XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemCars
基于仿真的自动驾驶汽车的传感器数据集
在自主系统[22，24]（例如自动驾驶汽车（SDC））的背景下开发工具，由于研究人员和从业人员依赖昂贵的计算硬件和仿真软件，因此很耗时且昂贵。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，有了大量和多种传感器数据，我们认为感觉模型可以为研究做出贡献，尤其是用于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
增强自动驾驶汽车的安全性和安全性-IJRPR
由人工智能和传感器技术的进步推动的自动驾驶汽车的出现正在重塑现代运输的景观。[1]提高安全性，效率和减少交通事故的承诺引发了对自动驾驶汽车开发的浓厚兴趣和投资。[2,3]但是，由于这些车辆在现实世界中驾驶，因此确保其安全性和安全性已成为最重要的问题。本研究论文旨在研究与增强自动驾驶汽车安全性和安全性相关的复杂挑战。[4]虽然潜在的好处是可观的，但必须克服许多障碍，以实现一个未来，即自动驾驶车辆与传统的运输方式无缝共存[5]。本介绍通过概述自动驾驶汽车技术的快速发展，并阐明对安全和保障措施进行全面检查的需求，从而设定了舞台。[6,7]
广大投资者演示 WeBuyCars ...
2019 年 • 在德班（第二家）和伊丽莎白港开设新超市。 • Silver Lakes 搬迁至更大的场所。 • 在开普敦开设新的大型超市。 • 开发人工智能 | IP 以自动确定最佳车辆定价。 • 扩展产品范围以包括跟踪服务。
卡森堡职业技能项目 (CSP)
o 一些项目对退伍军人 (V)、配偶 (S) 和家庭成员 (FM) 开放 参加 CSP 信息发布会。您必须参加后才能申请项目。这些发布会每月第一和第三个星期三 10:00 在 TAP 中心举行。联系您的 TAP 顾问、CSP 管理员或 TAP 前台进行注册。 在课程开始日期之前完成强制性过渡援助计划要求，包括 Capstone。 符合项目特定标准。 获得指挥部批准参与。
卡森堡职业技能项目 (CSP)
o 一些项目对退伍军人 (V)、配偶 (S) 和家庭成员 (FM) 开放 参加 CSP 信息发布会。您必须参加后才能申请项目。这些发布会每月第一和第三个星期三 10:00 在 TAP 中心举行。联系您的 TAP 顾问、CSP 管理员或 TAP 前台进行注册。 在课程开始日期之前完成强制性过渡援助计划要求，包括 Capstone。 符合项目特定标准。 获得指挥部批准参与。
多样性引导的搜索探索通过FRENET空间编码
自动驾驶汽车（SDC）的兴起提出了重要的安全性，以在动态环境中解决。虽然现场测试是必不可少的，但当前方法在评估关键的SDC方案方面缺乏多样性。先前的研究引入了基于仿真的SDC测试，Frenetic是一种基于FRENET空间编码的测试生成方法，获得了以自然平滑曲线为特征的有效测试（约50％）的相对较高百分比。“最小距离距离”通常被视为适应性函数，我们认为这是一个亚最佳度量。替代，我们表明，深度学习的香草变压器模型可以学习导致越界状况的可能性。我们将这种“固有学习的度量”与遗传算法结合在一起，该算法已显示出很高的测试。为了验证我们的方法，我们对包含1,174多个用于挑战SDCS行为的模拟测试案例进行了大规模的经验评估。我们的调查表明，我们的方法表明，在SDC测试执行过程中生成非valiD测试案例，增加的多样性和高度准确性。
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
Landmark Cars（LANDMARK IN）
我们最近会见了印度最大的汽车零售商 Landmark Cars (LMC) 的高层管理人员，以评估其在高增长高端汽车领域的潜力。在过去的 25 年里，LMC 已在 9 个州的高端汽车领域站稳了脚跟，并且是梅赛德斯奔驰、大众、比亚迪、吉普、雷诺、本田、MG Motors 和 Ashok Leyland 等 OEM 的重要合作伙伴。该公司采用轻资产模式，在 117 家门店中仅拥有 2 家（其所有门店中约 25% 是收购的）。LMC 计划通过 1) 收购、2) 在新地区扩张和 3) 与新 OEM 合作继续扩大其经销商数量，但希望保持对高端市场的关注。我们认为，豪华车市场的高增长以及对增加新经销商的持续关注应该有助于实现高于行业的销售增长。此外，管理层的目标是发展其二手车市场并专注于现有品牌，这应该有助于利用现有网络。此外，售后收入应继续像年金业务一样发挥作用并提供稳定的现金流。该股票目前的市盈率约为 46 倍，TTM 每股收益为 18.8 卢比。未评级。