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通过PIX违反测量保护性，不证明保持预防性
卡拉·拉哈尔（Carla Rahal）提供了释放许可证，并保持了其他预防措施。“我了解《刑事诉讼法》第319条第319条（第三项，V和IX）中规定的替代措施的应用，即：禁止与受害者保持联系；在夜间和时间下休假；以及电子监控，在不合适的情况下进行电子监控，受益于非责任，福利和福利和不公正。鉴于上述，我为撤销逮捕而辩护。 ”
使用高斯潜在功能的修改后方程式开发避免障碍控制系统
摘要 - 行驶系统是自动驾驶汽车的必要系统，许多论文提出了轨迹跟踪和避免障碍物的技术。高斯潜在功能对于使用2D激光雷达避免障碍物的轨迹跟踪控制系统众所周知。缺点是它依赖于局部最小值，在某些情况下，车辆和目标正在朝着相同的方向移动，由于有吸引力的潜在领域的诱惑太高，因此车辆和目标正在朝着相同的方向移动。然后，已经引入了使用修改后的有吸引力功能避免障碍物的轨迹跟踪控制，该功能的常规吸引力功能被修改以改善导航系统。模拟是通过Carla模拟器进行的，并且使用修改功能的避免障碍物的运动在跟踪过程中的摇摆运动和横向运动过程中的安全性考虑，这是通过车辆的横向加速度来考虑的，其在模拟情况下的值比其他类型的有吸引力的功能少。同时，修改后的功能还保持了车辆和障碍物之间的安全距离差距，以免避免在障碍物范围内避免在非常接近的范围内，这可能会导致碰撞。关键字 - 三射跟踪控制系统，避免障碍物，高斯潜在功能，有吸引力的功能，Carla Simulator
VLM-AUTO：基于VLM的自主驾驶助手，具有人类的行为和对复杂道路场景的理解
摘要 - 关于自动驾驶的大语言模型的重新研究显示了计划和控制方面的希望。然而，高计算需求和幻觉仍然挑战准确的轨迹预测和控制信号基础。确定性算法具有可靠性，但缺乏适应能力，无法复杂驾驶场景，并在上下文和不确定性上挣扎。为了解决这个问题，我们提出了VLM-Auto，这是一种新型的自动驾驶助手系统，以基于对道路场景的理解，以可调节的驾驶行为来赋予自动驾驶汽车。涉及Carla模拟器和机器人操作系统2（ROS2）的管道验证了我们系统的有效性，并利用单个NVIDIA 4090 24G GPU，同时利用视觉语言模型（VLM）的文本输出能力。此外，我们还为包含图像集的数据集和用于微调系统的VLM模块的相应提示集。在卡拉实验中，我们的系统达到了97。我们数据集中5种标签的平均精度为82％。在实际驾驶数据集中，我们的系统实现了96。在夜面场景和令人沮丧的场景中的预测准确性为97％。我们的VLM-AUTO数据集将在https://github.com/ziongo6/vlm-auto上发布。
Ali Nadar、Jérôme Härri。用于物联网人工智能 (AIoT) 的 AI 即服务平台。 2024. hal-04472970
摘要 — 借助去中心化的机器学习 (ML) 策略和现代边缘张量处理单元 (TPU)，智能设备不再仅仅是人工智能 (AI) 的消费者，更是其生产者，将物联网 (IoT) 转变为全球去中心化的物联网人工智能 (AIoT)。随着大量 AI 参与者的出现，不仅带来了发现和与它们建立网络的挑战，还带来了将其 AI 功能用作服务的潜力。然而，AI 参与者的异构性、它们的 AI 功能、AI 上下文环境、移动性，甚至可用或寻求的 AI 特性，不仅需要强大的 IoT 架构，还需要灵活的 AI 语义。在本文中，我们提出了一个 AI 即服务平台，帮助 AI 消费者在 AIoT 中识别适合其需求的现有 AI。我们描述了架构、API、消息流和 AI 语义，以便在需要时和需要的地点识别最合适的 AI 工作者，从而有效地从分布式车辆生成 AI 模型。作为概念验证，我们选择了一个应用场景，使用 CARLA 驾驶模拟器展示了 AI 模型根据车辆环境在车辆之间的可训练性/可更改性。索引术语 — AI 即服务、物联网 AI、机器学习、本体论、语义、驾驶模拟器、CARLA。
过敏的科学奖2025：请求申请
•Pascal Demoly，肺病学院教授兼蒙彼利埃大学医院系主任（法国）； •Alessandro Fiocchi，医学博士，儿科医院的过敏主任BambinoGesù，罗马，梵蒂冈市（意大利）； •伊朗人卡拉·伊朗人（Carla Irani），内科和临床免疫学副教授，过敏症 - 贝鲁特（Beirut）的迪亚德·德法兰西大学医学中心的免疫哮喘（黎巴嫩）； •哈佛T.H.环境卫生部主席Kari Nadeau，医学博士，博士学位Chan公共卫生学院，波士顿（美国马萨诸塞州）Chan公共卫生学院，波士顿（美国马萨诸塞州）
sages nbt创新周末 - 1月23日至25日，2025年
注册：7:00 AM-6：00 PM |林地门厅会议：7：15 AM-5：00 PM |林地宴会厅创新晚餐：6：00 pm-8：30 pm |祖母绿宴会厅7:00 am -8：15 AM |早餐7:15 AM -7：25 AM |开放欢迎和介绍|克里斯托弗·施拉赫塔（Christopher Schlachta）和埃里克·威尔逊（Erik Wilson）上午7:25 - 上午11:50 |这些课程将探索与将数字技术集成到外科实践中相关的问题，从而评估使用数字平台的培训和教育的潜在优势和缺点，以及数字分析，增强现实和机器学习可以在手术室中造成的优势和缺点。多次会议和小组讨论将包括以下主题：7:25 AM -7：35 AM | 2024年：我们现在在哪里进行手术AI？发言人：Filippo Filicori 7:35 AM -8：35 AM |我们从这里去哪里？主持人：Filippo Filicori，Gretchen Jackson演讲者（每个7分钟）Mahdi Azizian |迈向手术中的身体AI carla pugh |大数据时代的监管和行业关系的未来Danail Stoyanov |综合数据：现实世界数据替代玛格斯·马森（Margaux Masson）|使用视频分析增强任务评估Vikram Mohan |开放和连接或生态系统Matt Kroh |完全集成或基础设施面板讨论：（15分钟）8:35 AM -9：10 AM |说服我您的AI工作，可以产生ROI主持人：Jonah Stulberg，Carla Pugh扬声器：（每个7分钟）
2024 年世界野生动物犯罪报告
Munawar Kholis（印度尼西亚实地考察）、Anjali Kumar（南美）、Rebecca Latchford（玫瑰木）、Andrew Lemieux（有效的方法）、Jennifer Mailley（有效的方法和研究策略）、Jeffrey Mangel（海马）、Frances Maplesden（玫瑰木）、Nurfadhilah（印度尼西亚实地考察）、Rabby Pramudatama（印度尼西亚实地考察）、Jacob Phelps（危害）、Shannon Rivera（南美，性别）、Joni Seager（南美，性别）、Tanya Shadbolt（海马）、Carla Natalia Suarez Jurado（南美，性别）、Oliver Stolpe（玫瑰木）、Sarah Stoner（大型猫科动物）、Orji Sunday（玫瑰木）、Lorenzo Vallejo（海马）。
明尼苏达州参议院就业和经济增长金融...
Chair Bobby Joe Champion Minnesota Senate Building 3401 St. Paul, MN 55155 (651) 296-9246 Vice Chair Zaynab Mohamed Members Heather Gustafson Foung Hawj Karin Housley Eric Pratt Rich Draheim Susan Pha Carla Nelson Committee Staff: Committee Administrator Tom Melton (651) 296-1240 tom.melton@senate.mn委员会立法助理Taylor Tidwell-Bennett（651）296-9246 TAYLOR.TIDWELL.TIDWELL.BENNETT.BENNETT@MNSENAT E.GOV CACCUS CACCUS研究Demian Moore（DFL）参议院律师Andy Carlon Doyle fontaine Fontaine Fontaine Fontaine Notive
凭经验评估模拟环境中自动驾驶系统的片状测试
摘要 - 在自主驾驶系统（ADS）测试中，测试场景是预定的，特定的事件序列，包括静态实体（例如道路形状和交通标志）和动态实体（例如，交通信号灯和周围车辆的轨迹）。通过根据测试方案创建环境并在该环境中运行正在测试的广告，我们可以验证广告是否造成任何违反安全性（例如，与其他车辆的碰撞）。由于与现实世界中的测试方案相关的高成本和风险，基于模拟的测试依赖于可以创建各种虚拟驾驶环境的驱动模拟器，因此引起了极大的关注。由于模拟环境可以比现实世界更确定性，因此基于模拟的测试可以提供非粉状测试，即，从理论上讲，相同的测试场景（和相同的ADS）相同的测试结果。但是，在基于模拟的广告测试中，我们真的没有片状测试吗？本文使用两个广泛使用的开源驾驶模拟器：CARLA和MetAdrive在基于模拟的ADS测试中进行经验研究。我们的结果表明，令人惊讶的是，由于卡拉中的非确定模拟，基准测试方案的31.3％可能是片状的，而元素没有产生任何片状测试。我们进一步讨论了非确定模拟的潜在原因，片状测试在ADS测试中的含义以及减轻未来工作中片状的实用策略。