XiaoMi-AI文件搜索系统
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使用深度学习，语义
地址：巴基斯坦木尔坦电子邮件：imrankhurshid25@gmail.com摘要自动驾驶引起了人们的重大关注，因为它可以实时消除严重的驾驶风险。虽然自动驾驶汽车在很大程度上依赖传感器来进行车道检测，障碍物识别和环境意识，但由于诸如阴影，不良的车道标记和障碍物视图之类的因素，准确的车道识别仍然是持续的挑战。尽管计算机视觉的进展，但这个问题尚未完全解决，这在当前文献中存在差距。这项研究的主要目的是通过开发增强的车道检测系统来应对这些挑战。为了实现这一目标，该研究集成了先进的技术，包括语义分割，边缘检测和深度学习，再加上来自相机，激光雷达和雷达的多传感器数据融合。通过采用这种方法，该研究研究了各种泳道检测方法，并根据准确性，特异性和处理速度对现有系统的拟议模型进行了基准测试。初始发现表明，语义分割和多传感器融合的组合可改善实时场景中的车道检测。所提出的模型达到了97.8％的车道检测准确性，特异性为99.28％，平均处理时间为0.0047秒。本研究不仅解决了现有车道检测系统的局限性，而且还提供了改善自动驾驶汽车道路安全性的见解。关键字：车道检测，语义细分，边缘检测，自动驾驶汽车。
大脑-身体任务共同适应可以提高自主学习和双足行走的速度
摘要 受到动物大脑和身体共同适应环境的启发，我们提出了一种肌腱驱动和过度驱动（即 n 个关节、n + 1 个执行器）的双足机器人，它 (i) 利用其可反向驱动的机械特性来管理身体与环境的相互作用，而无需明确控制，以及 (ii) 使用简单的 3 层神经网络在仅 2 分钟的“自然”运动喋喋不休（即与腿部和任务动态兼容的探索策略；类似于儿童游戏）后即可学会走路。这种大脑与身体的协作首先学会在“空中”产生脚的周期性运动，并且无需进一步调整，就可以在双足动物放低到与地面轻微接触时产生运动。相比之下，用 2 分钟的“幼稚”运动喋喋不休（即忽略腿部任务动态的探索策略）进行训练，不会在“空中”产生一致的周期性运动，并且在与地面轻微接触时会产生不稳定的运动并且没有运动。当进一步降低双足动物并使期望的腿部轨迹达到地面以下 1 厘米时（导致期望轨迹与实际轨迹之间的误差不可避免），基于自然或幼稚的咿呀学语的周期性运动呈现出几乎同样持续的趋势，并且随着幼稚的咿呀学语而出现运动。因此，我们展示了如何通过植根于植物可反向驱动特性的持续物理适应来驱动在不可预见的情况下不断学习行走，并通过利用植物动力学的探索策略来增强这种适应。我们的研究还表明，受生物启发的肢体和控制策略的共同设计和共同适应可以在没有明确控制轨迹误差的情况下产生运动。
代理治理：自治决定的框架...
直接人类干预，实时做出关键决策。但是，随着自主系统变得更加复杂和普遍，治理问题就会出现。自主代理在预定义的参数中运行，有时会遇到道德困境，目标相互矛盾的目标和不可预见的变量会带来治理挑战的情况。代理治理解决了此类系统的自主能力与对以人为本的监督的需求之间的差距，以确保这些代理人在道德，透明和法律范围内行事。本文旨在为管理自主决策系统提供一个框架，强调问责制，透明度，适应性和法规合规性的重要性。本文的中心论点是，治理模型必须发展以适应自主代理的独特特征，以确保人类和代理责任。
Diamondback™自动侦察和安全
L3Harris Technologies是国防工业中值得信赖的破坏者。始终牢记客户的关键任务需求，我们的员工提供了端到端的技术解决方案，以连接空气，土地，海洋，海洋和网络域，以实现国家安全的利益。有关更多信息，请访问l3harris.com。
全自动沥青的创新技术在Graz附近的A9高速公路上成功测试了完全自主的沥青
••针对欧盟范围内的研究项目的一部分，用于改善道路施工和维护工作期间工人和道路使用者的安全性的试验部分•自动化机器人的机械•自动驾驶机器机械处理现场障碍，道路标记，道路标记，沥青表面维修和沥青维修维也纳/graz，2024年10月1日在2024年10月1日开放，并在2024年10月9日开放。斯洛文尼亚的边界与技术创新，例如完全自主的沥青铺路和工作区分割，并具有对象识别。 Strabag的TPA能力中心及其在欧盟范围内研究项目Infrarob（9/21–3/25）中的合作伙伴在A9沿A9沿着正在进行的翻新工程中成功测试了他们在实践中的一些新开发的自动化技术。 创新解决方案的目的是帮助提高道路建设和维护工程的安全性，效率和成本效益。 在过去的三年中，来自八个不同国家的总共15家公司和研究机构一直在西班牙维戈大学的领导下从事五个基础运动。 改善职业健康和安全一个完全自主的摊铺机放置在Spielfeld附近的180米长的试验部分上 - 完全自动自动自动，实施和物流由Graz的Strabag团队协调。 道路操作员和Infrarob合作伙伴Asfinag提供了试用部分。 他们将能够在移动的距离内工作•针对欧盟范围内的研究项目的一部分，用于改善道路施工和维护工作期间工人和道路使用者的安全性的试验部分•自动化机器人的机械•自动驾驶机器机械处理现场障碍，道路标记，道路标记，沥青表面维修和沥青维修维也纳/graz，2024年10月1日在2024年10月1日开放，并在2024年10月9日开放。斯洛文尼亚的边界与技术创新，例如完全自主的沥青铺路和工作区分割，并具有对象识别。Strabag的TPA能力中心及其在欧盟范围内研究项目Infrarob（9/21–3/25）中的合作伙伴在A9沿A9沿着正在进行的翻新工程中成功测试了他们在实践中的一些新开发的自动化技术。创新解决方案的目的是帮助提高道路建设和维护工程的安全性，效率和成本效益。在过去的三年中，来自八个不同国家的总共15家公司和研究机构一直在西班牙维戈大学的领导下从事五个基础运动。改善职业健康和安全一个完全自主的摊铺机放置在Spielfeld附近的180米长的试验部分上 - 完全自动自动自动，实施和物流由Graz的Strabag团队协调。道路操作员和Infrarob合作伙伴Asfinag提供了试用部分。他们将能够在移动tpa及其在Infrarob Subproject 1中的三个德国合作伙伴因此实现了他们的核心目标：现在已经开发的自动控制系统是完全自主的沥青铺路的缺失部分；它补充了Moba Ag，ThKöln，Tu Darmstadt和TPA的创新测量和传感器技术，此前曾经是Desship -Dress Robot -Road Construction 4.0的一部分开发的。The automation of asphalt paving could improve occupational health and safety on road construction sites in the long term, as Sebastian Czaja, Head of TPA Group PSS (Process Stability in Road Construction), points out: “In the future, paving staff will increasingly be performing the task of controller.
在自主系统中引起可解释AI的道德挑战
自主系统（例如车辆，无人机和机器人）迅速整合到各个部门中，带来了有关其决策过程的重大道德挑战。本文研究了可解释的AI（XAI）在解决这些挑战中的作用，尤其是在发生事故的问责制以及在自动化环境中人类监督的必要性方面的作用。我们讨论了透明度的关键道德含义，强调了Xai如何弥合复杂算法的决策和公众理解之间的差距，从而促进了对这些技术的信任。本文还概述了当前的AI安全监管框架，分析了它们在促进负责任创新方面的有效性。此外，我们研究了不透明算法的后果，尤其是在赌注异常高的生命危机应用中。通过对案例研究的分析，我们展示了组织如何成功实施XAI，以增强其自主系统中的安全措施并维护道德责任。最终，本研究主张将XAI作为发展负责任的自主技术的重要组成部分，确保问责制和维护越来越定义的自动化定义的时代。
自动驾驶汽车中机器学习的出现
机器学习的出现显着改变了自动化的景观，预示着效率，精度和创新的新时代。本文献综述探讨了机器学习在推进各个行业自动化方面的关键作用。通过检查机器学习算法的演变及其在自动化系统中的集成，该论文突出了关键的发展和突破，使机器能够通过最少的人类干预执行复杂的任务。评论从制造，医疗保健，金融和无驾驶员车辆中研究了案例研究，以说明机器学习驱动的自动化如何提高了生产率，增强的决策和降低运营成本。此外，本文讨论了与机器学习的广泛采用相关的挑战和道德考虑
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新闻发布_THIESS和EACON标志谅解备忘录以提高自动舰队功能和脱碳
EACON矿业公司成立于2018年5月，专门提供安全，高效和可持续的全栈自动运输解决方案。EACON的创新自动运输解决方案Orcastra®具有分布式体系结构，可显着降低采用自主驾驶技术的障碍。它为不同的开放式采矿环境提供了更大的灵活性和适应性，以及更具挑战性的各种情况。结合了EACON在减排动力总成设计方面的专业知识，EACON提供了多品牌混合电动和电池电动自动企业解决方案或改装自动解决方案，从而帮助推动采矿业的更安全，更绿色的未来。