可持续发展报告指令的监管推动相一致。
欧盟和德国的汽车行业转型和工业政策：批判性观点
摘要欧盟（EU）和德国的汽车行业面临着主要的挑战，包括脱碳，数字化和全球竞争。尽管汽车行业在收入和就业方面具有重要的经济作用，但它具有巨大的生态损害。绿色和数字过渡使某些职业多余，从而导致失业，而它在新的经济活动中产生了新的职业。这些行业成为德国和欧盟的社会生态转型辩论的中心。由于这些挑战，垂直的工业政策侧重于能源和技术密集型地区在欧盟和德国变得重要。欧盟和德国的工业政策遵循了一种具有“可持续竞争力”座右铭的生态现代化方法，从而将电动性转化视为脱碳，数字化和全球竞争力的最终途径。替代方法以不同的方式看。民主转化方法和降解方法，同时存在差异，两者都将电动性视为所需的全面流动系统转型的一部分；他们认为，面对气候危机，私人自动驾驶的下降和对劳动和环境利益相关者的更民主转型是必不可少的。联系人：nettekoven@eada.uni-frankfurt.de关键词：汽车行业，电动性，气候危机，工业政策，德国，欧盟jel代码：L50，L62，Q50确认：我要感谢HansjörgHerr，Christina Teipen，Christoph Scherer，Christoph Scherer，Bruno de conti和Praveen Jha和Praveen Jha的有用评论，以及Simon furse的有用评论。
在汽车行业解锁潜力
联合学习是一种分散的方法，用于训练Glo-Bal机器学习模型而无需在参与者之间共享数据，并且它已成为必须保护有关各方数据的情况下存在的关键解决方案。这在数据驱动的预后，健康管理和异常检测系统中非常重要，因为关键数据所有权在几个原始设备制造商和运营商之间划分。但是，对这项技术的适当提出需要在基础架构上进行大量的前期投资，因为计算，能源和网络能力必须支持边缘上的增加负载，这代表了从集中式范式转移。尽管有这些要求，但汽车行业对这项技术作为协作推动者的潜力表现出了极大的兴趣。该技术的隐私益处得到了充分的认可，但是通常不加区分地使用它，而无需透彻考虑其适当性。为了使这一详细的系统映射进行了详细的系统文献映射，通过分析，我们就联合框架的使用方面的有效性提供了对预测性维护和自动行业中异常检测应用的特定挑战的见解。此外，我们通过确定对该技术实施确实有意义的汽车行业的现实世界应用来做出贡献。我们的研究测试了每个人如何响应不同的数据方案。这些发现突出了对量身定制方法的需求，以满足每个应用程序的独特需求。在此基础上，我们使用广泛采用的模型和聚合策略进行了实验分析，以评估在模拟现实世界条件的各种数据拆分配置下，在各种数据拆分配置下评估了Fedeed Learning的性能。结果表明，FedAvg在平衡数据方面的表现最佳，而FedProx在IMBA分布中表现出色，其正则化技术解决了问题。虽然联邦学习持有承诺，但其实施可能并不总是证明成本是合理的，尤其是如果FraMework仅解决了一些关键挑战时。裁缝联合配置可以优化汽车行业的预测性维护和异常检测，但是要仔细考虑有用性和基础设施成本，这对于长期成功而言是限制的。
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。
GMV汽车业务部门
✓ + 20 years supplying Solutions to OEMs & TIER-Is ✓ Software Defined company, a right partner for SDV ✓ Leaders on cutting-edge technology for safe and precise GNSS positioning with Connected Autonomous Vehicles ✓ Patents for highly precise and safe GNSS solutions for AD and Cybersecurity ✓ Deep strength on embedded SW and Cloud-native applications over different platforms.✓用于移动应用，C-ITS服务和V2X通信技术的数字化专家
分析供应链中断对汽车行业的影响
全球汽车行业构成了世界经济的骨干，这是由于供应链中的破坏而在上一年中从未进行过不可预测性的测试。COVID-19，政治危机和自然灾害等干扰都揭示了复杂的行业网络中的一些主要弱点。后果是以生产损失，零件稀缺和全球车辆分布中断的形式感受到的。试图解决这些问题时，制造商已被推动重新考虑其常规供应链管理方法，从而更加关注可靠性。本研究论文讨论了汽车行业供应链中断的危害，以及这些干扰如何改变行业中的组织方法和技术。研究结果为行业的利益相关者以及政策制定者提供了重要的影响。
I.MX Android安全用户指南
区域体系结构可在车辆周围有效的功率和数据分配，同时改善电线成本，重量和制造。该体系结构中的一个关键组件是区域控制器，它负责将高数量的执行器和传感器连接到中央计算ECU，并且取决于应用程序分布，可以在区域内的策略中发挥重要作用。
