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FixDrive：自动修理自动驾驶汽车...
摘要 - 自治车辆（AVS）正在迅速前进，其中4级AVS已经在现实世界中运行。curland Avs仍然落后于人类驾驶员的适应性和表现，通常表现出过度保守的行为，偶尔违反交通法律。现有的解决方案（例如运行时执行）通过自动修复运行时的AV计划轨迹来减轻这种情况，但是这种方法缺乏透明度，应该是最后一个度假胜地的度量。，优先选择AV修复是概括超出特定事件并为用户解释的。在这项工作中，我们提出了Fix d Rive，该框架分析了违反违法行为或法律行为的驾驶记录，以产生AV驾驶策略维修，以减少再次发生此类事件的机会。这些维修是用µ驱动器捕获的，µ驱动器是一种高级域特异性语言，用于针对基于事件的触发器指定驾驶行为。为最先进的自主驾驶系统Apollo实施，Fi d rive识别和可视化驾驶记录中的关键时刻，然后使用零射门学习的多模式大语言模型（MLLM）来生成µ驱动程序。我们在各种基准方案上测试了F IX D Rive，并发现生成的维修改善了AV的性能，相对于以下交通法律，避免碰撞并成功到达目的地。此外，在实践中，修复AV（15分钟的离线分析和0.08美元）的直接成本在实践中是合理的。索引术语 - 自主车辆，自动驾驶系统，多模式大型语言模型，驾驶合规性
SRIVASTAV，Vatshal 等人。快速量子控制：使用 Qudits 克服损失和噪音。在：物理评论。X，2022 年，第 12 卷，第 4 期，第 041023 页。doi：
建立稳健且无条件安全的量子网络的主要要求是在现实信道上建立量子非局域相关性。虽然无漏洞的贝尔非局域性测试允许在这种与设备无关的环境中进行纠缠认证，但它们对损失和噪声极为敏感，而这些损失和噪声在任何实际通信场景中都会自然出现。量子转向通过以不对称的方式重新构建贝尔非局域性，放松了其严格的技术限制，仅在一侧有一个可信方。然而，量子转向测试仍然需要极高质量的纠缠或非常低的损失。在这里，我们介绍了一种量子转向测试，它利用高维纠缠的优势，同时具有抗噪性和抗损失性。尽管我们的转向测试是为量子比特构建的，但它是为单探测器测量而设计的，能够以时间高效的方式弥补公平采样漏洞。我们通过实验演示了多达 53 个维度的量子控制，摆脱了公平采样漏洞，同时实现了损耗和噪声条件，相当于 79 公里电信光纤的 14.2 dB 损耗和 36% 的白噪声，从而展示了相对于基于量子比特的系统所取得的改进。我们继续展示了高维度的使用如何反直觉地大幅缩短总测量时间，使量子控制违规几乎快了 2 个数量级，而只需将希尔伯特空间维度加倍即可实现。我们的工作最终证明了高维纠缠在损耗、噪声和测量时间方面为量子控制提供了显著的资源优势，并为具有终极安全性的实用量子网络打开了大门。
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中央供应商数据库注册的最新证明（CSD报告）。服务提供商应与南非税务局保持良好的信誉，这将通过CSD验证。税收清除证书MBD4 - 利息声明MBD6.1 - 优先点索赔I条款I条款I条款PPR2022MBD8 - 投标人的过去SCM惯例MBD9 - 独立投标证书未能提供任何强制性确定的确定必需的任何强制性信息，都会被视为被视为null and void and void and void and void and void and void and void and void and。第二阶段：价格和偏好目标（作为特定目标的所有权）在市政当局的SCM策略方面80/20首选项系统将适用如下：其中分配了80分的价格，而20点分配给了特定目标，该目标分为三个部分（种族，性别与残疾）
Greenwood的Westview是西雅图蓬勃发展的Greenwood社区中心的主要综合用途开发项目。
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制造：通过数据驱动的材料科学提高耐用性，轻巧和生命周期优化
汽车行业正在朝向可持续和高性能材料的范式转变，这是由于需要提高燃油效率，降低碳排放和增强的车辆耐用性而驱动的。先进的材料创新，包括轻型合金，高强度复合材料和基于生物的聚合物，正在改变汽车设计和制造。由人工智能（AI）和机器学习（ML）提供支持的数据驱动材料科学的整合正在加速材料发现，性能优化和生命周期评估。本研究探讨了可持续材料在汽车制造中的作用，重点是它们对轻巧，结构完整性和可回收性的影响。关键重点是用于材料选择的AI增强预测分析，从而实现了机械性能，耐腐蚀性和热稳定性的实时优化。此外，数字双胞胎模型在各种操作条件下促进了对物质行为的深入模拟，从而确保了长期的性能和安全性。采用智能制造技术，例如增材制造和高级涂料，进一步提高了材料效率和可持续性。此外，这项研究强调了循环经济原则在材料生命周期管理中的重要性，解决了可回收性，再制造和减少废物的策略。创新材料的案例研究，包括碳纤维增强的聚合物，铝 - 含量合金和石墨烯增强复合材料，在减轻体重和耐用性方面表现出显着的进步。通过利用数据驱动的见解，AI驱动的材料信息学和生命周期优化策略，汽车行业可以实现更大的可持续性而不会损害绩效。本研究对不断发展的材料格局进行了全面分析，为未来趋势，挑战以及计算建模在下一代汽车制造中的作用提供了见解。
印度AI技能的私人合作伙伴关系
参考文献Kalyanakrishnan，S.，Panicker，R。A.，Natarajan，S。，＆Rao，S。（2018）。印度人工智能的机会和挑战。AIES '18：2018 AAAI/ACM AI，道德和社会会议论文集（pp。 164-170）。 Navaratna，A。R.和Saxena，D。（2023）。 印度AI政策的方法：三个部门之间的比较研究。 Arya，D。和Tiwari，A。 （2024）。 印度AI技能计划的局限性：一项批判性分析。 信息学教育与研究杂志，4（2），2654-2666。 https://news.abplive.com/technology/union-budget-2024-ai-ai-aimater-interligence-pections-nirmala-sitharaman-1701502 https://indiaai.gov.in/news/nasscom-bcg-report-says-india-india-s-s-ai-market-is-expect-to-touch-touch-touch-touch-touch-17-birdion-usd-by-2027 https://futureskillskillsprime.in// https://news.microsoft.com/en-in/microsoft-launches-ai-digital-labs-india/ https://www.livemint.com/companies/news/microsoft-launches-ai-digital-labs-in-india-to-train-1-5-lakh-students- 1560438578483.html https://www.businesstoday.in/technology/news/story/google-partners-partners-with-meity-to-train-10000--10000--inian-startups-inii--ini--ii-437579-2024-079-2024-07-7-18 https:// https://vaani.iisc.ac.in/AIES '18：2018 AAAI/ACM AI，道德和社会会议论文集（pp。164-170）。Navaratna，A。R.和Saxena，D。（2023）。印度AI政策的方法：三个部门之间的比较研究。Arya，D。和Tiwari，A。（2024）。印度AI技能计划的局限性：一项批判性分析。信息学教育与研究杂志，4（2），2654-2666。 https://news.abplive.com/technology/union-budget-2024-ai-ai-aimater-interligence-pections-nirmala-sitharaman-1701502 https://indiaai.gov.in/news/nasscom-bcg-report-says-india-india-s-s-ai-market-is-expect-to-touch-touch-touch-touch-touch-17-birdion-usd-by-2027 https://futureskillskillsprime.in// https://news.microsoft.com/en-in/microsoft-launches-ai-digital-labs-india/ https://www.livemint.com/companies/news/microsoft-launches-ai-digital-labs-in-india-to-train-1-5-lakh-students- 1560438578483.html https://www.businesstoday.in/technology/news/story/google-partners-partners-with-meity-to-train-10000--10000--inian-startups-inii--ini--ii-437579-2024-079-2024-07-7-18 https:// https://vaani.iisc.ac.in/
数据隐私法律趋势2025
在2024年，DPA通过对符合数据保护的AI和备受瞩目的执法发表指导，观点和框架来宣称自己作为AI的重要监管者。尤其是在欧盟中，我们在将欧盟一般数据保护法规（GDPR）应用于AI时看到了重要的DPA活动 - 包括荷兰DPA的3050万欧元Clearview AI罚款AI，爱尔兰数据保护委员会对Irish High Court对X的悬挂程序，意大利DPA的1500万欧元Openai罚款，并依赖于GERTIAL的ITALIAN高级罚款，并以GEDSEK进行了研究。此外，法国，德语，西班牙语，荷兰和比利时DPA发出了一系列与AI相关的指导，随后是欧洲数据保护委员会（EDPB）对AI模型的意见。毫不奇怪，EDPB和许多欧盟DPA也发布了陈述，建议将欧盟DPA指定为欧盟Landmark AI法案的市场监视当局，该法案现已有效。
数据驱动的字云
基于人IPSC的3D微生物生理系统，用于在微重力（工程心组织）中建模心脏功能障碍 - Mair DB，Tsui JH，Higashi T，Koenig PM，Dong Z等。在自动化的心脏芯片平台中，太空飞行引起的收缩和线粒体功能障碍。美国国家科学院的会议记录。2024年10月； 121（40）：E2404644121。doi：10.1073/pnas.2404644121。国际空间站内部环境（ISS内部环境） - Laranja SR，Fejer BG，Ridenti MA，Amorim J，Swenson CM。基于国际空间站上的FPMU测量值的离子密度气候。 地球物理研究杂志：太空物理学。 2023年12月20日； 128（12）：E2023JA031980。 doi：10.1029/2023JA031980。离子密度气候。地球物理研究杂志：太空物理学。2023年12月20日； 128（12）：E2023JA031980。doi：10.1029/2023JA031980。
