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自动化车道变更行为的行为预测和基于SLAM技术的环境感知
除了环境感知传感器（例如摄像机，雷达等）。在自动驾驶系统中，人们可以感知车辆的外部环境，实际上，也有一个感知传感器在系统中默默地专用，即定位模块。本文探讨了自动驾驶汽车的自动巷改变行为预测和环境感知的猛烈（同时定位和映射）技术的应用。它讨论了传统定位方法的局限性，引入了大满贯技术，并将激光雷达的大满贯与视觉大满贯进行了比较。来自特斯拉，Waymo和Mobileye等公司的现实世界实例展示了AI驱动技术，传感器融合和在自动驾驶系统中的集成。随后，纸张研究了SLAM算法，传感器技术的细节，以及自动车道变化在驾驶安全性和效率方面的重要性。它突出显示了特斯拉对其自动驾驶系统的最新更新，该系统结合了使用SLAM技术的自动车道更改功能。本文结论是强调SLAM在实现自动驾驶汽车的准确环境感知，定位和决策中的关键作用，最终增强了安全性和驾驶经验。
自动驾驶汽车实施预测
Waymo 的自动驾驶出租车是自动驾驶汽车的一个广为人知的例子。摘要本报告探讨了自动驾驶 (也称为无人驾驶、无人驾驶或机器人) 汽车的影响及其对交通规划的影响。它调查了根据以前的汽车技术经验，此类汽车可能开发和部署的速度；它们的可能优势和成本；它们将如何影响出行活动；以及它们对道路、停车和公共交通规划的影响。这项分析表明，到 2020 年代末，能够无人驾驶的 5 级自动驾驶汽车可能会在某些司法管辖区内实现商业化和合法使用，但最初成本高昂且性能有限。一些好处可能在 2030 年代开始显现，例如富裕非驾驶员的独立出行能力，但大多数影响，包括减少交通和停车拥堵、低收入人群的独立出行（从而减少对公共交通的需求）、提高安全性、节约能源和减少污染，只有当自动驾驶汽车变得普遍且价格合理时，才会显现出来，大概是在 2040 年代到 2060 年代，而一些好处可能需要专用的自动驾驶汽车车道，这引发了社会公平问题。
聚合物光学元件和模制玻璃光学
计划委员会：罗斯 - 霍尔曼理工学院（美国）霍斯辛·阿利萨法伊（Hossein Alisafaee）； John P. Deegan，Rochester Precision Optics，LLC（美国）；里克·菲茨帕特里克（Rick Fitzpatrick），挤满了有限责任公司（美国）； Marcel Friedrichs，Fraunhofer-InstitutfürProduktionStechnologieIPT（德国）； Ulf Geyer，Auer Lighting GmbH（德国）； Panasonic生产工程有限公司Koji Handa（美国）； Sai K. Kode，Micro-Lam，Inc。（美国）； Oscar M. Lechuga，Fresnel Technologies Inc.（美国）； Chris Morgan，Moore Nanotechnology Systems，LLC（美国）； Panasonic生产工程有限公司Tomofumi Morishita（日本）； J. David Musgraves，Musgraves Consulting（美国）；吉姆·奥尔森（Jim Olson），Syntec Optics（美国）；迈克尔·舒布（Michael P. Schaub），元（美国）； Ulrike Schulz，Fraunhofer-InstitutfürAngewandteoptik und feinmechanik iof（德国）；汉密尔顿·谢泼德三世（Hamilton Shepard III），Waymo，LLC（美国）； Jan-Helge Staasmeyer，Leica Camera AG（德国）
智能车载交互技术
特斯拉、宝马、戴姆勒等汽车制造商，以及谷歌的 Waymo 和 Apple Car 等大型科技巨头都在向全自动驾驶目标迈进。根据 SAE J3016 自动驾驶分类法 [1]，自动驾驶系统分为六个级别，从 0 级（完全手动）到 5 级（全自动驾驶 [FSD]），这些系统有望在所有地理位置、所有天气条件和所有条件下运行。智能汽车的好处包括减少道路事故、提高安全性、缓解交通拥堵、有效利用通勤时间，以及更重要的是提供愉快舒适的乘坐体验。随着自主性的提高，驾驶员也扮演着乘客的角色，从事非驾驶活动，无法参与交通互动。这会增加混合自动驾驶交通环境的复杂性，因为与行人和骑车人的互动是基于驾驶员的视觉提示。因此，智能汽车还需要自主地与其他交通参与者（如行人、骑车人和其他车辆）进行互动。人车交互 (HVI) 与人机交互 (HRI) 领域密切相关。它涉及理解和塑造人车之间交互动态的问题。具体而言，交互领域涉及感觉、知觉、信息交换、推理和
CMDA：基于 LiDAR 的 3D 物体检测的跨模态和领域对抗自适应
最近基于激光雷达的 3D 物体检测 (3DOD) 方法显示出良好的效果，但它们通常不能很好地推广到源（或训练）数据分布之外的目标域。为了减少这种领域差距，从而使 3DOD 模型更具泛化能力，我们引入了一种新颖的无监督领域自适应 (UDA) 方法，称为 CMDA，它 (i) 利用来自图像模态（即相机图像）的视觉语义线索作为有效的语义桥梁，以缩小跨模态鸟瞰图 (BEV) 表示中的领域差距。此外，(ii) 我们还引入了一种基于自训练的学习策略，其中模型经过对抗性训练以生成领域不变特征，这会破坏对特征实例是来自源域还是看不见的目标域的区分。总的来说，我们的 CMDA 框架指导 3DOD 模型为新颖的数据分布生成高度信息丰富且领域自适应的特征。在我们对 nuScenes、Waymo 和 KITTI 等大规模基准进行的大量实验中，上述内容为 UDA 任务提供了显著的性能提升，实现了最先进的性能。
朝向可概括的轨迹...
现有的车辆轨迹预测模型与普遍性，预测不确定和处理复杂相互作用的斗争。通常是由于针对特定数据集定制的复杂体系结构和效率低下的多模式处理的限制所致。我们使用Reg Ister查询（PerReg+）提出每个CEVER，这是一个新型的轨迹预测框架，引入了：（1）通过自我抗议（SD）和蒙版重建（MR），捕获全球上下文和细粒度细节的双重水平表示学习。此外，我们重建段级轨迹和泳道段的方法和查询下降的车道段，有效地利用上下文信息并改善了概括； （2）使用基于寄存器的查询和预处理增强了多模式，从而消除了对聚类和抑制的需求； （3）在微调过程中进行自适应及时调整，冻结主要体系结构并优化少量提示以进行有效的适应性。perreg+设置了Nuscenes [1]，Argoverse 2 [2]和Waymo Open Motion数据集（WOMD）[3]的新最新性能。引人注目的是，我们验证的模型在较小的数据集中将误差降低了6.8％，多数据集训练增强了概括。在跨域测试中，PERREG+与非预言变体相比，B-FDE降低了11.8％。
DriveGenVLM：基于视觉语言模型的现实世界视频生成
摘要 - 自主驾驶技术的发展需要越来越复杂的方法来理解和预测现实世界的情况。视觉语言模型（VLM）正在成为革命性的工具，具有影响自主驾驶的巨大潜力。在本文中，我们提出了DriveGenVLM框架来生成驾驶视频并使用VLM来理解它们。为了实现这一目标，我们采用了一个基于降级扩散概率模型（DDPM）的视频生成框架，旨在预测现实世界的视频序列。然后，我们通过在Egintric视频（EILEV）上采用预训练的模型，探讨了我们生成的视频在VLM中使用的充分性。通过Waymo打开数据集对扩散模型进行了训练，并使用FR´Echet视频距离（FVD）得分进行了评估，以确保生成的视频的质量和现实性。EILEV为这些生成的视频提供了相应的叙述，这可能对自主驾驶领域有益。这些叙述可以增强交通现场的理解，帮助导航并提高计划功能。在DriveGenVLM框架中将视频生成与VLM的集成代表了利用先进的AI模型来解决自主驾驶中复杂挑战的重要一步。
人工智能（AI）教学指导
1.0 什么是人工智能？ 1.1 人工智能 (AI) 是机器执行通常与人类智能相关的任务的能力，例如学习和解决问题。人工智能应用包括生成或创作工具（例如 ChatGPT 和 AI art ）、高级网络搜索引擎（例如 Google Search ）、推荐系统（YouTube、Amazon 和 Netflix 使用）、理解人类语音（例如 Siri 和 Alexa ）、自动驾驶汽车（例如 Waymo ）以及参加国际象棋和围棋等战略游戏。 1 1.2 生成式人工智能 (GenAI) 是指“旨在创建未由人类明确编程或提供的新内容、数据或信息的人工智能系统和算法。相反，这些人工智能系统根据它们在训练期间从大型数据集中学习到的模式、规则和示例自主生成内容。这些系统可以创建文本、图像、音乐、代码等，通常在生成过程中表现出类似人类的创造能力。” 2 大型语言模型 (LLM) 是一种 GenAI 系统，它经过大量文本数据的训练，可以对用自然语言编写的提示生成合理的文本响应。1.3 人工智能与其他技术之间的界限很模糊，人工智能越来越多地以用户不可见或不明显的方式融入数字系统。
drivelm：用图形驾驶视觉问题回答
模型。drivelm-agent采用轨迹令牌092，可以应用于任何一般VLM [17、19、23、34]，093，以及图形提示方案，该方案模型logi-094 cal依赖关系作为VLMS的上下文输入。结果095是一种简单，优雅的方法，可有效地重新利用096 VLMS用于端到端AD。097我们的实验提供了令人鼓舞的结果。我们发现098在Drivelm上的GVQA是一项具有挑战性的任务，其中Cur-099租金方法获得适中的得分，并且可能需要更好地获得逻辑依赖的100型，以实现101强质量质量质量强大的效果。即使这样，在开放环计划环境中进行测试时，Drivelm-Agent已经有102个已经在最先进的驾驶特定103型型号[13]中竞争性地发挥作用，尽管其任务不合时宜和通用架构，但仍有104个模型。fur-105 Hoperore，采用图形结构可改善零弹性106概括，使Drivelm-Engent在训练或部署期间在108 Waymo DataSet [28]进行训练或仅在NUSCENES [3] 109数据上训练后，在108训练或部署期间都看不见新颖的对象。从这些结果中，我们认为，提高GVQA 110具有建立具有强烈概括的自动驾驶111代理的巨大潜力。112
丹娜集中股息股权策略
该策略受益于对金融类股的增持，因为对业绩贡献最大的五家公司中有四家属于该行业。本季度和本年度股市表现强劲、对贷款环境改善的预期以及对特朗普政府下监管负担减轻的预期推动了这些股票的上涨。盈透证券集团继续受益于不断上涨的股票市场价值和散户投资者活跃交易的增加，所有这些都得益于该公司作为最低成本执行提供商的结构性优势。富国银行和 Discover Financial 股价上涨，因为人们相信更强劲的经济将有利于贷款增长和监管负担减轻。富国银行的资产上限可能在 2025 年取消，而 Discover Financial 正在接受反垄断审查，这是 Capital One 收购的一部分。Fiserv 在第四季度进一步走强，这得益于 Clover 持续增长的销量和本季度“成长型”股票普遍跑赢大盘的特定公司新闻。 Alphabet 的表现在一定程度上赶上了其他 Mag7 股票，因为该公司在 2024 年前三个季度的表现落后于其他 Mag7 股票，而且最新的公司报告显示，云计算业务的增长正在加速。他们最新的 Gemini LLM 模型的推出、Waymo 的增长和量子计算的进步也让投资者兴奋不已。