XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemCCAM
使用太空技术用于CCAM
•快速收敛，高准确性，安全，弹性的PNT•户外，自动驾驶汽车，无人机•室内，个人LB和工业物联网（物流，机器控制）•低能IOT资产资产跟踪•与无际5G/6G集成无效的PNT PNT•连接的Pnt•连接的PNT PNT（2-路（2-dive Dive）
iexoddus在CCAM Technologies
虚拟车辆研究GmbH，拥有300名员工，是欧洲最大的虚拟车辆开发研究中心。研究重点是汽车和铁路行业中数值模拟和硬件测试的紧密整合。这种方法促进了在定义的质量水平上的测试和验证过程的设计和自动化，从而使复杂的硬件软件系统的持续开发和验证。对以行业为导向的研究的重点使虚拟车辆成为未来车辆技术的创新催化剂。
肺囊性腺瘤样畸形 (CCAM)
分娩地点取决于畸形的大小和婴儿的状况。大多数分娩可以在当地医院进行。但是，如果产前扫描显示婴儿在出生时存在问题的风险，则计划在专科医院分娩。这意味着您可能需要在离家较远的医院接受护理。
偏差校正下降的CMIP6输出
图1-1：基于分布的偏置校正方法的示例。8图2-1：使用乘法性分位数映射的偏见和原始访问-CM2校正和原始访问CM2的CCS数据。14图2-2：比较了9个指数的几种方法学变异的性能的热图。16图3-1：VCSN的Tasmin的年度气候，偏置校正CCAM输出，Loyo CV和RAW CCAM输出以及VCSN的偏置。17图3-2：VCSN累积降水的年度气候，偏见校正了访问-CM2 - CCAM输出，Loyo CV和Raw Access-CM2-CCAM输出以及VCSN的偏见。18图3-3：tasmax的VCSN的冬季气候，偏见校正了ec-earth3 - CCAM输出，Loyo CV和RAW EC-EARTH3-CCAM输出以及VCSN的偏见。19图3-4：偏置校正的GFDL-ESM4 - CCAM输出的NZ 12个位置的长期月度平均累积降水量。20图3-5：VCSN的TXX年度气候，偏置校正Ec-Earth3 - CCAM输出，Loyo CV和RAW EC-EARTH3-CCAM输出以及VCSN的偏见。21图3-6：VCSN一天的最高强度降雨的年度气候，偏见校正了EC-EARTH3 - CCAM输出，Loyo CV和RAW EC-EARTH3-CCAM输出以及VCSN的偏见。22图3-7：Perkins技能分数比较了湿法长度与VCSN的直方图与VCSN的偏置校正Ec-Earth3-CCAM输出，相应的交叉验证的校正后的输出和原始输出。23图3-8：夏季和冬季的历史和SSP3-7.0实验之间的气候变化信号在这些季节内积累的降水量。3924图3-9：历史和SSP3-7.0实验和CCS的霜冻天数量。25图3-10：偏置校正的访问-CM2输出与历史和SSP3-7.0实验中每日累积降水的相应原始模型输出之间的时间相关性。26图A-1：线性间隔节点，对数间隔节点和Sigmoid间隔节点的分位间距。33图A-2：从分布中绘制的虚拟数据，参考和模拟数据具有相同的平均值和高方差。35图A-3：虚拟数据，参考和模拟数据从平均值和较高方差的分布中绘制。36图A-4：与分组器的乘法降水虚拟数据的每月平均值。37图A-5：在SSP370场景下，访问CM2-CCAM的夏季和冬季气候变化信号。38图A-6：在SSP370方案下，Mahanga站上的气候变化信号，强调了EQM对趋势的通胀影响，而没有明确的趋势保存。
CMIP6的用户指导aotearoa new ...
共形立方大气模型（CCAM）是用于在CMIP6投影中降低缩放的主要动力学模型。虽然降尺度的焦点放在新西兰，但CCAM是一种基于全球物理的模型，具有拉伸的网格配置。这可以在新西兰和更广泛的南太平洋地区增强水平空间分辨率。在扩展域上的增强和无缝的网格分辨率可以在暴风雨到达新西兰之前有助于代表风暴，并提供对投影变化的更多见解。在历史时期（1960- 2014年）和各种共享的社会经济途径（2015-2099年），使用CCAM使用CMIP6的六种全球气候模型均使用CCAM缩减。最终偏置校正的产品是在新西兰的5公里网格上提供的。
Nordicway 3最终报告：协调合作的飞行员...
摘要Nordicway 3项目通过19个在芬兰，瑞典和挪威的城市和主要道路网络上进行的19个试点项目，涉及合作，连接和自动移动性（CCAM）。这些飞行员证明并测试了CCAM服务，重点是现实情况下的技术，基础设施和商业模式的开发。关键成就包括：•创新的CCAM飞行员：飞行员探索了城市，城市和高速公路环境，将交通操作与互联车辆相结合。服务使用的乘用车，重型货车，公共汽车和No-Madic设备，通过蜂窝及其G5通信连接。•技术进步：飞行员在北欧天气条件下提供了对操作设计域（奇数）要求的见解。道路网络和路面状况数据收集的自动化方法被证明更快，成本效益和用户友好。•协调和互操作性：所有服务都符合C-ROADS规范，促进了欧洲C-ITS服务的标准化。•利益相关者的合作与生态系统：国家和城市道路当局，电信提供商，车辆OEM和研究机构的参与促进了CCAM生态系统的创建。
可交付的2.1 -Sinfonica项目
该文档是涵盖Sinfonica项目的整个参与度和数据收集阶段的更广泛框架的一部分。的确，该项目愿意了解用户和利益相关者对CCAM的需求，期望，关注和欲望。这种野心与确保开发有效访问，可接受，安全和高效的CCAM解决方案，以利用在城市和城市周边出行的背景下利用此类创新的全部潜力，特别是参考公共交通。被选为意识到这些目标的方法是共同创造的方法，在4个欧洲领土上定义了4个不同的感兴趣群（即，希腊的特里卡拉城市和德国的特里卡拉城市和德国的汉堡，在荷兰和英国的西米德兰地区，在荷兰和西米德兰的秩序中均涉及到他们的各个阶层，并在其中，并在其中涉及到他们的各种秩序），并在其中涉及到他们的秩序中，并在其中占有一定的秩序，并在其中涉及到其中的行为。关于CCAM问题的意见以及新移动解决方案的可访问性，包容性和可接受性的主题。
欧盟委员会布鲁塞尔，2024 年 4 月 12 日 SWD(2024 ...
本委员会工作人员工作文件 (SWD) 以 2018 年委员会通报《走向自动化出行之路：欧盟未来出行战略》（1）为基础，该文件为欧盟层面的网联、合作和自动化出行 (CCAM) 的开发和部署提供了研究、政策和监管建议。本 SWD 通过评估自 2018 年以来在运营、技术、社会和经济层面取得的进展，提供了欧洲 CCAM 的现状。它还介绍了迄今为止欧洲在这一领域取得的 10 项主要成就。本文件并未对该领域的未来发展提出任何建议，因此抢先了下一个研究和创新框架计划，因此也不会让委员会对当前研究和创新框架计划“地平线欧洲”的继任者可能采取的举措或做出的决定作出承诺。
Earpa Partners指南2023
欧洲汽车研究合作伙伴协会在行业和政府之间的独立立场，在欧洲欧洲署（Earpa）之间，有一个中立的观点，可以向欧洲委员会提供建议，并建议对社会和环境最有益的研究。此外，EARPA是广泛网络的一部分：与欧洲委员会和行业一起工作，例如，通过上述伙伴关系专门用于可持续的公路运输车和系统（2 Zero）（2 Zero），相互关联，协作和自动化流动性（CCAM）（CCAM），电池价值链（Batt4EU）以及许多工具和组件的开发和制造技术（E.GEG），MOTIE（E.G. MOTIE），MOTIE（E.GEG），MOTISE MONOGISE MONOGIISE MONOGISE MONOGISE MOTIES，MOTENISERISE MOTIES，MOTIE。 （KDT和AI，数据和机器人技术）；与欧洲技术平台（ETP），例如欧洲公路运输咨询委员会（ERTRAC）；与其他协会的同事（例如Eucar，Clepa或Polis，仅举几例）以及欧洲研究界的其他演员。
用于微调深度学习模型的计算分析的车辆边缘云框架
摘要：合作，连接和自动化的移动性（CCAM）基础设施在理解和增强在复杂的城市环境中驾驶的自动驾驶汽车（AVS）的环境感知方面起着关键作用。但是，CCAM基础架构的部署需要有效地选择计算处理层和机器学习（ML）和深度学习（DL）模型的部署，以在复杂的Urban环境中实现AV的更大性能。在本文中，我们提出了一个计算框架，并分析了定制训练的DL模型（Yolov8）的有效性（YOLOV8）时，当部署在车辆边缘云层层面体系结构的不同设备和设置中时。我们的主要重点是了解DL模型在分层框架上部署过程中DL模型的准确性和执行时间之间的相互作用和关系。因此，我们通过在计算框架的每一层上通过Yolov8模型的部署过程来研究准确性和时间之间的权衡。我们考虑CCAM基础架构，即每一层的感觉设备，计算和通信。调查结果表明，部署的DL模型的性能指标结果（例如，0.842 map@0.5）保持一致，无论跨框架的任何层中的设备类型如何。但是，我们观察到，当DL模型遭受不同的环境条件时，对象检测任务的推理时间往往会减少。例如，Jetson AGX（非GPU）通过将推理时间减少72％来优于Raspberry Pi（non-GPU），而Jetson AGX Xavier（GPU）优于将Jetson AGX ARMV8（non-GPU）减少90％。在论文中提供了转移时间，预处理时间和设备的总时间Apple M2 Max，Intel Xeon，Tesla T4，Nvidia A100，Tesla V100等。我们的发现指示研究人员和从业人员选择最合适的设备类型和环境，以部署生产所需的DL模型。