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（自治）电气和电子部...
以明确价格的市场可用的能源称为商业能源。电力，汽油，柴油，天然气等次要可用能源形式对于商业活动至关重要，并被归类为商业能源。该国的经济取决于其将自然原始能源转化为商业能源的能力。
您说话时开车：在自动驾驶汽车中启用与大语言模型的人类互动
自动驾驶汽车的未来在于以人为中心的设计和先进的AI Capabilies。未来的自动驾驶汽车不仅会跨乘客，而且还将互动并适应他们的欲望，从而使旅程变得舒适，有效且令人愉悦。在本文中，我们提出了一个新颖的框架，该框架利用大型语言模型（LLMS）来增强自动驾驶汽车的决策过程。通过整合LLMS的自然语言能力和上下文理解，专业工具使用，协同推理，并与自动驾驶汽车的各种模块进行作用，该框架旨在将LLMS的先进语言和推理能力无缝整合到自动驾驶中。拟议的框架具有革新自动驾驶汽车运行方式，提供个性化援助，持续学习和透明决策的潜力，最终为更安全，更有效的自动驾驶技术做出了贡献。
估计承担责任模块 - 自治机构
由Sridhar K从Eoffice生成，SO（SK）-HR-II-CSIR HQ，SO SO（HR-II），CSIR HQ，28/08/2024 02:41 PM
数字生活项目：具有社会智能的自主3D字符
1。引言大语模型（LLMS）[53，62]的最新进展改变了人类计算机相互作用的景观，促进了各个领域的创新应用的出现。很值得一提的是，许多曾经牵强的幻想逐渐成为切实的现实。在这项工作中，在最近的科幻小说中所设想的数字生命项目（DLP）一词被采用以构成我们的努力。哪些有资格成为数字生活？从心理角度来看，人类由内部心理过程（思想，例如思想）和外部行为组成[32]。从这个角度来看，我们的目标是利用LLM的精致能力来制作虚拟3D字符，这些字符模仿人类的全部心理过程，并与合成的3D身体运动进行多样化的互动。最近，Park等。引入了生成剂[42]，以推动能够模拟人类样的AI剂。尽管取得了令人鼓舞的进步，但这项开创性的工作还是建立在许多简化互动的基础上：代理人以像素化的2D数字表示。共同体[73]旨在建立协作体现的AI，并包括3D代理。但是，3D代理人仍然受到一小部分动作的影响，并且没有表现出社交的能力。现有的作品因此忽略了精致的人类肢体语言的重要性，通过该语言传达了至关重要的信息[7，25，26]。在这里，运动匹配是现代 -此外，当前社会智能模型存在明显的缺陷。这一方面对于不仅模仿人类行为，而且具有人类的思维和情感反应的人物的范围至关重要，甚至具有促进长期关系的能力。为了达到DLP的愿望，我们介绍了一个由两个基本组成部分组成的框架。首先，这是一个精心设计的“数字大脑”，并在严格应用的心理原理中进行设计。利用LLM的紧急能力[40，53，66]，大脑产生高级指示并计划角色的行为。值得注意的是，Sociomind从心理测试中引入了很少的射击典范，以形成人格建模的指导结构，在记忆反射过程中利用社会认知心理学理论，并设计了角色之间的谈判机制以进行故事进展。第二，介绍了Momat-mogen范式以解决交互式运动合成的“数字体”，该范例利用了运动匹配[12]和运动生成[76]的互补性质。
ChatScene：自动驾驶汽车的知识关键方案生成
摘要我们提出了一种大型语言模型（LLM）的ChatScene-利用LLM的能力来为自动驾驶汽车的安全至关重要方案。给定的非结构化语言指令，代理首先使用LLMS生成文本描述的流量方案。这些SCE-NARIO描述随后被分解为几个子描述，以获取指定的细节，例如行为和车辆的位置。代理然后将文本描述的子筛选性转换为特定于域的语言，然后在模拟器中生成用于预测和控制的实际代码，从而促进了Carla Simulation Envimonment中的不同和复杂场景的创建。我们代理的关键部分是一个全面的知识检索组件，它通过训练包含情景描述和代码对的知识数据库来有效地将特定的文本描述转化为相应的特定领域代码段。广泛的实验结果强调了Chatscene在提高自动驾驶汽车安全性方面的功效。对于Intance，ChatScene产生的方案显示，与最先进的基线相比，在针对不同的基于强化的基于学习的自我车辆进行测试时，碰撞率增加了15％。此外，我们表明，通过使用我们生成的安全 - 关键方案来微调不同的基于RL的自主驾驶模型，它们可以降低碰撞率9％，超过Cur-Current Sota方法。代码可在https://github.com/javyduck/chatscene上找到。ChatScene有效地弥合了交通情况的文本描述与实际CARLA模拟之间的差距，从而提供了一种统一的方式，以方便地生成安全至关重要的方案，以进行安全测试和改进AVS。
测试如何影响与陌生人使用和共享自动班车的意愿：中介E
摘要本研究研究了在郊区接受共享自主班车（SASS）的接受。模型通过对SASS的信任和技术乐观的信任进行了上下文变量的模型。我们检查了使用Sass而没有管家的意图和社会疏远的重要性。数据分别在2020-2021涉及922和608名参与者的飞行员的开头和结束时收集数据，在SAE级3级运行。的发现表明，信任和技术乐观主义显着影响使用SASS的意愿，尽管上下文变量显示出最小的影响。老年人和女性表现出较低的信任和乐观，减少了他们的使用意图。这两个小组还认为，在骑行时保持社交距离更为重要。研究表明，未来的飞行员应避免使用未成熟技术并满足特定群体的社会需求的负面影响。
自主农业拖拉机咨询委员会名册
疾病控制中心（CDC） - Niosh Jennnifer Lincoln - 办公室农业安全和健康jxw7@cdc.gov Emily Haas的主要代表副主任 - NIOSH安全研究部替代副总监
机器人技术和自主系统（人工智能），MS
学生在各种主题中获得了可靠的理论和实用背景，这些主题有助于研究智能代理，也就是说，任何能够感知其环境并采取行动最大化其成功实现目标的机会的机器人系统。因此，这种集中的学生暴露于AI中一般主题的前沿，包括统计机器学习，计算机视觉，自然语言处理，知识检索和推理以及正式的计划方法。与其他浓度相比，AI浓度更多地集中在机器人技术的算法方面。
从线路到自动驾驶汽车：城市货车的观点
摘要：货运城市机器人车辆（Furbot）是一款预计将在城市环境中自主性行为的完整开车车辆。这一升级已提出了需要解决/解决车辆以实现更高自治的问题。本研究解决了这些主要问题。第一个是为了被保险并在公共道路上合法开车所必需的法律框架/许可问题。第二个是更改，并且升级车辆必须经过一辆完整的自动货运车辆。这项研究的结果导致决定正确分类车辆以解决其许可问题及其在欧洲道路上的法律地位，通过了解车辆的局限性，其中包括车辆的当前状态及其结构性。这项研究的另一个贡献是确定软件和硬件更改车辆必须进行的更改才能完全自主。这包括对正确传感器的识别及其放置和数量。此外，为车辆的软件识别提供了深入的研究，从而为现成的软件提供了有利的选择。此外，还需要突出显示需要满足的可预见问题，对车辆的期望以及要求（将其作为自动驾驶汽车的演示）得到强调。用于演示站点，还研究了用例和站点动态以实现自主权。对这些要求的实用是为了证明自动导航和货运处理（全球采用的共享自动化操作模型）H2020项目，以便在城市环境中交付货物。
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隶属于贝拉加维VTU的|由新德里AICTE批准| NAAC＆NBA认证| UGC 2（f）认证|被政府认可。卡纳塔克邦信息科学与工程学系学生的成就：