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（骑士）未来的城市 div>
研究的主要领域：人工智能（AI）和计算机视觉的最新进展正在发展汽车行业，尤其是在连接的自动驾驶汽车（CAVS）的开发中。AI与计算机视觉的集成使这些车辆能够解释和理解周围的环境，从而做出对安全性和高效导航至关重要的实时决策。但是，处理这些数据密集型任务的高计算需求正在推动传统的板载计算系统的边界。这一挑战导致将边缘计算作为可行的解决方案进行了探索。边缘计算允许数据处理更靠近数据源，即直接在车辆或附近的边缘服务器中，从而减少了延迟和带宽的需求，以将数据发送到遥远的云服务器。该领域的研究重点是优化车辆和边缘计算节点之间的数据流，以增强自主系统的响应性和可靠性。这包括开发算法，以更快的图像和传感器数据处理，改进机器学习模型，以提高预测准确性，并确保支持CAVS网络所需的大量数据传输的无缝通信标准。AI，计算机视觉，边缘计算和CAV Technologies之间的这种协同作用正在为未来的自动驾驶汽车既普遍又安全的未来铺平道路，这对智能城市生态系统和现代运输网络产生了重大贡献。
caspase-2用额外的中心体杀死细胞
摘要：本文探讨了新的传感器技术及其在连接的Au au au sosos weasicles（CAVS）中进行实时道路状况监测。传感器等传感器，陀螺仪，激光镜，摄像机和雷达等在骑士上可用的传感器能够检测道路上的异常，包括坑洼，表面裂缝或粗糙度。本文还描述了使用传感器检测到的数据处理技术的高级数据处理技术，包括机器学习算法，传感器融合和Edge Computing，从而在道路状况评估中提高了准确性和可靠性。通过主动维护策略，这些技术共同支持即时道路安全和长期维护成本。最后，本文对传统和智能道路的状况监测系统的最新指示进行了全面审查。
对连接和自动化车辆联合学习的调查
摘要 - 连接和自动化的车辆（CAVS）代表汽车领域中快速增长的技术，提供了有希望的解决方案，以应对诸如交通事故，拥堵和污染等挑战。通过利用骑士，我们有机会建立一个安全，高效且在环境上可持续的运输系统。基于机器学习的方法被广泛用于CAVS中，以用于感知，计划和控制等关键任务，在这种任务中，CAVS中的机器学习模型仅通过本地车辆数据训练，并且在暴露于新环境或看不见的情况下的性能不确定。联合学习（FL）是一种分散的机器学习方法，使多个车辆能够在分布式学习框架中开发协作模型。fl使骑士能够从广泛的驾驶环境中学习并改善其整体性能，同时确保当地车辆数据的隐私和安全性。在本文中，我们回顾了研究人员在将FL应用于骑士方面取得的进展。提供了在CAVS上实现的各种数据模式和算法的更广泛的看法。详细审查了FL的特定应用，并对研究挑战进行了分析。
将5G连接的车辆匹配到感知...
5G连接的自动驾驶汽车（CAVS）通过共享感应和驱动信息来帮助增强对车辆驾驶环境和合作的看法，这是一项有希望的技术，旨在避免事故并提高道路使用效率。骑士之间合作的关键问题是将通信车辆与摄像机，LIDAR等传感器捕获的车辆相匹配。不正确的车辆匹配可能会导致严重事故。虽然现在可以适用于自动驾驶汽车的厘米水平定位，但将连接的车辆匹配到感知的车辆（MCSV）仍然具有挑战性，并且很少研究。在本文中，我们有动力研究5G骑士的MCSV问题，提出和评估解决方案以弥合研究差距的解决方案。我们提出了MCSV问题，并提出了两种支持合作驾驶的MCSV方法。第一种方法是基于车辆注册号（VRN），它是识别车辆的独特之处，可以在MCSV的CAVS中共享。vrn在共享之前进行了悬浮，以保护隐私，并将与共享的车辆匹配相提并论。第二种MCSV方法基于车辆外部视图的视觉特征，该视觉特征与其他骑士共享，并将其与从视觉传感器获得以匹配感兴趣的车辆的骑士相比。开发了一个新的MCSV数据集来评估所提出方法的有效性。实验结果表明，两种方法都是可行且有用的，它们的假阳性速率非常低，这对于合作驾驶安全至关重要。
Urban Freeway互换中连接的自动化和人类驱动的车辆混合交通：安全分析和登机假设
摘要：在高速公路上引入连接的自动化车辆（CAVS）提出了重大挑战，尤其是在与人类驱动车辆的互动中，影响交通流量和安全性。本研究采用交通微仿真和替代安全评估措施软件来研究Cav -Human驾驶员的相互作用，从而估计潜在的冲突。虽然先前的研究承认，与骑士共享道路时，人类驾驶员可以调整其行为，但尚未完全了解相关风险的根本原因和范围。该研究的重点是CAV的存在如何减少冲突，采用替代安全措施和现实世界中混合的交通数据，并评估意大利和美国在各种城市环境中的高速公路交换配置的安全性和性能。本研究提出了用于优化城市布局的工具，以最大程度地减少混合交通环境中的冲突。结果表明，添加辅助车道会增强安全性，尤其是用于骑士和后端碰撞。沿着互换坡道，在纵向冲突方面，独家的CAV流与人类驱动的行为相似，但是混合的交通流（由CAVS和人类驱动的车辆组成）可能会导致更多冲突。值得注意的是，当骑士在几乎相同的条件下跟随人类驱动的车辆时，会出现更多的冲突，强调CAV整合的复杂性以及仔细的安全措施和道路设计考虑因素的需求。
克利夫兰骑士队 (34-5)
克利夫兰骑士队结束了 15 连胜的记录。这是骑士队历史上被终结的最长连胜纪录。克利夫兰骑士队本赛季目前战绩为 34-5，创下了 NBA 最佳战绩。骑士队客场战绩为 14-3（胜率为 82.4），也是 NBA 最佳客场战绩。自 12 月 16 日以来，骑士队已经连续赢了 6 场客场比赛，在此期间客场得分以 129.2-113.3 (+15.8) 击败对手。克利夫兰骑士队和俄克拉荷马城雷霆队仍然是本赛季 NBA 中仅有的两支取得 30 场或以上胜利的球队。克利夫兰骑士队本赛季对阵西部联盟对手的战绩为 11-0，并且是 NBA 中唯一一支对阵对方联盟保持不败战绩的球队。这是球队历史上第二次对西部联盟取得11连胜（骑士队从2008年11月3日至2009年1月16日连续11次对西部联盟取得胜利）。
基于基础设施的协作感知：概述和挑战：预印本
交通交叉点在运输网络中是至关重要的，具有挑战性的节点，其中多个车道和行人汇聚。大约四分之一的交通死亡人数，大约有四分之一的交通损伤发生在交通交叉点（1）。这些交叉路口的有效管理对于确保所有用户的安全性和效率至关重要，包括车辆，行人，骑自行车的人和脆弱的道路使用者（VRUS）（2，3）。随着传感器感知技术的进步，例如雷达，光检测和范围（LIDAR）和相机，交通交集正在发展为动态和数据富的环境。通过使用这些数据创建一个实时数字双胞胎，我们可以实现实时数据驱动的决策以及一系列应用，例如向连接的车辆（CVS）（CVS）和连接的自动驾驶汽车（CAVS）（CAVS），安全性信号传导以及限制优化的优化和提高效率和提高安全性（4-7）。
用量子提升汽车网络安全...
摘要 - 互联和自动驾驶汽车（CAVS）的出现彻底改变了汽车行业，但它也增加了网络安全的脆弱性[1]威胁[2]。传统的网络安全措施正在努力跟上针对骑士的攻击的不断发展的复杂性，因此需要探索尖端技术。量子计算提供了一种有希望的解决方案，可增强汽车网络安全性。本研究论文通过安全通信，数据完整性，身份验证，入侵检测和异常检测来研究量子计算在提升CAV安全性方面的潜力。通过利用量子计算的独特计算能力，我们可以加强骑士的安全框架，并确保连接和自动驾驶汽车的更安全的未来。此外，基于特定用例的量子密钥分布（QKD），量子优化和量子数据编码等量子方法的自定义对于最大程度地提高了它们在汽车网络安全方面的有效性，因此必须进行量子数据编码。这项研究旨在阐明量子计算的重要性以及自定义的需求，以应对下一代汽车生态系统所带来的复杂安全挑战。索引条款 - 自动网络安全性，ISO 21434，量子计算，安全性
生成模型和连接和自动化的车辆
在迅速发展的技术景观中，在塑造我们社会的未来时出现了两个领域：人工智能（AI）中的生成模型（AI）以及连接和自动化的车辆（CAVS）[54]。生成模型是AI的基石，是算法旨在生成类似但与已培训的数据相似但与众不同的响应的算法，从而使应用程序从图像和文本生成到复杂的模拟[55]。连接和自动化的车辆代表了运输，合并连通性，自动化和智能的进步，以提高安全性，效率和驾驶经验。这两种开创性技术的交集为研究和创新提供了有希望的途径[56]。通过合并生成模型在将内容创建和决策过程与CAVS方法进行移动，后勤和城市规划的方法中的重要性结合在一起，研究人员借鉴了车辆智能，模拟准确性和决策能力的新潜力。这种协同作用可能会导致更复杂的车辆行为预测模型，通过逼真的模拟环境增强安全功能，甚至是车辆设计和交通管理系统中的创新。尽管以前提到的成功，但该领域仍然存在一些挑战。骑士和生成模型面临的关键挑战之一
分布式控制，用于连接和自动化车辆的无灯和无方向运动
Laneless和无方向运动是高速公路网络中连接和自动化车辆（CAVS）的轨迹行为的新型特征。应用此概念可以利用高速公路的最大潜在能力，尤其是在分布不均的方向需求下。尽管如此，消除了在车道和方向的分离域上的传统概念，因此可以增加混乱的驾驶行为和碰撞风险（从而损害安全性）。因此，本文的重点是在这种未来派环境中为骑士的轨迹规划，其双重目标是（i）提供和确保安全性，而（ii）提高了绩效性能。为此，我们提出了一种骑士的算法，以区分潜在的冲突车辆与自己的方向和/或反对的传播流（整个本文档中所谓的威胁）在早期（及时）阶段。之后，威胁工具被聚集为威胁群体。作为下一步，开发了一个分散的非线性模型预测控制（NLMPC）框架，以调节每个单个威胁集群中车辆的运动；从这个意义上讲，这是分别应用于每个群集中的分布式控制器。该控制方法的设计方式可以实现上述双重目标，结合了官能安全性和效率。最后，通过微观仿真研究对所提出的方法的性能进行了研究和评估。结果是有希望的，并确认了公路网络所提出的方法的效果。