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LANESEGNET的可重复性研究：自动驾驶的LANE段知觉学习地图学习
我们根据多视图图像和标准定义图来解决通过澳大利亚驾驶车辆的场景推理问题。在此任务上开发型号对无人驾驶车辆的安全操作是有益的。我们参加了自主盛大挑战的无地图驾驶轨道，该挑战刺激了识别交通元素和车道中心线并了解其拓扑关系的模型的发展。使用带有头到区域机制的车道注意模块和相同的参考点初始ization策略，以端到端的方式进行了最新的LANESEGNENT系统。我们通过评估其编码机制中的替代骨架来探讨该系统的有效性。我们的分析表明，使用大于原始Resnet-50基线表现的主链性能。
人工智能推动的未来犯罪
摘要 进行了一次审查以确定人工智能和相关技术在犯罪实施中的可能应用。收集到的例子被用来设计一个近似的犯罪应用分类法，以评估它们的相对威胁程度。此次审查以为期两天的“人工智能与未来犯罪”研讨会结束，来自学术界、警察、国防、政府和私营部门的代表参加了研讨会。研讨会的任务是 (i) 编目因人工智能的日益普及和人工智能的力量而产生的潜在犯罪和恐怖威胁；(ii) 根据预期的受害者伤害、犯罪利润、犯罪可实现性和击败难度对这些威胁进行排名。确定并评级了 18 类威胁。评级最高的六类威胁中有五类具有广泛的社会影响，例如涉及人工智能生成的虚假内容，或者可以通过使用人工智能自动化大规模运作；第六类是滥用无人驾驶汽车技术进行恐怖袭击。
一个很大的风险，但我不相信您应该尝试复制已经完成的事情”
在最后一年的球队和12场比赛。世界是否为另一个无人驾驶比赛系列准备好了吗？阿布扎比自治赛车联盟（A2RL）缩写为A2RL的工程师和推动者。该系列将使用Dallara SF23的自动版本。最初是为日本超级公式系列设计的，SF23通常被认为是一级方程式1的最快的单人座。与全电动的Roborace汽车不同，它保留了由印第安纳波利斯的4Piston Racing开发的常规燃烧引擎以及连续变速器。“我们从以前的自主系列中学到的一件事是不是要重新发明我们不必这样做的方向盘。”“我们将驾驶员赶出汽车，这是一个巨大的
mphasis 与伦敦合作将量子专业知识带到英国......
Mphasis 的目标是通过应用下一代设计、架构和工程服务，成为全球企业的“无人驾驶汽车中的驾驶员”，提供可扩展且可持续的软件和技术解决方案。以客户为中心是 Mphasis 的基础，并体现在 Mphasis 的 Front2Back™ 转型方法中。Front2Back™ 利用云和认知的指数级力量为客户及其最终客户提供超个性化（C=X2C2TM=1）数字体验。Mphasis 的服务转型方法通过在企业内部的传统环境中应用数字技术来帮助“缩小核心”，使企业能够在不断变化的世界中保持领先地位。Mphasis 的核心参考架构和工具、速度和创新以及领域专业知识和专业化，加上其运营和解决方案中的集成可持续性和目标导向方法，是与大客户建立牢固关系的关键。点击此处了解更多信息。（BSE：526299；NSE：MPHASIS）
GPS中导航的多源数据集成-IJEER
░摘要 - 自动驾驶正在迅速发展，无人驾驶汽车的未来接近成果。当前自动驾驶的最大障碍是导航系统的可靠性和可靠性。导航系统主要基于GPS信号，尽管它高度可用，但在某些情况下，GPS不存在或不可用，例如在隧道，室内环境和具有高信号干扰的城市地区。本文提出了一种自适应决策算法，该算法利用多源数据源集成在GPS贬低的环境中进行导航。该算法可以在不同的数据源（例如LTE或5G）之间进行无缝切换，以便自主驾驶系统即使无法使用GPS信号，也可以保持准确的导航。总体而言，这种方法代表了开发导航系统的合理方法，该方法可以可靠地支持在现实情况下自主驾驶应用程序。关键字：GPS，蜂窝，导航，自动驾驶，5G，LTE。
Fortitoken 310数据表
在基于数字证书的PKI应用程序中，私钥在非对称加密术中起着重要作用。Fortitoken 310是一个基于PKI的高安全性令牌，可确保在安全芯片中生成，存储和内部使用私钥，这意味着这些钥匙永远不会被盗。Fortitoken 310代币经过FIPS 140-2的验证并获得了全面认证，以确保这种保护水平达到最高标准。Fortitoken 310代币是一种USB互换设备，不需要大多数操作系统（包括Windows，MacOS和Linux）的驱动程序（即无人驾驶）。它是由OS本地识别的，因此无需插件就可以易于使用。加密应用程序可以根据Microsoft Cryptography Applicationming界面（CAPI）*和公共键加密标准（PKCS）＃11 **的Fortitoken 310代币进行身份验证。
AI安全与自动化偏见
个人将自己的个人经历和偏见带入与AI系统的互动。9的研究表明，对自动驾驶汽车和自动驾驶汽车技术的更熟悉和直接经验使个人更有可能支持自动驾驶汽车开发并认为安全使用安全。相反，行为科学研究表明，缺乏技术知识会导致恐惧和拒绝，而对特定技术的熟悉程度只会导致其能力过度自信。10越来越多的“无人驾驶”汽车的情况说明了用户的个人特征和体验如何塑造其相互作用和自动化偏见。此外，正如在照明下对特斯拉的案例研究一样，即使是旨在减轻自动化偏见风险的系统改进，面对一个人的偏见，有效性可能有限。
人工智能与大型IT系统
eu-LISA 执行董事 Krum Garkov 先生对行业圆桌会议的参与者表示欢迎，并强调人工智能 (AI) 是欧盟政治决策者的主要优先事项之一。为了理解人工智能作为一种颠覆性技术的重要性，需要在更广泛的数字化转型背景下考虑它。近年来，特别是自疫情爆发以来，我们生活的各个领域都已转移到线上，并变得越来越数字化。Garkov 先生举例说明了这一说法，例如，当今互联网上 90% 的数据是在过去三年中创建的；每分钟有超过 300 小时的视频内容上传到 YouTube；目前严重依赖人工智能的无人驾驶汽车原型每秒产生 1 Gb 的数据；仅今年一年，全球智能手机出货量就将达到 14 亿部；未来五年，联网设备数量将超过 500 亿台。考虑到数字技术的迅猛发展，这些仍然是相当保守的估计。
人工智能驱动的私募股权尽职调查平台
关于 Mphasis Mphasis 的目标是通过应用下一代设计、架构和工程服务，成为全球企业的“无人驾驶汽车中的驾驶员”，提供可扩展且可持续的软件和技术解决方案。以客户为中心是 Mphasis 的基础，并体现在 Mphasis 的 Front2Back™ 转型方法中。Front2Back™ 利用云和认知的指数级力量为客户及其最终客户提供超个性化（C = X2C 2 TM = 1）数字体验。Mphasis 的服务转型方法通过在企业内部的传统环境中应用数字技术来帮助“缩小核心”，使企业能够在不断变化的世界中保持领先地位。Mphasis 的核心参考架构和工具、速度和创新以及领域专业知识和专业化，再加上其运营和解决方案中的集成可持续性和目标导向方法，是与大客户建立牢固关系的关键。点击此处了解更多信息。（BSE：526299；NSE：MPHASIS）
