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BREMBO 被评为 2024 年驾驶员最佳刹车品牌
意大利斯泰扎诺，2024 年 3 月 27 日——在《Auto Motor und Sport》杂志久负盛名的“2024 年最佳汽车”评选中，主要来自德国的驾驶员在 26 个产品和服务相关类别中投票选出了最佳品牌——而 Brembo 在“刹车/刹车片”类别中大获全胜，在 92,798 张选票中获得了 72.7% 的压倒性胜利。这项由欧洲最大的消费者汽车杂志之一进行的广泛调查进一步巩固了 Brembo 作为最受认可、最受喜爱的汽车和摩托车刹车品牌的声誉。Auto Motor und Sport 读者授予 Brembo 的这项荣誉标志着 Brembo 13 年来第 11 次获此殊荣。此前，Brembo 还曾多次获得其他奖项，被评为德国最佳刹车。仅在 2023 年，Brembo 就在由全球汽车和摩托车出版商 Motor Presse Stuttgart 在其备受推崇的刊物 Auto Motor und Sport、Sport Auto、Motorsport aktuell、Motorrad 和 PS Sport-Motorrad Magazin 上进行的七次“最佳品牌”评选中名列前茅。总体而言，Brembo 近年来共获得了 90 个类似的读者奖项。驾驶员对 Brembo 品牌的广泛认可无疑得益于该公司对产品标识的突出方法。为了获得与其他品牌不同的独特外观，Brembo 在 1990 年代大胆推出了其现在标志性的鲜红色卡钳。从那时起，其卡钳和刹车片就以与潮流相关的颜色、图案和风格为特色。引人注目的设计赋予每个系列独特的视觉特征，使 Brembo 的零件既令人向往又一目了然。如此广泛的奖项成功使 Brembo 更加致力于保持领先于竞争对手。凭借 40 多年在全球最苛刻的赛车运动中对刹车进行测试和开发的经验，该公司继续在驾驶体验、安全性和环保方面不断取得进步，以满足未来驾驶员、汽车制造商和赛车队的需求。《Auto Motor und Sport》在南美和亚洲等 14 个国家/地区发行，以其高质量的新闻报道而闻名于世。其杂志和在线形式覆盖 691 万读者；其中绝大多数是热衷汽车的男性爱好者。年度“最佳品牌”评选现已进入第 48 个年头，已成为衡量零件、服务和供应链领域消费者满意度的关键指标。布雷博于 3 月 27 日获此殊荣。
使用人工智能将数据转化为见解并推动基于证据的决策
Peraton结合了开创性的应用研究，包括Peraton Labs的分析。Peraton Labs的研究人员创建和实施创新的AI/ML技术，以应对大数据分析，无线网络，电子战和网络安全的关键挑战。我们努力的关键是世界一流的研究，用于开发高级ML功能，并将其应用于网络防御和自动化目标识别到频谱分析，愿景以及建模和模拟的问题。作为一个例子，我们的突破ML范式，使用特权信息学习，模仿人类学习的过程，以极大地提高数据分析的ML的准确性和速度，包括预测和异常检测。
数据驱动的无人机 - 新加坡
1。引入人工智能（AI）是现代技术进步不可或缺的一部分，许多人已将其应用于无人机导航系统。特别是这些分支之一，强化学习（RL）涉及一个代理商通过与环境互动来做出决策的代理。使用RL，对代理进行训练的环境通常是一个模拟器，它允许在不产生高成本的情况下进行大量培训实例。通过优化用于无人机导航的RL模型，用于监视，追捕和其他培训的无人机可以通过传统方法无法实现的准确性来执行复杂的任务。但是，RL的挑战之一是代理商用来改善其决策顺序的奖励功能的制作。在此项目中，正在探索大型语言模型（LLM）的使用，以帮助改善通常手动手动制作的RL模型的奖励功能。总而言之，该项目旨在调查在RL无人机模型中使用LLMS进行简单导航的潜力。2。文献综述2.1无人机导航中的自主权在近年来在AI和无人机开发领域取得了许多进步，其中包括使用深度学习来优化无人机导航。通过使用AI，无人机通过检测对象清楚地绘制其环境来解释其周围环境。这在其他实现中很重要，例如自动封闭空间中的导航（即（Kaelbling，1996年）。这个无需人工参与），避免碰撞和自动起飞和着陆。无人机中AI的其他用途包括在外国环境中优化轨迹和路径，根据地理特征区分环境，并计划三维非平面运动（Lee等，2021）。With drones increasing in popularity over the past decade, firms have invested efforts into AI implementations, with a notable example of Near-Earth Autonomy and National Aeronautics and Space Administration's (NASA) breakthroughs in self-piloted unmanned drones and autonomous systems, that have largely reduced the reliance on Global Positioning Systems (GPS) for drone navigation (NASA, 2020).2.2强化学习（RL）RL是深度学习的一个分支，涉及一系列基于代理商的探索和剥削的决策，其中“正确的”行动使代理人更接近实现其目标，得到了回报，并“不正确”的行动，这使代理商进一步实现了目标，以实现其目标，受到惩罚。通过与给定环境进行互动，代理可以通过从奖励功能中获得的奖励来识别“正确”和“不正确”的行动，此后继续选择采取行动序列，以提供最大的总体奖励并最大程度地减少整体罚款。这种奖励将是代理人达到最佳行为的加强。为了加快RL模型培训，使用了情节学习模型，在这些模型中，代理利用了过去的观察和动作来进一步学习，而不是每次从头开始。
nvidia驱动力下一代运输
Byd是世界上最大的电动汽车制造商，将其与Nvidia的持续合作从汽车扩展到云。除了在Drive Thor上构建其下一代EV机队外，BYD计划将NVIDIA的AI基础设施用于基于云的AI开发和培训技术，以及NVIDIA ISAAC™和NVIDIA OMNIVERSE™平台为虚拟工厂计划和零件配置者开发工具和应用程序。GAC Aion拥有的高级豪华品牌 Hyper宣布已选择Drive Thor作为其下一代电动汽车，该电动汽车将于2025年以4级驾驶功能开始生产。 Hyper当前正在使用Nvidia Drive Orin为其旗舰型号Hyper GT供电，该型号具有高级2级以上的驾驶功能。 Xpeng还宣布，它将使用Nvidia Drive Thor平台作为其下一代电动汽车舰队的AI大脑。 下一代汽车计算机将为电动汽车制造商专有的XNGP AI辅助驾驶系统提供动力，从而实现自动驾驶和停车功能，驾驶员和乘客监控以及其他功能。Hyper宣布已选择Drive Thor作为其下一代电动汽车，该电动汽车将于2025年以4级驾驶功能开始生产。Hyper当前正在使用Nvidia Drive Orin为其旗舰型号Hyper GT供电，该型号具有高级2级以上的驾驶功能。Xpeng还宣布，它将使用Nvidia Drive Thor平台作为其下一代电动汽车舰队的AI大脑。下一代汽车计算机将为电动汽车制造商专有的XNGP AI辅助驾驶系统提供动力，从而实现自动驾驶和停车功能，驾驶员和乘客监控以及其他功能。
AI驱动的聊天机器人在
人工智能的出现（AI）彻底改变了各个部门，农业也不例外。随着人口不断增长和对食物的需求不断增长，迫切需要提高农业生产率，同时最大程度地减少资源消耗和环境影响。在这种情况下，用于耕种目的的AI驱动聊天机器人的开发提出了有前途的解决方案。拟议的项目旨在设计和实施AI驱动的聊天机器人，该聊天机器人为农民和耕种者提供实时帮助。聊天机器人将利用高级AI技术，例如自然语言处理（NLP），机器学习（ML）和计算机愿景，以提供整个培养过程中的个性化建议，见解和指导。聊天机器人将与传感器和物联网设备集成，以实时监视各种参数，例如土壤水分水平，温度，湿度和作物健康。AI驱动的聊天机器人旨在通过可行的见解，个性化建议和专家指导来增强农民的能力，从而提高农业生产力，可持续性和盈利能力。通过利用尖端的AI技术，该项目有可能彻底改变耕作和耕种的方式，从而导致更高效，更具弹性和可持续的农业生态系统。
一项关于绿色供应链管理系统的研究：中小型企业的驱动因素和挑战
如果没有适当的行动，就不可能在450 ppm停止。为此，有必要由财务和政治投入提出的大规模技术和社会变革（Johnny C. et。al。2009; McKibben 2007）。汽车部门排气量占空气污染总污染的75％以上。汽车负责总CO排放的80％，HC的36％，44％的NOX，4％的Sox和18％的颗粒物。环境管理系统是指保护我们周围环境的保护，并以最有效的方式利用我们的自然资源。汽车负责印度的总污染总数超过75％。如果我们寻找保护环境的不同选项，那么GSCM是最合适，最有效的选择。GSCM是应对减少碳排放并增强可持续性挑战的最佳策略之一，因为它有可能改善任何组织的环境绩效（S. Balasubramaniam 2012）。
每日津贴、差旅和交通津贴委员会 4800 MARK CENTER DRIVE, SUITE 05E22 ALEXANDRIA, VA 22350-9000
当旅行者提供 AO 认可的无法提供住宿的书面解释时，可以授权或批准非传统住宿（在商业设施以外的设施中获得）的费用。清洁费是住宿费用的一部分（请参阅第 020303-G 段）。报销金额不得超过当地每日津贴率**。 *对于多名承租人，在计算每日报销率之前，长期（非每日）住宿费用在承租人之间平均分摊，非官方旅行者除外。**请参阅当前每日津贴率。
AI驱动的威胁检测和响应-DL Press
摘要研究论文深入研究了人工智能（AI）在革新网络安全中的变革性作用。本研究检查了网络安全局势中AI的历史背景和演变，强调了其重要性和范围。文献综述仔细检查了传统的威胁检测方法，AI驱动的模型，并确定了当前研究中的差距。理论基础阐明了AI和机器学习概念，而方法论概述了研究设计，数据源，AI算法和评估指标。本文探讨了AI在威胁检测和响应中的作用，包括机器学习模型和事件响应工作流程。挑战包括道德考虑因素，技术局限性，偏见和AI模型中的潜在漏洞。未来的方向突出了新兴趋势，并为进一步的研究提供了建议。最终，本文强调了AI的关键转变带来了网络安全，应对威胁并塑造国防机制的未来。关键字：人工智能（AI），网络安全，威胁检测，威胁响应，机器学习，范式移动，进化介绍网络安全的背景和背景：数字技术的扩展实际上改变了当前生活的每个部分，催化了网络纤维范围内的外观变化。随着相互联系的框架的显着发展，危险场景果断地发展起来，在网络危险的复杂性和复杂性上露出了令人不安的洪水。研究的目标鉴于这种始终发展的数字里程碑，人工智能（人造智能）已成为一种开创性的力量，从而重塑了传统的警卫组件，以抵御网络危险[1]。基于计算机的智能，包括AI和深刻的学习子集，已经为其通过其多功能性和先见优先能力来支撑网络安全估算的能力获得了重大考虑。研究的动机：网络危险的复发和多方面设计的提高和多方面的设计推动了针对网络安全的创造性和积极主动方式的关键要求。发生的事件像2009年的Conficker Worm穿透了基本的行政基础，以及现代恶意软件攻击的洪水突出了尖端防护系统的基本[2]。此外，在全球紧急情况下遥远的工作弱点引起的范式转变强调了能够迅速识别和应对散发危险的多功能保护的关键。这需要对人工智能在维持网络安全措施方面的工作进行更近的评估，从而推动灵感推动这一探索。
基于gan型号的驱动器嗜睡检测系统
此摘要通过整合生成对抗网络（GAN）模型提出了一种新颖的驱动嗜睡检测方法。解决道路安全的关键问题，尤其是在驾驶员疲劳的背景下，该系统利用甘斯的能力来提高嗜睡检测的准确性和效率。通过使用真实数据和合成数据的组合，对GAN模型进行了训练，以识别微妙的面膜和生理指标指示驱动因素的嗜睡。生成的合成数据促进了有限的现实世界昏昏欲睡的驾驶实例的增强，从而改善了模型对各种情况的概括。所提出的系统利用一种多模式的方法，结合了面部识别和生理信号，创建了一个全面而强大的嗜睡检测框架。通过广泛的实验和验证，基于GAN模型的有效性在准确地识别昏昏欲睡的状态中得到了证明，为高级驾驶员辅助系统铺平了道路安全性并有助于减少与疲劳有关的事故的方法。gan在驾驶员嗜睡检测系统中的集成代表了利用人工智能进行实时监控和干预的重要一步，最终增强了驾驶员和道路使用者的安全和福祉。
