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沃尔沃宣传册 紧凑型轮式装载机 L30Bpro L35Bpro 英文版
传动装置：静液压传动装置，在负载下全动力换挡，无论是在改变方向（前进和后退）时还是在范围之间。在所有范围内均可实现最大牵引力。“英寸/制动踏板”用于可变机器速度控制，并在发动机转速恒定时将动力传输到铲斗液压系统。多功能杆用于改变方向、差速锁和使用伺服控制。车轴：由两个刚性门式车轴实现全轮驱动。差速锁：两个车轴均采用液压驱动的 100% 差速锁。车架：坚固的前后车架，机器人焊接。铰接式摆动接头可实现最佳机动性和牵引力。
越野自动地面车辆的强大预纳
摘要 - 由于频繁的车轮滑动，变化的车轮半径，并且车辆的3D运动不适合集成车轮速度测量法的2D性质，因此对越野车的状态估算中不常数使用。本文试图通过提出新颖的3D前纳入歧管上的3D前整合来克服这些问题。我们的方法添加 - 在线估计轮式滑移，半径和基线，以提高准确性和鲁棒性。此外，由于预先整合，可以使用车轮滑动和内在的一阶更新将许多测量结果汇总到单个运动约束中，从而可以在基于优化的状态估计框架中有效使用。虽然我们的方法可以与因子图框架中的任何传感器一起使用，但我们验证了其在蒙特卡洛模拟中视觉 - 轮键盘系统（VWO）中参数的有效性和可观察性。此外，我们说明了它的准确性，并证明它可用于在VWO和Visual惯性和视觉惯性轮式（VIWO）系统中在现实世界中的越野场景中克服其他传感器故障。
沃尔沃宣传册 紧凑型轮式装载机 L30Bpro L35Bpro 英文版
传动装置：静液压传动装置，在负载下全动力换挡，无论是在改变方向（前进和后退）时还是在范围之间。在所有范围内均可实现最大牵引力。“英寸/制动踏板”用于可变机器速度控制，并在发动机转速恒定时将动力传输到铲斗液压系统。多功能杆用于改变方向、差速锁和使用伺服控制。车轴：由两个刚性门式车轴实现全轮驱动。差速锁：两个车轴均采用液压驱动的 100% 差速锁。车架：坚固的前后车架，机器人焊接。铰接式摆动接头可实现最佳机动性和牵引力。
停止重复造轮子：或者 ELSA 和 RRI 如何协调
摘要 伦理、法律和社会方面 (ELSA) 起源于第四个欧洲研究框架计划 (1994)，而负责任的研究和创新 (RRI) 则源于 2010 年的欧盟研究议程。ELSA 在欧洲资助计划和研究中再次受到关注。这就引发了一个问题：这两种社会责任方法有何关联，是否有可能协调一致。有必要评估 ELSA 和 RRI 之间的关系/重叠，因为如果新的 ELSA 研究不与 RRI 研究中已有的文献相结合，就有可能重新发明轮子。这会带来不必要的额外官僚主义、研究议程的重新制定、额外投资和过多的框架需要实施，而且 ELSA 研究没有利用 RRI 中开发的研究成果。本文评估了 ELSA 和 RRI 之间的分歧、互补和协调。
检查在可变形的地形中挖掘车轮装载机的模拟对真实差距
摘要我们研究了基于物理的模拟器如何复制一个真实的车轮装载机在一堆土壤中填充水桶。比较使用车辆运动和驱动力的场时间序列进行比较，负载质量和全部工作。车辆被建模为具有摩擦触点，传动系统和线性执行器的刚性多体系统。对于土壤，我们测试了不同分辨率的离散元素模型，并且没有多尺度加速。时空分辨率在50-400 mm至2-500毫秒之间，计算速度比实时快1/10,000至5倍。发现模拟到现实差距约为10％，并且对实现水平的依赖性较弱，例如与实时模拟兼容。此外，研究了在不同的模拟操作之间转移下的优化力反馈控制器的敏感性。尽管域间隙约为15％，但观察到域偏置会导致5％的性能降低。
对3D车轮生成和合成的生成模型的综述
摘要：集成深度学习方法在塑造计算机辅助设计（CAD）和计算机辅助工程（CAE）系统的连续发展方面至关重要。本评论探讨了CAD和CAE中深度学习的整合，特别是专注于用于模拟3D车轮的生成模型。它突出了传统CAD/CAE的挑战，例如手动设计和仿真限制，并提出了深度学习，尤其是生成模型作为解决方案。这项研究旨在自动化和增强3D车轮设计，改进CAE模拟，预测较高的特征并优化性能指标。它采用了深度学习体系结构，例如变异自动编码器（VAE），卷积神经网络（CNN）和生成的对抗网络（GAN），从不同的3D车轮设计中学习并生成优化的解决方案。添加的结果包括更有效的设计过程，提高了模拟精度和适应性的设计解决方案，从而促进了将深度学习模型集成到现有的CAD/CAE Sys-sys-syss中。这种整合有望通过提供对这些技术潜力的见解来改变设计和工程实践。
人工智能教育轮：卡林顿轮的改编 Rueda de la Pedagogía para la Inteligencia Artificial: adaptación de la
摘要 有效地将人工智能 (AI) 融入教育对于充分利用其在教学过程中的优势至关重要。本文建议将卡林顿的教学法之轮改编为人工智能教学法之轮，旨在为将人工智能融入教育提供教学框架。所采用的研究方法基于系统评价和映射，结合术语共现分析的文献计量研究，以确定科学上支持改编该教学法之轮必要性的相关主题集群。新的教学法之轮针对获得的四个集群（整合人工智能以加强教育、在教学过程中使用教育技术、教学设计和创新以及可持续和道德教育），并呈现同心圆，解释如何逐步将人工智能融入不同的认知水平（布鲁姆分类法）和技术集成（SAMR 模型），这两者都适用于人工智能。教学法之轮包括工具和应用程序的示例以说明实施过程。此外，还包括一个反思性元认知层面，涉及使用人工智能的道德和责任。总之，适应人工智能的轮子是提高教育有效性和效率的可行选择，前提是教育者参与教学过程的规划和执行，以确保其成功。值得一提的是，由于新应用不断涌现，保持轮子更新的重要性。关键词：人工智能；颠覆性技术；卡林顿之轮；布鲁姆分类法；SAMR 模型。总结人工智能 (IA) 有效地融入教育是促进其在学习过程中受益的必要条件。本文提出了卡灵顿教育教学法的调整和 IA 教学法的调整，最终将 IA 与教育结合起来。调查方法采用了修订和映射系统的方法，并结合了对识别集群技术的共同发生的文献计量研究的研究方法，以解决鲁埃达适应所需的科学问题。 La nueva rueda atiende a los cuatro cluster obtenidos (Integración de la IA para mejorar la educación, Uso de tecnologías educativa en el proceso de enseñanza y aprendizaje, Diseño e innovación pedagógica y Educación Sostenible y Ética) y Presenta anillos详细阐述了 IA 的渐进过程，包括不同的认知（Taxonomia de Bloom）和技术集成（Modelo SAMR）以及 IA 的适应、应用和应用。 Además 包括关于 IA 用途的反射-元认知和责任。结论是，根据指导员参与计划和实施的条件，IA 提出了一项可行的选项，以提高教育的效率和效率。需要注意的是，实际应用中的实际情况非常重要，新应用的持续性差异也很重要。
一个基于摄像头的系统，可在半自动车辆中检测到方向盘上的驾驶员
摘要。半自主车需要监视驾驶员检查他是否正在监督系统和/或准备接管。大多数汽车都依靠方向盘传感器来检测手，并且不监视驾驶员可能执行的非驾驶相关任务。我们提出了一个带有多个分支体系结构的基于摄像头的系统，该系统在代表次要任务和平板电脑位置的平板电脑上提供了方向盘上的手数。它还解决了其他基于摄像头系统的常见问题：转向轮前的自由手可以归类为抓住它。此外，我们的系统处理驾驶员可能在方向盘上使用平板电脑的情况，因为他可以在自主模式下进行。这两个点对于评估驾驶员需要接管的时间至关重要。最后，将方向盘和相机系统都结合在一起也将使车辆更难欺骗，因此更安全。视频可用：https：//www.youtube.com/watch?v=qfyom4sdwr4
希望轮：一个模型，以使气候变化教育中基于希望的教学法
应对对气候焦虑和困扰的担忧，教育和心理学领域的研究人员和从业人员一直在研究吸引气候希望在气候变化教育（CCE）中的重要性。综合了最近的多学科研究，以及来自教育计划的发展的见解，本文提出了一个新的CCE教学教学学理论模型。希望轮介绍了三个基本要素：教育工作者的扶手，同时与气候变化（诚实，意识，空间，空间，行动）进行建设性地互动，使教育工作者在实施扶手时敏感的护栏（气候焦虑，误解，误解，/疾病的希望，错误的希望）和范围的挑战（探索官方的界限），并探索（探索官方）的复杂社会（观点，创造力和同理心）。这种工作模型旨在通过将文献从文献从文献中提取为视觉指南来支持教育者。它描述了要在气候危机时以诚实的，面向希望的CCE进行变革性学习的基本要素。
沃尔沃产品指南电动紧凑型车轮装载机L25电动英语
并行连锁系统可通过装载叉提供100％平行升降机。连锁系统和附件支架的设计旨在使前固定，叉齿和叉齿端的良好可见性。沃尔沃附件托架P（平行）配备了长导引脚和一个额外的密封环，以防止灰尘和泥浆。