XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemECU
数字控制系统 |海茵茨曼
HEINZMANN 子公司 REGULATEURS EUROPA 的 Viking35 ECU 及其 Viking Vision 用户界面为组合式发动机管理提供了核心平台。Viking35 拥有大量且可扩展的传统 I/O 和通信端口，不仅仅是一个调速器；它可以被编程为执行所有发动机管理功能并控制相关设备，在一个集成且经济高效的套件中完成。Viking35 ECU 配有一系列液压执行器，特别是 2231 伺服执行器，它提供球头模式，可在电源故障时手动设置速度。
利用 Essential AI 设计更智能、更安全的汽车
AKIDA 驱动的智能传感器：范围为 250 至 400 米的智能传感器被放置在车顶、格栅后面、后视镜内以及嵌入在后窗或后挡板中。这些智能传感器实时分析整个数据量大的输入图像，并使用嵌入式 AI 加速器从特定感兴趣区域智能地提取有意义的信息。AKIDA AI 加速器：通过将推理限制在 ROI，AKIDA AI 加速器可帮助 LiDAR 系统更有效地检测移动车辆、行人、动物和物体。此外，智能传感器上的 AKIDA AI 加速器通过最小化发送到嵌入在 ADAS ECU 中的 AI 加速器的推理数据包的大小和复杂性来减少延迟。ADAS ECU：嵌入在 ADAS ECU 中的 AKIDA AI 加速器进一步分析可操作的 LiDAR 推理数据，以精确分类和识别车辆、行人、动物、路牌和物体。通过优化推理数据，AKIDA 消除了对通用 CPU 和 GPU 等计算和能耗密集型硬件的需求，这些硬件会增加 LiDAR 系统的尺寸和重量。
Microsar自适应产品信息英语
microsar自适应是向量实现自适应汽车平台，该平台是为高性能ECU而设计的，例如车载应用程序服务器，ADAS ECU和信息娱乐系统。它通过提供灵活且可扩展的解决方案来支持现代汽车系统的不断发展需求。此平台对于需要适应性，连接性和高级功能的下一代车辆体系结构特别有利。通过利用面向服务的体系结构和高性能计算资源，Microsar Adaptive有效地管理了复杂的汽车应用程序的需求，并促进了跨开发团队的协作。
目标链接
控制设计和功能原型设计 控制设计从在集成设计环境 MATLAB/Simulink/Stateflow 中创建控制模型开始。在使用 TargetLink 生成生产代码之前，您可以使用 dSPACE 原型设计系统对新 ECU 控制算法进行便捷的功能原型设计和验证。当需要扩展现有生产 ECU 的功能时，可以使用 dSPACE 目标旁路工具链 (第 20 页、第 34 页) 高效地合并功能原型设计和生产软件开发，该工具链也包括 TargetLink。此外，还可以在 SCALEXIO 和 MicroAutoBox III 实时硬件上验证使用 TargetLink 生成的生产代码 (第 30 页)。
ETK S21.1 – 计算器界面
1 – 连接接口 2 – 连接至 ETK（适用于所有 100 Mbit/s ETK） 3 – 电源连接 4 – 连接至 ECU 5 – 以太网-PC 连接
苏格兰边境委员会
1.0 规划处理协议：1.1 苏格兰边境委员会 (SBC) 已通知能源许可部门，我们将于 2025 年 2 月 3 日在规划和建筑标准 (PBS) 委员会上做出回应。2.0 报告目的 2.1 向苏格兰政府通报苏格兰边境委员会对根据《1989 年电力法》（经修订）第 36 条提交的申请的回应，该申请旨在开发电池电力存储系统 (BESS) 和相关基础设施在 Eccles 变电站以西的土地上。3.0 程序 3.1 苏格兰边境委员会 (SBC) 作为“相关规划机构”担任咨询对象。 3.2 SBC 的意见将提供给苏格兰政府的能源许可部门 (ECU)，该部门根据《1989 年电力法》负责确定涉及 50MW 以上发电量的开发项目。ECU 会公布申请并与其他相关机构进行磋商。因此，苏格兰边境委员会无需进行协同程序，尽管已经与委员会内的相关专家进行了磋商。3.3 应该注意的是，如果获得许可，委员会（而不是 ECU）将成为相关执法机构，负责监督是否遵守批准条款及其附加条件。4.0 场地描述 4.1 申请地点位于 Pittlesheugh 农场约 19.5 公顷的可耕地上，该农场位于 Eccles 以北约 1.5 公里处。
UCC23525 5A/5A，5KVRMS兼容单>
汽车系统设计师正在解决ADAS特征的实施方法是重新考虑电气和电子系统体系结构的结构和集成。当今的典型体系结构是边缘体系结构，它由高度智能的雷达传感器通过控制器区域网络流式传输数据或100 MB以太网接口到ADAS电子控制单元（ECU）。这些传感器设计用于高性能，并且由处理器组成，通常是专门的加速器，用于执行范围，多普勒和角度快速傅立叶变换（FFT），以及随后的高级算法，用于对象检测，分类和跟踪。然后将每个边缘雷达传感器的最终对象数据发送到ADAS ECU。图1说明了边缘体系结构。
入侵和异常行为检测博士建议
新车辆架构是SDV（软件定义的车辆）类型的。先前由几个ECU执行的功能现在被分组为较小数量更强大的ECU，在虚拟机上运行的软件形式中托管了多个功能。最先进的：通过监视ECU内部总线上的过程和交换来检测到车辆ECU的网络攻击，或者在大多数情况下，通过监视车内网络上的交流（CAN，LIN，LIN，以太网）和检测入侵（IDS：Intrusion：Intrusion检测系统）[1] [1]。车内网络包含很大比例的罐头，这本质上是不安全的（无身份验证，没有加密，广播传输，列为帧ID的优先级等）出于实时效率的原因，因此非常脆弱[2]，除了网关下的ECU之间的安全消息，该消息受益于MAC身份验证（消息身份验证代码）。因此，该网络对于监视入侵检测非常重要。网络上的入侵检测策略可以分为四个家庭[3]：签名检测[4]；参数跟踪[5];信息理论[6]；和机器学习[7]。就机器学习而言，有几种类型的方法，具体取决于用于检测的数据（频率，时间序列，消息内容或混合）和AI技术（有监督，无监督，自欺欺人的学习[8]）。某些方法使用最初用于自然语言处理的AI技术，例如LSTM，因为消息遵循某些序列[9]。此检测系统将不会收集原始数据（例如作为消息序列类似于单词序列，GPT（生成预验证的变压器）方法已用于学习良性消息模式[10]。无监督的机器学习方法用于检测CAN总线上的异常情况，通常是从构成标称操作信封的良性，无攻击数据集中学习的。该模型能够通过设置阈值来检测此所学包膜[11]之外的大多数事件。有监督的方法需要包含攻击的数据集[9]。许多挑战仍未解决，研究领域是活跃的。许多研究使用的框架ID数量非常有限[12]，因此不能应用于真实的车辆。错误的正率（数百分之几的订单）和假阴性率以及检测所需的时间和资源也是主要问题。许多正在探索的方法是不可嵌入的，例如渴望资源的消息自动编码器[13]。嵌入性，以及在车辆寿命中的检测模型的更新以及新车辆的体系结构发展时尚未解决的问题。在CAN网络上交流的公共数据集存在[OTID，Syncan]，并在文献中使用，以及以太网网络的数据集[CIC-IDS2017]。它们将使新方法与已发表的方法相比，可以轻松地进行开发和比较。与公共数据集中的数据集相比，要评估尚未构建的更现实的数据集上的性能。这些事件将使用AI方法处理。科学目标和挑战：博士学位论文的最终目标是开发一种用于检测SDV车辆内部异常行为的系统。在ECU之间交换的消息），但是现有监视系统生成的事件。这种治疗的目的是：
Harald Altinger (作者) 汽车行业最新软件开发及适用性分析
在过去的十年中，软件在汽车中变得越来越重要。一辆现代高档轿车，例如 2015 款奥迪 A 4 [ 1 ]，可能配备多达 90 个电子控制单元 ( ECU )、两个高分辨率显示屏、两个用户识别模块 ( SIM ) 卡、11 个通信网络（控制器局域网 ( CAN )、FlexRay、媒体导向系统传输 ( MOST )）和多达 6 个天线系统（收音机、无钥匙进入/启动/退出系统 ( K essy )、WiFi 等），确保汽车与各种基础设施之间的无线通信。从计算机科学家的角度来看，现代汽车是一个执行本地和分布式任务的嵌入式计算机异构网络。除了运输能力之外，客户还要求现代汽车提供最新的娱乐（包括音乐、视频或在线流媒体）和舒适度（气候控制、按摩座椅等）。各种功能，例如高级驾驶辅助系统 (ADAS)，都依赖于多个传感器之间的数据融合和各种 ECU 上的预计算值。从简单的开关或旋转编码器到先进的全球定位系统 (GPS) 天线或雷达传感器，各种各样的传感器都可用于感知汽车环境或与驾驶员互动。实现创新的 ADAS，如自适应巡航控制 (ACC) 或矩阵头灯，需要融合来自摄像头传感器和雷达传感器的预处理测量数据以及从道路交通数据库查找数据。这需要四个 ECU 来