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在2024年，我们从分析过渡到影响。驾驶冲击
我们三年前开始定义双重挑战。我们的定义植根于数据植根于多种观点，并受到气候和能源专家的信任。我们花了明年对独特的框架进行建模，以选择最高优先级双重挑战解决方案，始终专注于隔壁的潜力 - 进度到203倍。在2024年，我们从分析过渡到影响。我们完成了八个机上项目，以解决关键的瓶颈，以进步我们的顶级解决方案。我们的指导委员会的专业知识和Bain＆Company的合作者推动了他们的选择。我们的加强团队提供了充分潜力的知识和马力。数据驱动的无偏分析是OpenMinds的一个标志。另一个是问责制。我们分配了今年可实现的每个项目有意义的KPI，我们将定期提供更新。2024亮点：
从非事故交通视频
安全测试是自动驾驶系统（ADSS）开发的基本支柱。为了确保ADS的安全性，生成各种安全性的测试方案至关重要。现有广告从业人员主要集中于在模拟环境中重现现实世界中的交通事故以创建测试场景，但必须强调，由于人类驾驶和自主驾驶之间的差异，这些事故中的许多事故并未直接导致对ADS的安全违规。更重要的是，我们观察到，某些无事故现实世界的情况不仅可以导致广告中的不良行为，而且还可以在模拟测试期间利用违反广告的行为。因此，从常规交通情况（即无碰撞场景）中发现安全侵犯ADS的行为至关重要，以确保自动驾驶汽车（AVS）的安全性。我们介绍了Leade，这是一种实现上述目标的新方法。它会自动从交易视频中生成抽象和具体的方案。然后，它优化了这些场景，以在人类驾驶安全工作的语义一致方案中搜索对广告的安全侵犯。具体来说，Leade增强了大型多模型（LMM）的能力，可以通过流量视频准确构建抽象场景，并通过多模式的几种思想链（COT）生成具体场景。我们在Apollo的工业级4级广告上实施并评估Leade。基于它们，Leade评估并增加了自我车辆（即，与正在测试的ADS连接的车辆）和在语义同等场景中进行人类驾驶之间的行为差异（这里等效语义意味着测试场景中的每个参与者都具有与原始实际交通情况中相同的抽象行为）。实验结果表明，与最先进的广告场景生成方法相比，Leade可以准确地从交通视频中生成测试场景，并有效地发现了具有相同无事故交通情况语义语义的测试场景中更多类型的安全违反Apollo的行为。
![[撤回] 推动特斯拉成功的创新](/simg/c/ca0f3e6572096a04eb8007693f432c85867894f6.webp)
用于实时控制概念的驱动力模型...
摘要：重型车辆和工作机械的电气正在迅速发展。主要动机是客户的绿色过渡和要求。在芬兰，该部门有许多高科技市场领先的公司。批量生产的设备和机器适用于一般应用，因此针对特定条件和/或需求量身定制设计，从而提高了生产力和效率。在重型电动汽车应用中，挑战是使新产品在经济上可行，并配置它们以满足客户需求。在这些应用中，解决方案的数量比传统的机械解决方案高的数量级。但是，电子解决方案可实现新功能和能源效率的提高，以在应用中具有可衡量的好处。该研究调查了电轴解决方案对混合重型车辆的影响。建模和仿真既考虑发动机的影响，又考虑电池电荷和车辆周围环境的影响，例如道路剖面，交通，室外温度和摩擦。已利用车辆的系统级模型模拟其纵向动力学与估计的环境相互作用，然后是基于模型的控制。可以通过利用实时模型预测控制（MPC）从不断变化的条件中接收在线数据，从而使计划的路线得到进一步有利。MPC根据与数据库的最佳匹配模型的偏差提供了最佳电池使用的新建议。控制策略在考虑系统设计中具有高度自由度的混合重型重型工具时，控制策略很重要。
![arxiv：2401.08687v2 [CS.CV] 2024年8月13日](/simg/2/21a00eb50769f592898182bdc195e5cf792ce43d.webp)
arxiv：2401.08687v2 [CS.CV] 2024年8月13日
摘要行为决策子系统是自动驾驶系统的关键组成部分，它反映了车辆和驾驶员的决策能力，并且是车辆高级智能的重要象征。但是，现有的基于规则的决策计划受设计师的先验知识的限制，并且很难应对复杂而可变的交通情况。在这项工作中，采用了先进的深度强化学习模型，该模型可以自主学习和优化复杂且可更改的交通环境中的驾驶策略，通过将驾驶决策过程建模为强化学习问题。具体来说，我们使用了深Q-NETWORK（DQN）和近端策略优化（PPO）进行比较实验。DQN通过近似国家行动值函数来指导代理商选择最佳动作，而PPO通过优化策略功能来提高决策质量。我们还介绍了奖励功能的设计改进，以促进在现实世界驾驶情况下模型的鲁棒性和适应性。实验结果表明，在各种驾驶任务中，基于深入强化学习的决策策略比传统的基于规则的方法具有更好的性能。
铝材创新助力未来交通
汽车行业目前正在经历一场前所未有的变革。这场变革的核心是电气化、自动驾驶、数字化和社会对可持续性的需求。这些力量正在推动汽车设计和制造方式的范式转变。汽车制造商正在整合他们的技术专长来开发新车，这些新车不仅能满足这些不断变化的需求，还能超出消费者的期望。在更严格的环境法规和越来越严格的燃油效率标准的推动下，电气化进程正在加速。然而，这种转变也带来了一系列挑战，包括需要更强大的充电基础设施和电池技术的进步。全面电气化可能还需要一段时间，因此混合动力解决方案暂时是一种切实可行的选择。随着全电动汽车和混合动力汽车的齐头并进，它们正在为未来的移动出行奠定基础。可持续性也已成为汽车行业的一个重要问题。
使用AI Gen AI和ML在Guidewire
解决方案建筑师，TATA咨询服务，美国摘要：生成人工智能（Gen AI）和机器学习（ML）技术正在改变保险行业的外观，尤其是通过整合AI＆ML Technologies。作为财产和伤亡保险的领先平台，GuideWire为部署智能索赔处理工作流提供了一个理想的平台，这些平台可以显着提高效率，准确性和客户满意度。在本文中探讨了AI和ML能力与自主处理主张的无缝集成。保险公司可以使用高级模型来驱动能够自动化任务的自动驾驶工作流程，例如索赔分类，欺诈检测，损害评估和和解优化。，但最重要的是，这些技术降低了运营成本，并减少涉及的人类干预，以便可以更快地处理索赔。在这项工作中，我们讨论实施此类工作流程（例如数据集成，模型培训和道德AI实践）时需要考虑哪些技术和战略考虑因素。本文还展示了几种现实世界中的用例，每个用例中的挑战以及在业务方面扩展这些解决方案的潜力。在关注未来的情况下，自主索赔处理使保险公司通过提供创新的解决方案来改变其下一个竞争优势，从而改变客户的期望，同时有资格符合监管和合规标准。1.1。索赔中AI和ML提供支持的自动驾驶工作流是保险的未来及其改变索赔管理过程的能力。关键字：自动索赔处理，导丝，生成AI，机器学习，自动驾驶工作流程，自动化，欺诈检测，损害评估1.介绍保险业一直是使用创新技术来提高运营效率，提高客户满意度并降低成本的先驱。作为生成人工智能（Gen AI）和机器学习（ML），保险公司拥有一系列强大的工具来帮助自动化最复杂的过程，例如索赔管理。[1-4]这些技术有可能推动自动索赔处理的出现 - 与更传统的工作流相比，这可以更快地解决索赔解决方案并降低手动干预以及提高准确性。在本节中，我们将讨论索赔处理如何发展AI和ML的如何利用，以及如何将这些技术与GuideWire等平台集成在一起。当今索赔处理的演变，索赔处理一直是一项艰巨而过于密集的活动，传统上是基于验证，估值和解决方案的手动劳动。在某种程度上，过去几年的数字转型的出现并没有消除大部分人类参与索赔生命周期的必要性。通过删除监督需要处理整个工作流程完成完成的需求，自主索赔处理代表了允许自动驾驶过程的彻底出发。预计以准确性和合规性向效率转向，将为下一代保险服务创造能力。
通过可信赖的气候数据推动可持续增长
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珠穆朗玛峰组 - 全球CFO调查2025：通过混合操作模型驱动F＆A服务中的数字化转型
流程优化，数据和分析以及人才管理是推动财务组织最大投资的关键F＆A转型杠杆。对优化过程的重点反映了组织向更精益和更敏捷的财务功能的转变，为进一步的数字转型奠定了基础。同时，对实时见解和数据驱动决策的需求推动了对数据和分析的投资，以帮助CFO预测机会并减轻风险。此外，优先考虑人才管理的迫切需要弥合技能差距，并建立了善于适应不断发展的数字技术和流程的财务团队。
大数据分析在预测需求和推动零售业未来市场趋势中的作用。
数字革命对零售业进行了深刻的转变，大数据分析作为重塑企业如何理解和与消费者互动的关键工具。在一个通常将数据视为新石油的时代，利用大量信息和提取可行的见解的能力已成为关键的竞争优势。从社交媒体，在线交易和客户反馈到来自物联网（IoT）设备的传感器数据的各种来源的数据的扩散，这引起了零售的新范式，其中决策越来越多地数据驱动。大数据分析在零售业中的应用超出了营销范围，以涵盖业务的每个方面，包括供应链优化，库存管理和客户服务。这种全面的方法不仅提高了运营效率，而且通过实现个性化的互动和产品来大大改善客户体验。大数据的概念是指非常复杂的数据集，以至于传统数据处理工具无法管理它们。这些数据集的特征是它们的体积，速度和多样性，这些数据集对存储，分析和利用构成挑战。但是，数据分析技术（例如机器学习，人工智能和云计算）的进步已使实时处理和分析大数据成为可能。此功能在零售业中特别有价值，在零售业中，了解和对客户行为的理解和反应可能是成功与失败之间的区别。in例如，零售商可以分析浏览模式，购买历史和社交媒体互动，以相应地预测未来的购买行为和量身定制营销策略（Jain等，2021）。大数据分析在零售业中的主要应用之一是在营销领域，它可以实现更精确的定位和个性化。传统的营销方法通常依赖于广泛的人口统计数据，从而产生了不会引起个人客户共鸣的通用活动。相比之下，大数据分析使零售商可以根据多种因素（包括过去的购买行为，浏览历史记录，社交媒体活动甚至地理位置）更加细微地细分他们的受众。这种详细的细分使得创建高度个性化的营销信息和促销活动，这些信息更有可能将潜在客户转变为客户。此外，通过利用预测分析，零售商可以预测客户的需求和偏好，从而为他们提供符合其利益的产品和服务。这种预测能力不仅有助于增强客户体验，还可以通过将精力集中在最有前途的潜在客户上来优化营销预算（Nguyen等，2020）。除了市场营销之外，大数据分析在优化供应链运营方面起着至关重要的作用，这是零售业的另一个关键方面。零售业的供应链涉及从采购和生产到分销和销售的多个阶段。这在当前的零售环境中尤其重要，因为消费者的需求可能是高度波动和不可预测的。这些阶段中的每个阶段都会产生大量数据，在分析时，可以提供对效率低下，瓶颈和改进机会的见解。例如，可以使用预测分析来更准确地预测需求，从而使零售商可以优化库存水平并降低投入过度或库存的风险。通过使库存水平与预期需求保持一致，零售商不仅可以最大程度地降低成本，还可以通过确保产品可用性来提高客户满意度（Choi等，2021）。