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为自治系统的信任而设计 - NTNU
自动驾驶系统在世界范围内的普及程度正在不断提高。然而，许多人害怕从手动到自动再到自动驾驶解决方案的转变。对机器的不信任和失去控制的感觉可能会让许多人感到害怕。如果在开发过程中没有考虑到自动驾驶系统的用户，那么建立对系统的必要信任的重要人为因素可能会被遗忘。本文将解决自动驾驶汽车开发中与信任相关的挑战。本文将定义和讨论对自动驾驶系统的信任，以及如何开发系统以获得用户的必要信任。此外，本文将探讨设计方法，尤其是以人为本的设计 (HCD) 和面向系统的设计 (SOD) 如何帮助实现这种信任。将人类置于开发循环中可以增加对所需人机界面 (HMI) 的必要了解。SOD 有助于获得对自动驾驶汽车使用复杂性的必要概述。完全自动驾驶系统在技术上是独立的，但就像无人驾驶汽车一样，仍然依赖于人们的信任才能正常运行。由于人们的需求各不相同，信任又因人而异，因此，掌握一种能够把握复杂性的方法非常重要。HCD 和 SOD 拥抱多样性，将用户需求与技术相结合。
自动驾驶汽车的突出检测
自动驾驶汽车的引入代表了运输历史上的分水岭，并承诺提供更安全，更高效和可访问的流动性。但是，转移到完全无人驾驶汽车的障碍中，包括检测出意外的障碍物，例如从其他车辆突出物体。这项研究试图为自动驾驶汽车创建原型突出检测系统。该原型构建在玩具车底盘上，并具有由微控制器控制的电动机和车轮。一个小型相机，例如网络摄像头或Raspberry Pi相机，记录了车辆的前视图。Raspberry Pi或Arduino用作中央计算单元，解释传感器数据，做出决策并将命令发送到驱动器系统。为了训练检测系统，我们拍摄了带有和没有突起的汽车的照片。这些照片与OpenCV库一起处理，以提高功能质量和检测准确性。基本对象识别技术检测突起，系统检查图像是否差异。系统检测到突出时，它会停止汽车，激活LED警报或发出蜂鸣器。测试原型以确保其有效性，并随着反馈的驱动而变化。该项目提供了计算机视觉和机器人技术的动手经验，这有助于提高自动驾驶汽车安全性的总体目标。
透过镜头看待人工智能时代的人工智能……
随着无人驾驶公司和机器人部分或全部取代公司董事会成员的讨论，未来由没有人类的实体控制的幽灵已经降临到我们头上。但未来已经存在了比我们意识到的还要久吗？公司真的改变了吗？本章认为，自 17 世纪以来，现代商业公司就与人类分离了。那个世纪英国东印度公司的发展意味着职能分离紧随法律分离之后，因为董事会被要求为股东资本的利益行事，而不是为股东自己的利益行事。在封闭式公司以及历史上的某些时期，职能分离一度减少。然而，历史上的趋势是朝着分离的方向发展，正是因为这种分离，加上董事会被限制为他们的利益行事，意味着公司至少在财务上会发展壮大。因此，向由其他人工实体控制的人工法人的转变并不像看上去那么激进。本章将讨论人工智能（“AI”）给公司治理带来的挑战，并为后续章节中探讨的具体问题设定背景。
哲学和技术
什么是技术？我们可以将思想上传到模拟中并永远生存吗？我们现在已经在计算机模拟了吗？我们怎么知道？机器人会真正有意识吗？您的手机是您的思想的一部分吗？在没有死亡的情况下，生活仍然有意义吗？还是工作？我们应该在实验室而不是工厂农场中种肉吗？克隆自己会错吗？虚拟空间中的交互作用或与非远距离机器人的交互可以是错误的吗？我们应该地球工程师打击气候变化吗？机器应该做出生死决定吗？应给出哪些道德命令？在我们对这些问题的调查中，我们的主要目标是使您成为更好的思想家，作家和沟通者。也就是说，最终我希望帮助您（i）更加仔细，批判性地思考，（ii）能够更好地为他人提供信念清晰，有说服力的原因，（iii）获得一些必要的工具，使您能够进一步研究自己的道德和哲学问题。课程要求1。考试（30％）。您将参加中期考试（15％）和期末考试（15％）。
Erika Carrasco，合作伙伴
成功地辩称，根据《联邦法规》的执政无人机，首次定罪的上诉。报告的决定，R v Shah，2017年ABQB 144，随着新法律的发展和发展，加拿大将在整个加拿大产生影响。代表客户参加诉讼，指控对供应链上多个当事方的产品缺陷责任，谈判解雇和赔偿全国性的商业管道和污水处理产品的供应商。进行全面的风险管理审核，制定标准所有者和分包商协议，并帮助简化领先的园林绿化和清除降雪公司的整体业务流程。向与合同有关的新兴无人技术业务提供战略建议，并帮助他们浏览与无人机相关的独特问题。对新技术的兴趣导致Erika建立和领导现场法律的新兴技术团队。专注于无人机法律，无人驾驶车辆和网络责任，Erika帮助客户浏览新兴技术的动态法律，商业和保险格局。她是少数具有无人机，加密货币，网络和大麻法的经验的诉讼者之一。
Waymo-llc-cpuc-advice-letter-0002-Tier-2-- 1月1日-2024 ...
Waymo是一家自主驾驶技术公司，其使命是使人们和事物变得安全，可以使他们前进。在Waymo中，我们旨在通过安全，负责任地驾驶，同时为我们的车手提供舒适，一致的运输体验，以减少交通伤害和死亡。安全是Waymo任务的核心 - 这是我们开始开创性的AV研发作为Google自动驾驶汽车项目的原因。Waymo的安全出版物包括Waymo的安全方法和安全准备性确定（2020年10月），其中概述了我们确定准备安全部署准备的方法，从而使我们将安全性纳入自主驾驶技术，从概念，建筑，需求和实施，验证，验证，验证，验证，以及操作。可以在Waymo.com/safety上找到有关Waymo的安全记录和实践的更多信息，包括将Waymo骑手撞车数据与710万英里（2023年12月）的人类基准进行比较，该数据呈现了Waymo的安全性能超过700万英里的完全自动驾驶（Drimeless）的操作。
图形状态空间中的全球 RTK 定位
近年来，随着计算能力的提升，基于概率图模型 [13]-[14] 的因子图优化 (FGO) [11]-[12] 已成功应用于 SLAM (同步定位与地图构建)、机器人控制、无人驾驶汽车和 UAV (无人机) 导航领域。有许多卡尔曼滤波器可以成功被 FGO 取代的例子 [12]-[20]。因此，近年来 FGO 成为热门课题和前沿技术。开源求解器不断涌现 [12],[19]-[22]。图模型有两种：贝叶斯网络和马尔可夫场 [14]，它们都可以转化为因子图。FGO 可以求解单连通图和多连通图，而卡尔曼滤波器只能求解单连通图。因此，与只能解决时间序列模型的卡尔曼滤波器不同，因子图优化可以在状态空间模型中采用常数变量，这被称为图形状态空间模型 (GSSM) [23]-[24]。在图形状态空间 (GSS) 中，对于多连通因子图，第 k 个时期的系统状态可以与任意时期的系统状态相关。因子图的消息传递是双向的。因此，FGO 是用于全局数据处理的天然工具。
章节即席演讲主题 2025
政府和水区的土地使用权应该被废除并由州政府重写和执行？8. 农民为什么要关心贸易和贸易协定？9. 无人机可以通过哪些方式用于推动农业发展？10. 无人驾驶拖拉机已经得到开发。这项技术将以何种方式使农业受益，又将以何种方式对农业产生负面影响？11. 解释“家庭农场”、“大型农场”和“工厂化农场”之间的区别。12. FFA 成员是否应该要求每学期都参加农业课程？13. FFA 会员多样化吗？14. 为什么农业需要可行的签证计划？15. 定义“基因编辑”及其对农业有益的原因。16. 农业面临着由联邦、州和地方政府实体执行的无数法规和合规要求。如何简化这一过程？17. 在面对大流行时，农业应该做些什么来保护其劳动力？ 18. FFA 成员是否应该被限制每年只能在一次集市上展示一种动物？ 19. 讨论加州农业的多样性以及多元化农业经营的好处。 20. 应该采取什么措施来防止加州农村社区缺水？
对农业收益率预测中使用的最先进的机器学习算法的评论
如今，整个社会都进入5G时代。5G技术支持许多应用程序方案，从移动Internet扩展到移动网络的事物扩展[1]。同时，政府将支持建立高速，移动和安全的下一代信息基础设施。5G时代的无人驾驶技术正在变得越来越先进，并且电动汽车广泛使用，这导致了必须处置市场中大量汽车（被废弃或以二手车出售）。因此，选择了该项目，使用机器学习的知识来预测二手车市场的交易价格，以更有效地掌握二手汽车市场状况。预测可以帮助有二手车的意志的人进行参考。选择机器学习模型的原因是很难进行预测，并且很难找到用于预测的变量与预测变量之间的关系[2，3]。但是，某些机器学习模型可以以非常简单的方式解决此问题[4]。本文使用三个预测模型，即XGBoost [5]，支持向量机（SVM）[6]和Neural Network [7]来估计二手车的交易价格，然后比较预测效应。
政策备忘录 3--人工智能-1.pdf
社会和经济效益 执行摘要 人工智能正在改变交通运输行业，人工智能已经广泛应用于各种交通运输应用，从协助无人驾驶汽车到改善交通信号灯和标志。除了让我们的生活更简单之外，人工智能还有潜力提高所有交通方式的安全性、能力和效率。根据美国联邦公路管理局 (2021) 的数据，2021 年 12 月，佛罗里达州的汽车数量略多于 1800 万辆，随着人口的增加，这一数字预计还会上升。如果我们不采取行动，我们的基础设施可能无法满足需求。扩大我们城市在人工智能支持下的公共交通车队将有助于减少交通拥堵，同时也是新工作岗位的来源。这可能是短期内的明智解决方案。 背景分析 1955 年，退休的斯坦福大学教授约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 发明了“人工智能”的概念，他将其描述为“创造智能机器的科学和工程”（Manning，2020 年）。从一开始，人工智能就瞄准电信、物流和城市基础设施行业，通过开发自动驾驶汽车（无人驾驶）、分析数据网络和操作系统来改善交通服务。人工智能还被用于预测消费者行为、定位问题、减少污染和评估人类模式（Niestadt、Debyser、Scordamaglia 和 Pape，2019 年）。最近，人工智能已通过面部识别软件用于打击犯罪（Galston，2018 年）。最近，迈阿密刚刚被评为美国最新的 IT 中心（BrainStation，2021 年），多个创新项目正在开发中，将社区重塑为高科技区。大数据技术有效地将人们与城市基础设施联系起来，分析气候变化，并通过为驾驶员提供更短的出行时间选择来改善公共交通。Connected Bikes 是迈阿密戴德县刚刚实施的一项计划，源自西门子 Yunex Traffic 垂直行业与移动应用程序的合作。它在城市周围的交通信号灯处优先考虑骑自行车的人（BrainStation，2021 年）。迈阿密戴德县还在 2020 年与西门子交通公司签订了一份价值 1.5 亿美元的合同，以使用智能系统对 2,900 个道路交叉口和交通路线进行现代化改造，该系统利用来自城市各个来源的数据不断更新交通信号灯处的交通流量。其目标是缓解交通拥堵并改善城市交通流量（Tomas，2020 年）。虽然人工智能改善了道路交通，但也带来了重大障碍。尽管人工智能通过电动汽车 (EV) 减少了燃料使用，但随着越来越多的人选择开车而不是使用公共交通，降低交通成本可能会增加交通量。还存在与不可预见的后果有关的挑战，比如网络攻击。例如，人工智能自动驾驶汽车需要访问私人或受限制的数据。车辆、乘客的安全运行，