XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System多个车辆
对自动驾驶汽车的虚拟现实研究的评论...
1的研究将因子作为独立变量。2不适用的是指设计因素不存在的研究（例如，脱皮的场景，单车）。3案件总数可能大于选定论文的数量，因为一项研究可能包括多个车辆或多种情况。
denso：用量子计算优化运输
这不仅仅是节省时间和精力 - 这些效率提高也可能会削减与所有这些出租车相关的碳排放。denso还正在寻找其他机会，以使城市运输更加环保。这包括可以减轻乘车共享服务的碳足迹的替代乘车共享模型，包括结合多个车辆类别的“多模式运输”系统。例如，前往流行目的地的骑手可能通过单个汽车将其带到班车或公共汽车，以节能和交通最小化的方式将它们集体运输到下一站。
asamopenscenario®DSL2.1.0-释放演示
标准强调了场景描述的组成和重复使用，从而使简单的方案可以作为更复杂的方案的构建块。它可以启用特定于位置的特定和地图/奇数情景描述，从而实现了广泛的适用性。该语言支持各种具体，逻辑和抽象的方案描述。这些场景包括涉及多个车辆，其他交通参与者，复杂的环境相互作用，测试参数的复杂变化的操作以及对复杂或复合测量标准的评估和分析。该语言可以创建抽象场景，重点关注场景意图。
HSIA风险DAG叙事
•任何类型的异常事件都受车辆设计的影响，乘员集成水平，自动系统的贡献，系统复杂性，任务架构复杂性（单车，多个车辆，停靠，行星登陆等）。），有效的任务持续时间。在EVA的情况下，西装设计也会影响异常事件。，当由船员降低功能的机组人员以功能障碍或知识不足，技能和能力不足的机组人员执行时，它也会受到时间关键程序执行的影响，可能会导致车辆系统中发生异常事件的错误。
Quantum®产品指南
FeniexQuantum®是世界上第一个获得专利4彩色最亮的紧急警告产品系列。在4种配置类型中可用；单个，双杆，5个灯杆和20多个车辆特异性内杆的单个，双，三，三轴和四核。在Feniex，我们将制造Quantum®系列，所有4个版本的单，双，Tri和Quad，分别为1个零件号，并能够由Feniex授权经销商解锁，以取决于任何版本，具体取决于客户的需求。不再确保客户配置。不再需要为不需要的技术付费。不再生产长时间的等待时间。付费并自定义所需的东西，所有零件号以下。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Åkerblom，N。，Chen，Y.，Haghir Chehreghani，M。（2023）。能源消费的在线学习
由于电池容量有限，能源效率有效的导航构成了电动汽车的重要挑战。我们采用贝叶斯的方法来对路段的能源消耗进行建模，以进行有效的导航。为了学习模型参数，我们开发了一个在线学习框架，并研究了几种探索策略，例如汤普森采样和上限限制。然后，我们将我们的在线学习框架扩展到多代理设置，在该设置中，多个车辆可适应和学习能量模型的参数。通过分析批处理反馈下的算法，我们分析了汤普森采样，并在单位代理和多代理设置中建立了严格的遗憾界限。最后，我们通过在几个现实世界的城市路网络上进行实验来演示方法的性能。
危险化学物质运输的多米诺事故的定量风险评估模型
摘要：近年来，危险材料运输事故受到了越来越多的关注。先前的研究集中在涉及单车的事故上。当装有材料的车辆聚集在一条道路上时，潜在的多米诺骨牌事故可能会导致可怕的事件。本文提示了定量风险评估（QRA）模型，以估计多车事件的风险。该模型使用动态贝叶斯网络（DBN）计算危险化学物质泄漏和爆炸的可能性。对于不同类型的危险化学物质，该模型使用事件树列出不同的场景，并分析每种情况引起的多米诺骨牌事故的可能性。FN曲线和潜在的生命损失（PLL）被用作评估社会风险的指数。分析了上海金山区的多个车辆的案件。案件的结果表明，驾驶员的状态，道路类型，天气因素和车辆之间的距离对危险物质运输事故造成的社会风险产生了重要影响。
对连接和自动化车辆联合学习的调查
摘要 - 连接和自动化的车辆（CAVS）代表汽车领域中快速增长的技术，提供了有希望的解决方案，以应对诸如交通事故，拥堵和污染等挑战。通过利用骑士，我们有机会建立一个安全，高效且在环境上可持续的运输系统。基于机器学习的方法被广泛用于CAVS中，以用于感知，计划和控制等关键任务，在这种任务中，CAVS中的机器学习模型仅通过本地车辆数据训练，并且在暴露于新环境或看不见的情况下的性能不确定。联合学习（FL）是一种分散的机器学习方法，使多个车辆能够在分布式学习框架中开发协作模型。fl使骑士能够从广泛的驾驶环境中学习并改善其整体性能，同时确保当地车辆数据的隐私和安全性。在本文中，我们回顾了研究人员在将FL应用于骑士方面取得的进展。提供了在CAVS上实现的各种数据模式和算法的更广泛的看法。详细审查了FL的特定应用，并对研究挑战进行了分析。
发电机的噪音用于充电...
项目的范围包括提高更高能源输出的转换效率，探索多个车辆充电的可伸缩性，与可再生能源集成在一起的混合能源解决方案，采用智能电网技术以有效分配，优化传感器放置以提高能量捕获，并为可靠的供应进行研究。这些努力旨在创建一个更强大，更具影响力的能源产生系统，并在可持续运输和系统中广泛适用。交通噪音：道路和高速公路上的车辆噪音是许多人每天噪声污染的常见来源。工业噪声：工厂，建筑工地和工业设备产生的噪声可能会导致噪声污染。飞机噪音：居住在机场附近的人可能会因飞机起飞和着陆而受到噪音污染。城市环境：在城市中，包括警报器，汽车警报和其他城市声音在内的城市生活不断嗡嗡作响，可能会导致噪音污染。家用电器：虽然传统意义上的污染不是污染，但家用电器（如搅拌机，洗衣机和真空吸尘器）产生的噪音可能是日常生活中不必要的噪音的来源。这些是我们可以使用项目的应用程序。这些区域中产生的噪声用于将其转换为电力，我们可以将其用于为手机充电或用于家用电器
海上搜索任务的持续时间表评估和自适应重新计划
自适应自动驾驶汽车进行的抽象搜索操作多年来一直是引起人们极大兴趣的话题。此类操作需要精心安排的多个车辆的安排协调，这些车辆在感兴趣的地区执行搜索任务。由于海事环境的固有不确定性，如果车辆具有重要的能力以适应其任务以实时匹配其检测到的环境，则可能无法保持最初计划的搜索时间表。我们提出了一种多车自适应算法，用于动态评估和弹性重新规划在海上环境中常见的可变长度任务。在自适应评估和重新规划问题中，最初计划通过自适应，自主搜索工具执行一组任务。任务根据先验知识和预期的结果在预定的时间表下分配给搜索车辆。由于车辆对环境或目标姿势等原位条件的自主性和反应性，因此每个任务所需的精确持续时间和行动尚不清楚。我们开发了一个隐藏的马尔可夫模型（HMM），用于传播任务估计，并加上基于二次编程的弹性重新安排机。结果是一种集成的估计和安排适应方案，该方案迅速，有效地基于原位观察结果重新计划了车辆的时间表。数值模拟结果表明，与现有方法相比，这种新颖的HMM方法可避免的时间表变化超过两倍。