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了解自动驾驶的不同级别
根据美国汽车工程师学会 (SAE) 的定义，自动驾驶分为六个级别。这些级别从代表无自动化的 0 级到代表完全自动化的 5 级不等。每个级别都表明自动驾驶技术的发展和实施向前迈出了一步。下面是每个级别的详细说明。在 0 级，没有自动化，驾驶员完全负责控制车辆。虽然车辆可能包括前方碰撞警报或紧急制动等基本系统，但这些系统不被视为自动化，因为它们不承担任何驾驶任务。驾驶员必须执行所有功能，包括转向、制动、加速和驾驶车辆。进入 1 级，我们遇到了自动化的第一阶段，称为“驾驶辅助”。在这个级别，车辆可以协助驾驶员转向或加速和制动，但不能同时进行。例如，自适应巡航控制等功能有助于保持设定的速度，同时调整与前方车辆的距离。车道保持辅助系统还提供轻微的转向调整，以保持车辆在车道上。
完全自主的机器人浮子遵循室内游行路线
•每个团队必须完成测试游行清单项目1-6，以确保所有机器人车辆符合规格和功能要求。最大允许进行5次尝试•在测试游行清单上将项目1-6传递后，将给出一个编号的标志•不完全满足测试游行清单项目1-6的游行要求的团队将获得一个字母的标志并允许竞争，尽管在法官的评估中会考虑满足要求的能力。每个团队成员必须清楚地解释他/她的角色•法官将在整个比赛中采访团队成员•将有两个（10+2 = 12分钟）游行。
可能会有带有tecnobus的高容量电动自动驾驶汽车；扩展在自动驾驶汽车用例中的领导
Minibus是May Mobility的第五个独特的车辆平台，将与Toyota Sienna Autono-Maas平台一起集成到舰队中，展示了该公司在自主系统集成中的适应性。这种扩展进一步增强了其服务于更广泛的移动用例，从乘车服务到高容量运输。“我们与Tecnobus的合作伙伴关系表明，我们很认真地对扩大过境通道和减少城市交通拥堵，” May Mobility的首席执行官兼创始人埃德温·奥尔森（Edwin Olson）说。“这是一个很好的例子，说明如何为社区做正确的事也可以很好地发展我们的业务。”该合作伙伴关系还为May Mobility扩展到新的国际市场的道路，由Tecnobus的母公司ICAPGroup及其既定的30年基础设施，跨越27个国家和1,200多个地点的支持。可以在CES展位＃3666上找到其移动性，在那里它显示了Toyota Sienna Autono-Maas平台。
使用自主多代理系统的自我适应实时数据生态系统
在这些数据生态系统的复杂性方面，最近数字结构内数据的生成和处理的急剧增加是前所未有的。多年来一直是数据管理的主要控制系统的集中式控制系统在面对当前弥漫数据管理工作流程的挑战方面变得较少。他们经常使用预设呼叫控制策略以及固定或幼稚的优化，这不允许对当前的数据处理需求做出反应。社交网络，智能城市，多设备系统和一般物联网（IoT）已改变了大量数据的处理格局，必须实时处理。常规数据处理结构无法容纳或适应动态工作负载，就像实时处理和/或大型动态矩阵处理所隐含的那样。因此，在用例中，当今的应用程序比以往任何时候都需要实时数据处理，包括欺诈检测，自主系统和智能城市基础架构，在这些基础架构中，动作或决策延迟可能会花费很多。更重要的是，当前世界中数据生态系统的模块化伴随着各种数据源，数据质量和异质数据处理需求。有几个这样的数据流，组织必须与几个具有不同延迟，吞吐量和可靠性要求的数据管道抗衡。由于系统必须处理意外的量和过程负载，因此这种下降的复杂性更加复杂。
非线性非自治动力系统的实用H-观察者设计
几项研究试图解决非线性非自治动力学系统的观察者设计问题[2，4，6，8，10，13，18]。在文献中，最涉及的非线性系统是所谓的Lipschitz类系统。在这方面，[17]建立了足够的条件，确保了Lipschitz系统的观察者的稳定性。实践中，Lipschitz系统构成了重要的实际系统，这激发了越来越多的Lipschitz系统观察者的关注。但是，许多现有结果仅适用于小的Lipschitz常数。因此，数学文献[11]为广义Lipschitz的连续性构建了单面Lipschitz的连续性。在同一概念[1]中，对于非线性系统，二次内在性是
将决策委托给自主人工智能
授权是组织成功的重要组成部分，可用于克服个人缺点并借鉴他人的专业知识和能力。然而，授权伴随着风险和不确定性，因为它涉及权力的转移和控制权的丧失。事实上，研究表明，人们倾向于将权力委托给其他人，这往往导致决策失误，并最终产生负面的经济后果。然而，今天人们面临着一种新的授权选择：人工智能 (AI)。在大数据的推动下，人工智能正迅速变得更加智能，并且经常超越人类预测者和决策者。鉴于计算自主性的这种发展，研究人员需要重新审视决策授权的方式和原因，不仅要明确人们是否愿意将控制权交给人工智能代理，还要明确人工智能是否可以减少授权不足的情况，这种授权不足在人们面临激发强烈控制欲望的决策时尤为明显。通过将决策授权、社会风险和控制溢价的研究与新兴的人工智能信任领域联系起来，我们提出并发现，人们更愿意将决策委托给人工智能而不是人类代理，尤其是在决策带来损失时（研究 1-3）。结果进一步阐明了所涉及的潜在心理过程（研究 1 和 2），并表明流程透明度增加了对人类的授权，但没有增加对人工智能的授权（研究 3）。这些发现对于研究对人工智能的信任以及自主人工智能系统对管理者和决策者的适用性具有重要意义。
AI安全问题的景观 - 一种支持基于AI的自主系统安全保证的方法
摘要 - 手工智能（AI）已成为一项关键技术，推动了一系列应用程序的进步。将其集成到现代自主系统中需要确保安全。但是，确保合并AI组件的系统安全性的挑战是很大的。缺乏具体的规格，以及操作环境和系统本身的复杂性，导致了不确定行为的各个方面，并使令人信服的系统安全证据的推导变得复杂。尽管如此，学者们建议彻底分析和减轻AI特异性的不可能，即所谓的AI安全问题，该问题提供了支持令人信服的保证案例的基本证据。在本文中，我们以这个想法为基础，并提出了AI安全问题的所谓景观，这是一种新颖的方法，旨在通过系统地证明缺乏AI安全问题来支持基于AI的系统的安全保证案例。通过涉及无人驾驶区域火车的案例研究来说明该方法论的应用，并证明了其实用性和有效性。索引条款 - AI安全，保证案例，自主系统，机器学习
欧盟对自主导弹防御系统的困境
本文分析了在弹道导弹和巡航导弹威胁日益增加的情况下，欧盟对自主导弹防御的需求，强调欧洲目前对美国和北约的依赖，这主要是由于缺乏自己的卫星预警系统。在此背景下，德国正在推动欧洲天盾计划 (ESSI)，这是一种依赖美国和以色列系统的导弹防御系统，这引发了与法国的紧张关系，法国主张自主并将其核威慑纳入战略讨论。本文详细介绍了导弹防御系统所需的能力，强调了卫星早期探测的重要性。虽然美国拥有 SBIRS 等先进系统，下一代 OPIR 将增强这些系统，但欧盟缺乏类似的能力，并且在开发自己的系统方面面临资金和技术困难。欧洲的 TWISTER 和 ODIN 的 EYE II、HYDEF 和 HYDIS 项目仍处于早期阶段，旨在创建一个预警卫星系统和新的拦截器，尽管预计它们不会在短期内投入使用。为这些发展提供资金是一项重大挑战，欧盟正在考虑联合发行债券等选择。欧盟必须决定如何加强其国防和航天工业，减少对某些盟友的依赖，并在有限的预算资源内运作，而太空预警能力对于实现国防领域的战略自主至关重要。
细胞自主定时驱动脊椎动物分割时钟的波模式
生长的脊椎动物体的抽象节奏和顺序分割依赖于分割时钟，这是一种多细胞振荡遗传网络。时钟可见为组织级运动学基因表达的运动波，这些运动波穿过前中胚层（PSM），并在每个形成段的位置停滞。在这里，我们测试了该标志性波模式是如何通过培养单个成熟PSM细胞来驱动的。我们将它们的细胞自主振荡和停滞动力学与我们在细胞分辨率下在胚胎中观察到的动力学进行了比较，发现振荡相对放慢的相似性和与分化的一致性相似。这表明细胞不需要细胞 - 超支信号来指导波模式下的发展程序。我们表明，在尾梁中退出的细胞中，一个细胞自主的时序活动会启动，然后在PSM中的前向细胞流中向下延伸，从而使用经过的时间为时钟提供位置信息。外源性FGF延长了细胞中性计时器的持续时间，表明胚胎中的外在因子可能通过计时器调节分段时钟。总的来说，我们的工作表明，嘈杂的细胞自主，固有的计时器驱动了波模式下的振荡放缓和停止，而胚胎中的外部因素则在该计时器的持续时间和精确度中。这是对驱动发育中组织模式的细胞中性和 - 超级机制平衡的新见解。
带有自动机器人和公共交通的明确货物
不断增长的城市化，爆炸电子商务，提高客户期望以及减少运输的环境影响的需求要求对上一英里的创新交付。本文探讨了一种新的快速发货模型，该模型将公共交通与自动驾驶机器人（ARS）结合在一起并研究其实时管理。在交付时间短的动态需求到达下，我们提出了一个滚动范围框架，并设计了机器学习增强的列生成（CG）方法，以解决实时AR调度问题。我们使用现实世界传递需求数据的数值实验的结果表明，拟议系统的重要潜力减少了旅行时间，车辆交通，排放和噪声。我们的结果还揭示了基于学习的CG方法的功效，该方法提供了与经典CG方法几乎相同的质量解决方案，其计算努力较少。