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自动电动汽车充电站
摘要 - 我们的自动电动汽车充电设置是一个自动供电单元，无需人工服务。该系统旨在促进现有的电网基础架构。该系统使用Raspberry Pi作为我们的主要控制器板，并在安装在充电器外壳上的LCD显示屏上托管用户界面。PI板与我们的自定义PILOT PCB接口，以与电动汽车电池管理系统进行通信，以协商汽车电池的充电速度，容量并执行安全检查。用户可以选择AC 1,2级或DC 3级充电。系统使用30A继电器电路将电池与电源隔离开来，直到完成所有必要的支票和付款过程。RazorPay是我们用于付款交易的实时支付网关。用户完成手续后，充电过程将开始。我们还开发了一个充电监视系统，该系统将帮助用户跟踪电池充电百分比和LCD显示屏上剩余的充电时间。The station has emergency Kill Switches and Emergency Stop buttons mounted on the housing to address safety concerns that arise on the advert of damaged high power output utilities, when engaged the entire system will kill all the power inputs from the grid so that any fault can be safely repaired without risk of electrocution.For our implementation and testing we have built a 18650 NMC chemistry 3S5P Battery pack with a 3S BMS.该单元使用3级AC充电SAE（汽车工程协会）标准，以确保服务的安全性和质量。
LifePower4 48V自动更新器指南
请注意！实际产品可能会有所不同，但是产品的功能将保持不变。使用此设备使最终用户可以在其EG4 LifePower4 48V电池上轻松执行公司软件更新。通过利用此设备并遵循下面列出的步骤，最终用户将能够轻松执行电池公司的更新。尝试执行更新之前，请彻底阅读指南，并且一次仅对一个电池执行更新。
自动检测和警报系统
摘要。在印度，有80％的死亡是由于事故造成的，以防止这种车辆到车辆技术。这种V2V技术不仅可以防止事故，而且可以检测到它们。此V2V是其的子集。v2v是车辆到车辆通信，在该通信中，车辆交换有关速度，位置和旅行方向的信息，从各个方向近距离靠近驾驶员的车辆对车辆的全面意识。当前系统既包括预防（通过振动传感器）和检测（通过Google Maps Integration）。在拟议的论文中解决了预防和检测。在预防方面，DSRC是用于通信的无线网络。V2V的操作范围为250m。这项技术在丘陵地区特别有用，在丘陵地区，驾驶员可能无法检测到盲点中的车辆。而不是DSRC，我们可以使用Zigbee或蓝牙进行通信。使用UV传感器检测到障碍物，并由蜂鸣器提醒；当它超出范围时，车辆会自动停止。在检测方面，这主要基于检测事故的加速度计。将使用GPS和GSM来实现事故位置的识别和创建以及消息和位置的发送。该系统的主要优点是成本效益，确保安全性，能够迅速挽救受害者的生命，有效的时间消耗的能力以及减少人为错误的可能性。
自动驾驶车辆的自动参数调整
摘要 - 现代自动化驾驶解决方案利用少量的计划和控制组件，其中需要对不同的驾驶情况和车辆类型进行调整，以实现最佳性能。本文提出了一种自动调整此类参数的方法，以重新进行专家演示。我们利用一个成本函数，该成本函数捕获了控制器与记录所需驾驶行为的闭环操作的偏差。参数调整。在一个案例研究中比较了三种优化替代方案，在案例研究中，在现实世界驾驶的情况下，轨迹规划师为车道调整了轨道。结果表明，即使在嘈杂的演示数据方面，提出的方法也可以显着改善手动调整的初始参数。
使用OpenCV
本文使用OpenCV和Raspberry Pi微控制器引入了一种创新的自动太阳遮阳板系统，该系统利用计算机视觉。它自主可实时调整阳光遮阳板，以减轻不同的阳光强度的影响，从而提高驾驶员的安全性和舒适性。系统从相机分析实时视频馈送，使用OpenCV算法检测和测量阳光强度。Raspberry Pi根据预定义的阈值协调遮阳板调整，从而优化可见性并降低眩光效应。其具有成本效益和高效的体系结构适用于各种车辆，并结合了一个紧凑的PI摄像头，用于输入和Raspberry Pi的处理能力，以实时决策。该系统解决了阳光引起的暂时失明，尤其是在黎明和黄昏期间，对道路安全产生了重大贡献。本文讨论了设计，实施和评估，强调了现实部署和未来增强功能的考虑。总体而言，它代表了整合计算机视觉和微控制器技术以实现汽车安全性的重大进步。
臂章：来自自动
大语言模型（LLMS）在一系列文本生成任务中表现出了显着的功能。但是，LLM仍然在需要多步决策和环境反馈的问题上挣扎，例如在线购物，科学推理和数学问题解决。与纯文本数据不同，收集大规模的决策数据具有挑战性。此外，许多功能强大的LLM只能通过API访问，由于成本和复杂性，这阻碍了对代理任务的微调。为了解决LLM代理的局限性，我们提出了一个框架，该框架可以自动从没有人类注释的环境中学习奖励模型。该模型可用于评估LLM代理的动作轨迹并为任务计划提供启发式方法。具体来说，我们的方法涉及使用一个基于LLM的代理随机浏览环境，从而产生各种动作轨迹。随后，利用单独的LLM来分配任务意图，并与每个轨迹的正确响应合成负面响应。然后将这些三胞胎（任务意图，正面响应和负面响应）用作训练数据，以优化能够评分动作轨迹的奖励模型。此奖励模型可以与基于LLM的代理和各种计划算法集成，以增强任务解决性能。通过对不同代理基准进行的评估来证明我们框架的有效性和概括性。总而言之，我们提出的框架代表了增强LLM代理商的决策能力的重要选择。通过自动化奖励模型的学习，我们克服了数据稀缺和API限制的挑战，可能彻底改变了LLM在复杂和交互式环境中的应用。这项研究为更复杂的AI代理铺平了道路，能够解决需要多步骤决策的各种现实世界中的问题。1
一种用于自动挤奶系统中自动检测奶牛社交互动的计算机视觉方法
欧洲兽医培训协调委员会 (ECCTV) 专家工作组建议在兽医实践中使用数字技术和人工智能 (DT&AI) [1]。特别是，ECCTV 工作组指出了将 DT&AI 融入兽医实践以改善畜群健康管理 (HHM) 的重要性，包括预防、可持续生产、性能和农场动物的繁殖。这些建议主要适用于养牛业，该行业需要新的智能方法，例如使用新技术和新方法进行数据分析。机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 等新兴领域有望在应对养牛业面临的新挑战方面发挥重要作用 [2]。
文本分析和自动索引 - SIGIR
本书的前两章介绍了现有信息检索系统的设计和操作。在信息检索所需的所有操作中，最关键、也可能是最困难的操作是分配适当的术语和标识符，以表示集合项的内容。这项任务称为索引，通常由训练有素的专家手动执行。在现代环境中，索引任务可以自动执行。本章涉及用于自动索引的技术以及这些技术的效果和性能。首先描述基本的索引任务，然后比较手动和自动索引。然后研究选择好的内容术语和根据术语的假定值分配权重的基本技术，以便进行内容识别。然后提出了一种简单的自动索引程序，以及由使用术语短语和同义词库类别组成的改进。还简要介绍了语言和概率技术在自动索引中的使用。最后，包括评估输出以证明所提出的索引技术应用于小样本集合的有效性。
自动索引：最新报告 - GovInfo
索引编制的原理已有数千年历史，即使用主题内容线索和项目替代物来代替基于阅读全部内容的搜索。在古代苏美尔和巴比伦，泥板有时被一层薄薄的粘土封套或护套包裹，上面刻有泥板本身内容的简要描述 (Carlson，1963[101]；Hessel，1955[268]；Lalley，1962[343]；Olney，1963[458]；Schullian，1960[525])。已知最早的索引表显然是公元前三世纪卡利马科斯的索引表，它是对大约 130,000 卷纸莎草纸卷内容的指南 (Olney，1963[458]；Parsons，1952[469])。
