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ChatScene：自动驾驶汽车的知识关键方案生成
摘要我们提出了一种大型语言模型（LLM）的ChatScene-利用LLM的能力来为自动驾驶汽车的安全至关重要方案。给定的非结构化语言指令，代理首先使用LLMS生成文本描述的流量方案。这些SCE-NARIO描述随后被分解为几个子描述，以获取指定的细节，例如行为和车辆的位置。代理然后将文本描述的子筛选性转换为特定于域的语言，然后在模拟器中生成用于预测和控制的实际代码，从而促进了Carla Simulation Envimonment中的不同和复杂场景的创建。我们代理的关键部分是一个全面的知识检索组件，它通过训练包含情景描述和代码对的知识数据库来有效地将特定的文本描述转化为相应的特定领域代码段。广泛的实验结果强调了Chatscene在提高自动驾驶汽车安全性方面的功效。对于Intance，ChatScene产生的方案显示，与最先进的基线相比，在针对不同的基于强化的基于学习的自我车辆进行测试时，碰撞率增加了15％。此外，我们表明，通过使用我们生成的安全 - 关键方案来微调不同的基于RL的自主驾驶模型，它们可以降低碰撞率9％，超过Cur-Current Sota方法。代码可在https://github.com/javyduck/chatscene上找到。ChatScene有效地弥合了交通情况的文本描述与实际CARLA模拟之间的差距，从而提供了一种统一的方式，以方便地生成安全至关重要的方案，以进行安全测试和改进AVS。
随着太空车辆技术的应用
自从人类开始以来，所有推销手写笔，鹅毛笔或笔的科学家和工程师中，大约有90％是活着的。此外，数量以快速速度增加。也就不足为奇了，我们会感到迅速的论文数量和报道正在进入文学作品。举例来说，在NASA串行文件中发表的论文摘要总数为“ 1963年前三个月的科学和技术航空航天报告JJJ JJ是2840年，而两年后的同一时期在1965年的同一时期，数量旋转到6338。因此，今天的研究科学家或工程师发现，他花了更多的时间来审查他人的报告，以便在他所选择的努力中保持同步。为了减轻这一负担，几乎有必要定期收集给定区域中的材料，并试图挑选出重要的材料并以有序的方式将其作为摘要文件进行。以这种形式，最明显的是最明显的。通过发现某些领域的知识差距而产生的其他好处，同时指示覆盖范围过多的区域，需要明显。鉴于这样的文档所用的许多用途，人们认为，研究组织最重要的功能之一是确定需要在何时何地需要进行此类摘要，并看到他们找到了印刷的方式。鉴于这样的文档所用的许多用途，人们认为，研究组织最重要的功能之一是确定需要在何时何地需要进行此类摘要，并看到他们找到了印刷的方式。通过其编辑和其他贡献者的出色努力，以下有关移动容器中的液体行为的工作，认为已确定满足了此性质的摘要文件的要求。
电动汽车、电池和充电站培训模块
该计划旨在为个人提供与电动汽车 (EV)、电池和充电基础设施相关的知识和技能。培训计划涵盖电动汽车技术的基础知识，包括电动汽车的工作原理、其组件和使用电动汽车的好处、电池类型及其特点、优点和缺点、电池管理系统、可用的充电站类型、有关如何使用它们的信息、它们的特点和充电时间以及与电动汽车生态系统相关的安全和维护。总体而言，培训计划旨在使个人掌握安全有效地使用电动汽车、电池和充电基础设施所需的知识和技能。
小规模自动赛车 - 以色列查尔斯
●概述：Indy Autonomous挑战是一项全球竞赛，大学团队设计自动赛车以在全面赛车赛道上竞争[1]。●关键技术：自动驾驶依赖于高端传感器，例如光检测和射程（LIDAR），无线电检测和射程（雷达）和摄像机。自主驾驶还依靠深度学习来实时感知，以及针对高速操纵而优化的控制系统。●相关性：尽管全尺寸，但该项目展示了自动驾驶汽车赛车的尖端，包括使用实时人工智能（AI）和在高速条件下控制。Indy Autonomous挑战的一些竞争对手最初是从小型赛车自动驾驶汽车开始的。因此，我们认为那里使用的技术可以缩减到我们的项目。
adi-支持电动汽车的未来
对电动汽车的需求，包括两轮和三轮应用，正在繁殖。因此，汽车工程师发现自己被迫寻找解决电池监控，快速充电和阻抗测量的解决方案。模拟数字的工程师了解这些需求，并正在提供解决这些需求的解决方案，包括电池监控评估板，这些评估板支持多达18个系列连接的电池电池，基于SIC的MOSFET，以用ESS支持DCFC站，以及障碍和单个芯片上的电化学前端。
同步车辆交叉访问的优势
交叉空间是一种公共资源，必须在车辆之间有效地共享，这些轨迹与几条公路车道相互矛盾。交通信号灯控制（TLC）策略的主要目标是通过允许车辆依次允许车辆，同步或同步进行车道之间的交叉点访问。在这项工作中，我们比较了交叉路口的道路网络中五种最先进的TLC方法的性能。其中，三种方法一次从一个道路车道依次使用车辆，一种方法允许车辆从对面的车道相称，最后一种方法使车辆同步车辆从所有非冲突的道路车道通往交叉路口，每道道路车道一辆车道。SUMO仿真结果表明，在网络吞吐量，旅行时间损耗和相关的燃油消耗方面，同步方法在多种情况下的顺序和平行方法的表现优于顺序和平行方法。
客户警报2024年3月更新电池电动汽车
Stefanus Brian Audyanto Partner Deloitte Legal Indonesia Email: saudyanto@deloittelegal-id.com Tammy A. Wenas Kumontoy Managing Associate Deloitte Legal Indonesia Email: tkumontoy@deloittelegal-id.com Miranda Yemima Sumani Mamahit Senior Associate Deloitte Legal Indonesia Email: mmamahit@deloittelegal-id.com Deloitte指的是Deloitte Touche Touche Touche Tohmatsu Limited（“ DTTL”），其全球成员公司网络及其相关实体（统称为“ Deloitte组织”）。dttl（也称为“ Deloitte Global”），其每个成员公司及相关实体都是法律上独立的实体，在第三方方面无法相互义务或彼此约束。dttl和每个DTTL成员公司及相关实体仅对其自身行为和遗漏负责，而不是彼此的遗漏。DTTL不为客户提供服务。请访问www.deloitte.com/about了解更多信息。德勤法律印度尼西亚是印度尼西亚的德勤法律实践。德勤法律是指DTTL成员公司，其分支机构或提供法律服务的相关实体的法律实践。这些关系的确切性质和法律服务提供的规定因管辖权而异，以允许遵守当地法律和专业法规。每种德勤法律实践在法律上是分开和独立的，不能履行任何其他德勤法律实践。每种德勤法律实践仅对其自身的行为和遗漏，而不是其他德勤法律实践的责任。dttl及其成员公司及其相关实体都是法律上独立的实体。出于法律，监管和其他原因，并非所有会员公司，其分支机构或其相关实体提供法律服务或与德勤法律实践有关。此通信仅包含一般信息，而Deloitte Touche Touche Tohmatsu Limited（“ DTTL”），其全球成员公司或其相关实体网络（统称为“ Deloitte组织”）是通过这种通信，渲染专业建议或服务的。在做出任何决定或采取任何可能影响您的财务或业务的行动之前，您应咨询合格的专业顾问。没有任何陈述，担保或承诺（明示或暗示）遵守本沟通中信息的准确性或完整性，其成员公司，相关实体，雇员或代理人均不得对直接或与任何依靠这种交流的人建立任何损失或损害负责或负责任何损失或损害。©2024 Deloitte Legal Indonesia