XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemCARs
电池电动汽车的指数采用
采用电池电动汽车（BEV）可能会大大减少由公路运输引起的温室气体排放。但是，关于电池电动汽车将在整体运输中发挥重要作用的很快，存在很广泛的分歧。专注于电池电动乘用车，我们分析了17个各个国家，欧洲和世界的BEV采用，并始终如一地发现指数增长的趋势。基于建模的未来采用估计给定趋势的估计表明，系统范围的采用速度要比典型的经济分析迄今为止提出的要快得多。例如，我们估计到2031年左右，欧洲的大多数乘用车是电动的。在区域内，预测的批量采用时间在很大程度上对模型细节不敏感。尽管当前各个地区的电舰队大小存在显着差异，但它们的增长率始终表明快速的时间约为15个月，这暗示了在不久的将来的激进经济和基础设施序列。
高级清洁汽车II（ACCII）和...
电网可以处理ZEV的增加吗？在接下来的十年中，Zevs有望只为罗德岛的电网增加少量的电力需求。我们的公用事业正在计划过渡到电动汽车充电。现在，电网可以处理当前的电动汽车充电需求，并且至少可以在接下来的五年内继续支持它。当我们期待未来的几年时，公用事业公司正在整合规划和建设，以确保足够的能力向罗德岛提供我们所有用途的能源，包括收费不断增长的电动汽车车队。此外，罗德岛（Rhode Island）致力于到2033年从可再生能源中采购100％的能源，这些设施以及新英格兰的更大的电力系统有望产生需要在网格上传递的电力。
印度联网汽车和 OEM 前景
印度拥有超过 5.2 亿 1 互联网用户，是全球最大且增长最快的数字客户市场之一。到 2022 年，互联网用户数量预计将超过 6.3 亿 1 。消费者如今要求实现线上线下无缝衔接的体验。汽车行业的下一次变革预计也将以数字化为中心。传统上，汽车是与网络脱节的设备，OEM 的重点在于所销售的产品。然而，联网汽车可提供大量数据，几乎涉及汽车和驾驶员的各个方面。数据爆炸式增长，加上联网设备矩阵的增加和通勤时间的延长，为 OEM 创造了大量为自己和客户创造价值的可能性。
无人驾驶共享汽车的案例研究
摘要：作为一种新型的数字产品，无人驾驶共享汽车将成为智能公共交通系统的重要组成部分。本文旨在使用无人驾驶的车辆进行全面的数字运输转换，也就是说，通过人机界面远程控制无人驾驶，并将出租车变成由遥控中心控制的遥控汽车。与现有的技术和业务模型相比，本文提出的无人驾驶共享汽车的技术框架和操作思想具有很大的优势。它不仅可以减少人均碳排放和旅行成本，还可以促进对运输和城市的有效管理。由于其灵活性，这项研究也可以适应世界上各个国家。在总结和分析了不同的无人驾驶和共享汽车技术方案之后，本文预测了采用该模型，提出可行的设计方案，并期待其在世界范围内的开发前景。
自动驾驶汽车研究中的人工智能
本文对自动驾驶汽车的研究和创新进行了分析。通过对定量证据的考察，讨论了人工智能 (AI) 作为机器学习、深度学习和数据挖掘对自动驾驶汽车研究和开发的重要性。随着发明活动和学术努力的速度大幅增长，我们发现有证据表明，2009 年后自动驾驶汽车相关技术的应用发生了重大转变。我们表明，这种转变反映了创新的重大变化以及人们对自动驾驶汽车的道德、法律和社会方面的日益关注。自动驾驶汽车或无人驾驶汽车或自动驾驶汽车只是一种无需任何人工干预即可行驶的汽车。这将成为汽车行业的巨大变化。自动驾驶汽车连接着许多外部传感器。利用这些外部传感器和计算机机器学习算法，它可以做出决策。我们将这些外部传感器称为高级控制系统。自动驾驶汽车与人类驾驶的汽车相比具有多种优势，例如交通事故更少、决策更智能等。因此，问题在于为什么无人驾驶汽车尚未成功。答案是存在诸如网络犯罪或软件故障等威胁以及与道路上有人驾驶汽车打交道等缺点。他们的主要目标是首先克服这些问题并找到解决方案。本文讨论了检测代码，以利用传感器提供的感知环境作为输入，返回有关道路上不同类型物体的信息。一旦自动驾驶汽车克服了这一障碍，它们将被广泛使用。
标准化技术对联网汽车的价值
联网功能使现代汽车能够改善其功能并增强用户体验。目前，各汽车制造商提供基于标准化技术的各种联网汽车应用。这些应用的功能范围广泛，从提高安全性到允许驾驶员和乘客访问音乐和其他形式的娱乐。根据汽车所连接的设备和环境，汽车可分为五种连接类型：（1）车对基础设施（V2I），用于与作为交通基础设施一部分的设备进行通信；（2）车对车（V2V），用于无需中介与周围其他车辆进行通信；（3）车对云（V2C），用于连接车外云计算系统；（4）车对行人（V2P），包括行人以及其他道路使用者，如骑自行车者和公共交通通勤者； （5）车对万物（V2X），即需要在不同级别、与不同车辆、基础设施和其他物体建立多个同时连接。这五种连接类型组合起来，为用户提供不同的联网汽车应用。以下是可以找到的联网汽车应用的主要类别。
国宝！- 保时捷汽车历史
的回报肯定要高于商业银行。拥有它比个人储蓄账户 (ISA) 更令人愉快。我不喜欢谈论经典车作为投资，但不可否认的是，如果你选择合适的车辆并好好保养它，从长远来看，你可以赚到一些钱。我记得在 1990 年代末与一位朋友有过这样的争论。他的兄弟花了 5000 英镑修复了一辆旧货车，但当时它只值 3000 英镑——我的朋友认为他“浪费”了这么多钱，真是个白痴。然而，他的兄弟保留了这辆货车，最近以超过 12,000 英镑的价格卖掉了它。现在谁是白痴？所以，如果你想拥有一辆经典车，而不是寻找一辆可能需要数年时间才能修复的废弃车辆，为什么不看看小广告，看看有哪些可用的车辆在以低价出售。明智地购买，享受驾驶乐趣，并在多年后将其整理好。你会很高兴你这么做了。
基于仿真的自动驾驶汽车的传感器数据集
在自主系统的背景下开发工具[22，24]，例如自动驾驶汽车（SDC），这是耗时且昂贵的，因为研究人员和从业人员依靠昂贵的计算计算硬件和仿真软件。我们提出了Sensodat，这是一个由32,580个执行基于仿真的SDC测试用例的数据集，该测试案例用SDC的最新测试发电机生成。数据集由轨迹日志和来自SDC的各种传感器数据组成（例如，RPM，车轮速度，制动热，传输等）表示为时间序列。总共Sensodat提供了来自81个不同模拟传感器的数据。在使用Sensodat时，SDC领域的未来研究不一定取决于执行昂贵的测试用例。此外，使用传感器数据的量和变化，我们认为Sensodat可以有助于研究，特别是对于AI开发，用于基于模拟的SDC测试的回归测试技术，模拟中的片段等。链接到数据集：https：//doi.org/10.5281/zenodo.10307479
自动驾驶汽车的硬件加速器：评论
摘要 - 自动驾驶汽车（AVS）用复杂的技术重新定义运输，集成传感器，相机和错综复杂的算法。在AV感知中实施机器学习需要强大的硬件加速器，以便在合理的功耗和足迹下实现实时性能。仍在进行不同技术的研究和开发工作，以实现获得完全AV的目标，而某些汽车制造商提供了商业上可用的系统。不幸的是，由于他们遇到的一再发生事故，例如最近发生在加利福尼亚州发生的事故，因此他们仍然缺乏可靠性，而邮轮公司则在不确定的时期被加利福尼亚州暂停了其许可[1]。本文批判性地回顾了从硬件和算法观点中使用的AV中使用的机器视觉系统的最新发现。它讨论了商用车中使用的技术和利弊，并提出了可能的方式。因此，本文对于有机会参与针对AV的机器视觉系统的研究人员来说，可以是有形的参考。