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常规文章
在不同的测量条件下研究了由聚苯乙烯（PS）镍溴化物纳米颗粒（NIBR 2）制成的导电聚合物复合材料的光学性能和导热率：0、2、2、4、4、4、8和12 wt。％），紫外线辐射波长和温度范围（30-105°C），使用溶液铸造方法制备固体电解质薄膜，在300-800 nm的波长范围内记录了紫外线辐射的吸收和反射率光谱，并使用specentrophopophopoper- tometer记录。已经研究了制备膜的光学隙和基本光学常数，折射率和介电常数，并显示出对NIBR 2浓度的明显依赖性。对光学结果的分析表明，电子跃迁是直接在k空间中的。研究了制备的薄膜的热导率（K）作为温度和NIBR 2浓度的函数。发现通过添加Nibr 2含量和温度可以增强热导率。在加热过程中，声子被激活，电子跳到较高的局部能状态，从而提高了导热率。
使用感知和CNN算法的自动驾驶汽车中的人工智能
梅赛德斯 - 奔驰和德省大学慕尼黑大学的尤里卡·普罗米修斯（Eureka Prometheus Prometheus Prometheus Promist），以及1984年卡内基·梅隆大学的Navlab和ALV项目，为引入了1980年代的首款自给自足，真正的自动驾驶汽车，并在1984年引入了第一辆自给自足和真正的自动驾驶汽车。在早期阶段，自动驾驶汽车在神经网络（ALVINN）中使用自动陆上车使用神经网络来检测线路并导航。这些车辆受到处理缓慢的处理器和数据不足的限制。自动驾驶汽车必须做出更快的决定，并观察车辆存在的环境。在人工智能增长后，这些车辆配备了AI。AI连接到车辆中存在的每个传感器，并处理从传感器收集的数据。使用这些收集的数据是使用复杂算法的，AI实时做出决策。
接受的文章预览
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研究文章doi：10.4274/tjh。 ...
Xiangqin Xing 1, † , Mei Zhang 1, † , Shengfen Tan 1 , Junfeng Zhu 2 , Jiajia Li 2 , Pingping Zhang 2 , YuanYuan 2 ,
基于计算机视觉的机器人手势
本文提出了一种使用YOLO算法估算车速的新方法。通过分析车辆沿连续线的运动，系统可以计算车辆的移动速度以及覆盖已知距离所需的时间。与基于物理数据的传统方法不同，此方法仅使用视频数据，使其无创和可用作为现有监视摄像机。Yolo附加使用或复杂安装。与传统方法相比，这种方法侧重于诸如准确性，适用性和及时性等因素。通过成功的实验，我们证明了基于YOLO的系统可以高精度估算车辆速度，并为自动驾驶汽车控制和交通管理提供了良好的解决方案。该计划还提供了一个机会，可以通过为全球交通监控提供成本效益和大规模的解决方案来改变交通监控。
服务提供 相关条款：理事会条例 833/2014 第 5n 条 常见问题解答 – 截至 2025 年 2 月 14 日
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电池电动汽车的Evonik解决方案
在锂离子电池中使用热绝缘屏障是为了减轻电动电池中不常见但危险的热失控事件引起的火灾风险。施加到电池盖上的防火涂料代表了一种减少热失控事件风险的方法。Tego®热产品线促进了量身定制的原材料，以制定可提供极好的火力阻力和热绝缘特性的可喷涂涂层。基于微孔二氧化硅的TEGO®热HPG颗粒和热稳定的Tego®ThermL300粘合剂的联合使用允许制定符合UL 94 V-0火灾安全标准的燃烧涂层。