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Vidarbha青年福利学会，Amravati教授Ram Meghe技术与研究所（A+（A+（自治研究所）
Vidarbha青年福利协会，Amravati教授Ram Meghe技术与研究所教授（A+（A+（自治研究所），全印度技术教育委员会认可，新德里是由孟买的MAHARASHTRA State，Mumbai隶属于Sant Gadge Baba Amrravati University Maharashtra State，Amraba Amrravati University，Amrravati。Vidarbha青年福利协会，Amravati教授Ram Meghe技术与研究所教授（A+（A+（自治研究所），全印度技术教育委员会认可，新德里是由孟买的MAHARASHTRA State，Mumbai隶属于Sant Gadge Baba Amrravati University Maharashtra State，Amraba Amrravati University，Amrravati。
使用手势的虚拟鼠标控制器
虚拟鼠标控制器具有广泛的应用程序，尤其是在卫生和可访问性的环境中，例如在医疗环境，公共信息亭和交互式显示中。它还提供了传统输入设备的更符合人体工程学的替代方案，减少了应变并在扩展计算机使用过程中促进更健康的姿势。此外，可以对系统进行自定义以支持各种手势和个性化配置，从而适应各种用户和任务。通过增强残障人士的可及性并提供更直观的界面，虚拟鼠标控制器展示了基于手势的技术在革新人类计算机互动中的潜力，为日常计算和专业应用开辟了新的可能性。
臂章：来自自动
大语言模型（LLMS）在一系列文本生成任务中表现出了显着的功能。但是，LLM仍然在需要多步决策和环境反馈的问题上挣扎，例如在线购物，科学推理和数学问题解决。与纯文本数据不同，收集大规模的决策数据具有挑战性。此外，许多功能强大的LLM只能通过API访问，由于成本和复杂性，这阻碍了对代理任务的微调。为了解决LLM代理的局限性，我们提出了一个框架，该框架可以自动从没有人类注释的环境中学习奖励模型。该模型可用于评估LLM代理的动作轨迹并为任务计划提供启发式方法。具体来说，我们的方法涉及使用一个基于LLM的代理随机浏览环境，从而产生各种动作轨迹。随后，利用单独的LLM来分配任务意图，并与每个轨迹的正确响应合成负面响应。然后将这些三胞胎（任务意图，正面响应和负面响应）用作训练数据，以优化能够评分动作轨迹的奖励模型。此奖励模型可以与基于LLM的代理和各种计划算法集成，以增强任务解决性能。通过对不同代理基准进行的评估来证明我们框架的有效性和概括性。总而言之，我们提出的框架代表了增强LLM代理商的决策能力的重要选择。通过自动化奖励模型的学习，我们克服了数据稀缺和API限制的挑战，可能彻底改变了LLM在复杂和交互式环境中的应用。这项研究为更复杂的AI代理铺平了道路，能够解决需要多步骤决策的各种现实世界中的问题。1
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。
Ingegneria Aerospaziale / Aerospace Engineering的博士学位 - 第40个周期主题研究领域：< / div>近距离操作的自主导航
太空探索和剥削已经进入了前所未有的增长和可及性的新时代。新颖的空间任务概念需要提高自治水平，以降低运营成本并实现雄心勃勃的目标。尤其是，具有不合作目标的小行星探索和接近性操作强烈激励自主和低延迟导航解决方案的发展。当前的深空导航在很大程度上依赖于地面系统，主要是通过Extrack和DSN网络来进行辐射跟踪和轨道测定。但是，由于信号传播延迟，这些传统方法不能为航天器提供有关其状态相对于目标的实时信息。在近距离行动中，这种限制变得至关重要，在这种操作中，国家的确定可能导致任务失败或致命的碰撞。这些挑战强调了对航天器轨道确定和控制的创新方法的迫切需求，尤其是在需要精确，及时的导航响应的情况下。在Cosmica项目的框架内（CUP D53C22003580001），本研究旨在通过使用机器学习技术等，以在自主空间导航中推进最新技术。该研究的重点是开发围绕小行星和不合作目标的邻近性操作的智能系统，在这些系统中，传统的导航方法面临重大限制。通过将人工智能与
电动和自动驾驶汽车研讨会
自动驾驶汽车的路径规划和跟踪策略 电池系统的 BMS 开发 车辆动力学和控制：从实验室到实践 人与机器——未来车辆动力学评估的范式转变 用于 ADAS 开发的不同模拟器的集成 国家汽车测试轨道上的车辆测试解决方案 具有区域架构的集成底盘控制系统的端到端模拟设置 运营技术中的网络安全挑战
AI虚拟鼠标-IJRPR
使用Python的先进AI驱动的虚拟鼠标的未来范围包括增强的手势识别，与VR/AR和IoT（例如VR/AR和IOT）的新兴技术集成，以及通过基于基于学习的手势识别和转移学习的机器学习方面的进步。此外，它涉及通过个性化和实时反馈，扩展的可访问性功能以及与辅助技术集成的用户体验增强功能。此外，通过手势数据加密和用户身份验证确保安全性和隐私性，以及通过基于云的部署和跨平台兼容性进行商业化也是未来范围的一部分，最终导致更直观，更可访问，可访问且广泛地采用AI Power的虚拟虚拟鼠标技术。
生成的AI自主剂如何塑造电流
1 doc。。JosefDaněk，博士，西波西米亚大学，应用科学学院，数学系，danek@kma.zcu.cz，orcid 0000-0002-9744-5107 2文档。 。 JanPospíšil博士，西波西米亚大学，应用科学学院，数学系，honik@kma.zcu.cz，orcid 0000-0002-4288-1614摘要：本文探讨了本文对当前业务趋势和智能学习的产生的转变。 它通过自动化决策，优化流程和增强客户体验来研究这些代理人如何重塑行业。 将介绍营销，会计，法规，财务分析和商业智能的几个用例。 在智能学习的背景下，本文强调了Genai代理在创建个性化教育环境，实现自适应学习和促进内容创建中的作用。 通过分析关键的发展和案例研究，本文说明了Genai在跨部门推动创新，简化操作和促进智能学习系统的潜力。 关键字：生成的AI自主代理，商业趋势，智能学习，商业智能，AI驱动创新JEL分类：O33，L89JosefDaněk，博士，西波西米亚大学，应用科学学院，数学系，danek@kma.zcu.cz，orcid 0000-0002-9744-5107 2文档。。JanPospíšil博士，西波西米亚大学，应用科学学院，数学系，honik@kma.zcu.cz，orcid 0000-0002-4288-1614摘要：本文探讨了本文对当前业务趋势和智能学习的产生的转变。 它通过自动化决策，优化流程和增强客户体验来研究这些代理人如何重塑行业。 将介绍营销，会计，法规，财务分析和商业智能的几个用例。 在智能学习的背景下，本文强调了Genai代理在创建个性化教育环境，实现自适应学习和促进内容创建中的作用。 通过分析关键的发展和案例研究，本文说明了Genai在跨部门推动创新，简化操作和促进智能学习系统的潜力。 关键字：生成的AI自主代理，商业趋势，智能学习，商业智能，AI驱动创新JEL分类：O33，L89JanPospíšil博士，西波西米亚大学，应用科学学院，数学系，honik@kma.zcu.cz，orcid 0000-0002-4288-1614摘要：本文探讨了本文对当前业务趋势和智能学习的产生的转变。它通过自动化决策，优化流程和增强客户体验来研究这些代理人如何重塑行业。将介绍营销，会计，法规，财务分析和商业智能的几个用例。在智能学习的背景下，本文强调了Genai代理在创建个性化教育环境，实现自适应学习和促进内容创建中的作用。通过分析关键的发展和案例研究，本文说明了Genai在跨部门推动创新，简化操作和促进智能学习系统的潜力。关键字：生成的AI自主代理，商业趋势，智能学习，商业智能，AI驱动创新JEL分类：O33，L89