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自动驾驶汽车监控系统（AVMS）
陆上运输局（LTA）率领新加坡的土地运输发展。我们计划，设计，建造和维护新加坡的陆地运输基础设施和系统。我们渴望加强新加坡的陆地运输连接，并整合一个以步行和周期选择为补充的更绿色，更具包容性的公共交通系统。我们利用技术来加强我们的铁路和公共汽车基础设施，并为未来的土地运输开发令人兴奋的选择。这些是在我们的土地运输总体规划2040（LTMP2040）下封装的。
自主托儿所-Burro.ai
农业曾经是一个低成本的劳动力行业。关键词 - 被视为。每年都在后视图中走得更远。一名接近退休的劳动力，新的最低工资授权，强迫减少工作时间，一个不断变化的H-2A计划以及前所未有的劳动竞争导致成本上升了多年。
POLECAT自主地表车辆
非出口受控的 - 这些项目/数据已根据国际武器法规（ITAR），22 CFR第120.33部分和出口管理条例（EAR），15 CFR 734（3）（b）（3）进行了审查，并且可以在没有出口限制的情况下释放。L3Harris Technologies是全球航空航天和国防工业的可信赖破坏者。始终考虑到客户的关键任务需求，我们的50,000名员工提供了连接空间，空气，土地，海洋和网络域的端到端技术解决方案。
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自动驾驶汽车和系统
3年UG学位：希望在3年UG之后停止的学生在成功完成三年后将在主要学科获得UG学位，至少获得129个学分，并满足下表中提到的最低信用要求。4年UG学位（荣誉）：主要学科的四年UG荣誉学位将授予那些完成四年学位，至少获得173个学分的人，并满足了下表中所述的信用要求。 4年UG学位（荣誉研究）：在前六个学期中获得至少7.5 CGPA的学生，并希望在本科级别进行研究，可以在第四年选择研究流。 他们应该在大学教职员工的指导下进行研究项目或论文。 研究项目/论文将处于主要学科。 获得至少173个学分的学生，包括研究项目的12个学分，将获得UG学位（研究荣誉）。 在第8个学期或其他类似课程中，每道4个学分的两个课程都可以在在线平台上，即NPTEL，可以在第7个学期或第8学期的假期中完成，并且学生可以参加全职项目。 5.2退出选项，希望出口的学生应至少在学年预定的结束前8周就以书面形式发出此类意图的通知/申请。 在拖欠纸张的情况下，应在通过拖欠纸张后提供证书。4年UG学位（荣誉）：主要学科的四年UG荣誉学位将授予那些完成四年学位，至少获得173个学分的人，并满足了下表中所述的信用要求。4年UG学位（荣誉研究）：在前六个学期中获得至少7.5 CGPA的学生，并希望在本科级别进行研究，可以在第四年选择研究流。 他们应该在大学教职员工的指导下进行研究项目或论文。 研究项目/论文将处于主要学科。 获得至少173个学分的学生，包括研究项目的12个学分，将获得UG学位（研究荣誉）。 在第8个学期或其他类似课程中，每道4个学分的两个课程都可以在在线平台上，即NPTEL，可以在第7个学期或第8学期的假期中完成，并且学生可以参加全职项目。 5.2退出选项，希望出口的学生应至少在学年预定的结束前8周就以书面形式发出此类意图的通知/申请。 在拖欠纸张的情况下，应在通过拖欠纸张后提供证书。4年UG学位（荣誉研究）：在前六个学期中获得至少7.5 CGPA的学生，并希望在本科级别进行研究，可以在第四年选择研究流。他们应该在大学教职员工的指导下进行研究项目或论文。研究项目/论文将处于主要学科。获得至少173个学分的学生，包括研究项目的12个学分，将获得UG学位（研究荣誉）。在第8个学期或其他类似课程中，每道4个学分的两个课程都可以在在线平台上，即NPTEL，可以在第7个学期或第8学期的假期中完成，并且学生可以参加全职项目。 5.2退出选项，希望出口的学生应至少在学年预定的结束前8周就以书面形式发出此类意图的通知/申请。 在拖欠纸张的情况下，应在通过拖欠纸张后提供证书。在第8个学期或其他类似课程中，每道4个学分的两个课程都可以在在线平台上，即NPTEL，可以在第7个学期或第8学期的假期中完成，并且学生可以参加全职项目。5.2退出选项，希望出口的学生应至少在学年预定的结束前8周就以书面形式发出此类意图的通知/申请。在拖欠纸张的情况下，应在通过拖欠纸张后提供证书。运行该计划的部门应在收到通知后，建议根据该学位的要求从大学中获得证书/文凭/学位。一旦学生完成证书/文凭/学位的要求，该部门应与政府可能通知的那个官员进行沟通。候选人可以行使以下退出选项，并获得上述证书或文凭或学位，如果获得了最低要求的信用并满足其他条件。第二学期后退出：电子巡回法院设计/编程证书将授予在第2个学期结束时退出课程的候选人，并最少获得 div>
基于AI
项目参考号：47S_BE_1607大学：S.J.M.Institute of Technology, Chitradurga Branch : Department of Computer Science and Engineering Guide(s) : Dr. Krishnareddy K. R. Prof. Ramesh B. E Student(S) : Ms. Bhagya Shree N. Mr. Rohit Mr. Sharath J. Ms. Usha B. Keywords: Self-driving car, real-time navigation, convolutional neural network, lane detection, Signal detection, Stop sign detection, machine learning, monocular vision.简介
自动破坏系统和驾驶员安全
1机器人学系1 Ambalika技术研究所，勒克瑙摘要：预测维护（PDM）的目标是一种战略策略，是通过采用数据驱动的策略来预测问题来有效地管理资产维护。此过程涉及随着时间的推移收集数据以监视设备的状况，以确定可以帮助预测和预防问题的模式和相关性。在制造业中，机器通常在没有计划的维护时间表的情况下运行，这会导致由于计划外的不良功能而导致意外的停机时间。为了防止计划外的故障，计划的维护需要以预定的间隔检查机械状态并替换有缺陷的零件。但是，此策略提高了维护费用和机器停机时间。对PDM技术的重点可以降低停机时间的成本并提高工业设备的可用性（利用率），随着行业4.0和智能系统的兴起而增加。此外，通过优化组件有用寿命，PDM具有实现生产可持续实践的潜力。已经对有监督的学习方法进行了分析，例如梯度提升分类器，catboost分类器，轻度梯度提升机和极端的梯度提升。