- Introduction: applications, computational models for vision, perception and prior knowledge, levels of vision, how humans see - Pixels and filters: digital cameras, image representations, noise, filters, edge detection - Regions of images and segmentation: segmentation, perceptual grouping, Gestalt theory, segmentation approaches, image compression - Feature detection: RANSAC, Hough transform, Harris corner detector - Object recognition: challenges, template matching, histograms, machine learning - Convolutional neural networks: neural networks, loss functions and optimization, backpropagation, convolutions and pooling, hyperparameters, AutoML, efficient training, selected architectures - Image sequence processing: motion, tracking image sequences, Kalman filter, correspondence problem, optical flow
本公告的目的本公告提供了DOT认可的人的清单,以便能够产生工程证据和/或报告。所有者和修饰符还必须证明是否已自己或在个人监督下修改了修改后的车辆。尽管顾问已经在这些列表中包括在这些列表中,因为他们已经在西澳大利亚州的车辆建设和修改方面表现出了经验,但DOT并不对他们的工作负责。
日益增长的环境问题以及对更具成本效益和奢华生活方式的渴望,导致许多人的生活方式发生了重大转变,尤其是在尼日利亚阿布贾、拉各斯等城市中心以及许多发展中国家。这些国家面临的经济挑战加剧了这种转变,其中包括燃料成本上涨,这严重影响了交通运输业(Okwelle、Beako 和 Ajie,2017 年)。不断上涨的燃料成本促使包括尼日利亚在内的许多国家探索更可持续、更清洁的交通方式,而电动汽车 (EV) 则成为减少车辆排放和向更清洁能源过渡的关键解决方案(Idris 和 Francis,2019 年)。电动汽车依靠一个或多个电动机驱动,由于其具有缓解气候变化和减少对化石燃料依赖的潜力,正被全球公认为汽车行业的未来(Alanazi,2023 年;Bawa 和 Nwahu,2023 年)。电动汽车的普及被视为实现环境可持续性的关键一步,电动汽车技术的最新进步带来了诸多好处,包括改善生活质量、经济优势和显著的环境效益 (Chimaotuodi, 2023; Rady, Darwish & Abbod, 2023)。
技术领导者 - 钦奈奥拉加达姆全球汽车研究中心学者。摘要全球环境问题主要归因于汽车行业,即与温室气体排放,资源消费和产生废物有关。随着全球越来越多地支持可持续性,汽车行业承受着越来越多的压力,无法实施更可持续的实践。本文研究了用于促进环境可持续性的车辆制造和设计中使用的众多策略和技术进步。它着眼于减少废物,材料的选择,制造过程中的能源效率,使用生命周期方法的车辆设计以及技术在促进可持续发展中的作用。本文还解决了可持续汽车制造的障碍和潜在途径,强调了整个行业合作,立法支持和持续创新的必要性。关键字:环境可持续性,汽车制造,生命周期方法,创新,循环经济。1。引言由于需要解决资源耗竭,气候变化和环境恶化,因此环境可持续性已成为全球企业的关键问题。具有巨大的环境影响,汽车行业对于这一变化至关重要。汽车的生产历史上与高水平的废物生产,能源消耗和污染有关。2。但是,汽车设计和生产的范式转变是对可持续实践的需求日益增长的(BMW Group,2021; Ford Motor Company,2021)。重点是设计和开发阶段,本文旨在对汽车行业内环境可持续性的发展进行详尽的回顾。将包括用于汽车生产的生命周期方法,开发技术的整合,能节能的制造过程,可持续的材料选择和减少废物减少技术都将包括在内(国际能源机构,2020年)。可持续车辆设计的生命周期方法2.1生命周期评估概述(LCA)概述产品的环境效应在整个生命周期中进行了整个生命周期的环境效应,从生产和使用在其使用寿命结束时进行回收或处置,使用称为Lifecycle评估(LCA)。LCA在汽车领域越来越多地利用了可能会降低环境影响的位置(世界经济论坛,2021;欧洲委员会,2019年)。
1基于OMDIA的研究或包括OMDIA:2001 - 2023年半导体市场份额竞争美化工具 - 第1季度。 2024年5月。 | 2基于OMDIA的研究或包括OMDIA的研究:Power Semiconductor市场份额数据库 - 2022。 2023年9月。 结果不是Infineon Technologies AG的认可。 对这些结果的任何依赖都处于第三方的风险。1基于OMDIA的研究或包括OMDIA:2001 - 2023年半导体市场份额竞争美化工具 - 第1季度。2024年5月。| 2基于OMDIA的研究或包括OMDIA的研究:Power Semiconductor市场份额数据库 - 2022。2023年9月。结果不是Infineon Technologies AG的认可。对这些结果的任何依赖都处于第三方的风险。
[5] Fortune Business Insights, "Conversational AI Market Size, Share & Industry Trends Analysis, By Type (Intelligent Virtual Assistant & AI Chatbots), By Technology (Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing, Automatic Speech Recognition), By Deployment (On-premises & Cloud), By Business Function (Sales & Marketing, Operations & Supply Chain, Finance and Accounting, Human Resources, IT Service Management), By Industry (BFSI, IT and电信,零售和电子商务,教育,医疗保健,媒体与娱乐,汽车和区域预测,2024-2032,“《财富》商业见解,2024年。可用:https://www.fortunebusinessinsights.com/conversational-ai-market-109850
运输部门负责全球CO 2排放的27%[1]。它代表了全球变暖的主要原因之一。为了减少这些排放,已经启动了许多政策来提高热发动机的能效[1]。在运输领域,杂交方面最初专门研究化石源和电力源之间的能源管理研究,并在存在辅助电动机的情况下改善热发动机的性能。该链的潜力受嵌入式存储系统的限制。铅酸电池具有低功率,这在加速,减速和能量恢复期间对电链有影响。此外,这种电池技术的寿命非常低[2]。这就是为什么超级电容器与电池的关联可以解决问题的原因。本文所介绍的工作进一步采取了进一步的一步,并提出了由超级电容器制成的电源的锂离子电池杂交,以驾驶全电动车辆。提出了一个尺寸过程来定义混合源维度,并确认重量和成本方面的杂交益处。频率解耦策略[2]用于管理超级电容器 - 电池混合源。
随着人们对气候变化的担忧日益增加,以及最近发生的重大地缘政治危机,循环经济模式受到了前所未有的关注。汽车行业目前正在经历电动化转型,以实现更加环保和社会的可持续性;但仅有汽车电气化是不够的,整个制造过程和报废汽车的处理都需要脱碳。此外,循环经济模式提供了一个操作框架来处理各种问题,包括原材料危机、材料浪费、报废汽车处理、电池再利用和回收以及污染。本文旨在(1)分析汽车行业紧急采用循环经济模式的必要性,(2)为汽车行业提出一个循环经济框架,(3)观察汽车行业和密切相关的制造业中现有或正在开发的循环经济实践,(4)研究形成有利于循环经济转型的生态系统的关键驱动因素。我们的观察表明,所有主要的原始设备制造商都在越来越多地采用循环经济实践,其中一些已经拥有专门的战略和业务部门。在许多情况下,OEM 与供应商、新技术初创公司和当地政府部门合作,扩大项目规模并构建闭环整体解决方案。我们的研究证实,循环经济模式将成为新常态,并从根本上改变汽车行业。
在我们今天早上开始之前,我想提醒所有人,今天我们的评论包含前瞻性陈述,我们打算涵盖,我们声称根据《安全港》规定的保护规定,对1995年《私人证券诉讼改革法案》中包含的前瞻性陈述。您可以通过估算诸如估计,可能,,,相信,期望,考虑,预期,项目,计划,计划,打算或类似词等前瞻性词来识别这些陈述。,由于公司最新的年度报告中描述的几个重要因素在截至2023年12月31日,以及其他最近的SEC文件中,该公司的最新年度报告中所述的几个重要因素可能与任何前瞻性陈述有重大差异。公司没有义务更新此通话过程中的任何前瞻性陈述。
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