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在锂离子和钠离子电池电极日历期间对纵向皱纹的表征和理解的方法
锂离子电池（LIB）电池的制造遵循一个复杂的过程链，在该过程链中，单个过程影响后续过程。同时，对电池性能，可持续性和成本尤其增加了要求，迫使创新电池材料，生产技术和电池设计的开发。日历过程直接影响电极的体积密度，因此会影响电池电池的体积密度。日历仍然具有挑战性，因为它会在电极中引起高应力，从而导致缺陷，从而增加排斥率。电极材料与过程之间的相互作用以及缺陷的形成仍未完全了解，尤其是在使用新的材料系统时。在这种情况下，钠离子电池（SIB）是一种锂后电池系统，是克服常规LIB的局限性的有前途的选择。因此，本文介绍了第一种材料和机器独立的方法来描述和理解缺陷类型的纵向皱纹，该方法主要出现在电极的未涂层电流收集器边缘和运行方向上。目的是根据其几何形状系统地表征纵向皱纹。自动数据采集是通过激光三角测量系统和3D扫描系统进行的。几何值是根据原始数据计算的，并与所选的过程参数相关。无论材料如何，该方法都是适用的，如SIB的LIB和硬碳阳极的NMC811阴极的示例性结果所示。通过使用两个不同的试点日历，可以显示数据采集可以独立于机器进行。提出的方法有助于寻找解决方案，以避免在任何电池电极中纵向皱纹，从而降低排斥率。
用于预测早期胃癌淋巴结转移的机器学习模型不符合内窥镜可耐加固性标准
摘要背景我们开发了一种机器学习（ML）模型，以预测早期胃癌（EGC）患者淋巴结转移（LNM）的风险，这些患者不符合现有的日本内窥镜可固定性标准，并将其性能与最常见的临床风险扫描系统（Ecura System）相比。方法，我们使用了来自21家经过内窥镜亚粘膜溶解（ESD）和/或在2010年至2021年之间的21家机构的EGC患者的数据。所有切除的EGC在组织学上均未满足当前的日本内窥镜可耐加固性标准。在所有患者中，有3,506名构成了开发基于神经网络的ML模型的训练队列，而536个构成了验证队列。由接收器操作特征曲线（AUC）下的面积测量的ML模型的性能与验证队列中的ECURA系统的性能进行了比较。结果LNM率分别为14％（503/3,506）和7％（39/536），分别为培训和验证队列。ML模型在验证队列中鉴定出患有AUC为0.83（95％置信区间，0.76–0.89）的LNM患者，而ECURA系统鉴定出具有0.77的LNM的患者，其AUC为0.77（95％置信区间，0.70-0.85）（0.70-0.85）（p = 0.006）（p = 0.006，DELONG TEST）。结论我们的ML模型的性能优于ECURA系统，用于预测不符合日本内窥镜可固定性标准的EGC患者的LNM风险。迷你抽象，我们开发了一种基于神经网络的机器学习模型，该模型可预测早期胃癌患者淋巴结转移的风险，这些患者不符合内窥镜可缓解性标准。
具有光谱光子计数CT的假肢心瓣的超高分辨率和K边缘成像
背景和目的：心脏计算机断层扫描（CT）对假体心脏瓣膜（PHV）综合的检测和表征的贡献仍然受到限制。配备有光子计数检测器（PCD）的计算机断层扫描系统有可能克服这些局限性。因此，该研究的目的是将PHV的图像质量与PCD-CT和双能双层CT（DEDL-CT）进行比较。材料和方法：将两个金属和3个生物PHV放置在一个管子内，该管子内含有稀释的碘对比度，并在DEDL-CT和PCD-CT上以不同的角度反复扫描。两个小病变（厚度约2毫米；分别包含肌肉和脂肪）连接到4个阀的结构上，放置在胸腔幻影内，有和没有一个张力环，然后再次扫描。的采集参数是2个CT系统匹配的，并用于所有扫描。金属阀再次用适合钨k边缘成像的pa-Rameters扫描。对于所有阀门，在常规图像上测量了不同的金属零件，以评估其厚度和开花伪影。此外，还绘制了每个金属阀的6个平行剥离，并且所有密度<3倍对比介质的标准偏差的体体均被记录为条纹伪影的估计值。为主观分析，3位专家读者评估了阀门的常规图像，有和没有病变，以及钨K边缘图像。的阀门不同部分的显着性和清晰度，病变，金属和盛开的伪影的量表以4分制评分。将测量和分数与配对t检验或Wilcoxon检验进行比较。结果：客观分析表明，使用PCD-CT，瓣膜金属结构较薄，并且呈鲜花化的伪影。金属伪影也用PCD-CT（11 [四分位数（IQ）= 6] vs 40 [IQ = 13]％的体素量减少。主观分析允许注意到某些结构是可见的
应用光学和光学工程
前五卷的序言和光学工程学指出：“当然，应用的光学和光学工程的许多方面都不会在这些卷中涵盖。”涵盖了其中一些“众多方面”的卷VI。此卷专门用于连贯的光学设备和系统。近年来，应用的光学和光学工程在传统领域继续显示出强度，但已扩展到包括1965年本系列第I卷第I卷的全新领域。连贯的光学科学和技术已作为应用光学和光学工程的重要分支发展。刺激是对激光作为通用光源的快速发展和开发。什么是连贯的光学工程？是那个特殊区域与相干光的独特特性的实际应用有关。相干光在空间上是高度相干，高度相干的（狭窄的光谱轮廓），高方向性和高能的。空间连贯性允许很容易产生经典的衍射现象，并用于多种测量和模式识别程序中，这是由于检测器技术和微型计算机的进步特别可行的。时间连贯性允许干涉仪在干扰梁之间的路径差异较大；因此，可以扩展常规干涉法。谁会在1965年猜到，因为光的空间和时间特性是使全息作用的特性。全息图是从物体衍射（或散射）以及已知或可重复的参考或背景梁产生的干扰模式中记录的强度分布。依次，全息图已使得非常有趣的新方法干涉方法。衍射与空间过滤器相结合，尤其是全息滤波器，构成了图像和信号处理方法的基础，这些方法已成为数字图像处理技术的有趣替代方法。今天尤其如此，因为光阀和空间光调节器的发展。激光束的方向性意味着它可以将其聚焦到一个非常小的高能点。这已经彻底改变了用于阅读，记录和显示目的的光学扫描系统。众所周知的声学和电形效应可有效地用于控制相干光束的方向和强度。
美国宇航局的自主模块化扫描仪 (AMS) – 野火传感器
美国宇航局的自主模块化扫描仪 (AMS) – 野火传感器：从机载平台改进野火观测 V. Ambrosia a, *, J. Myers b , E. Hildum b a 加州州立大学 - 蒙特利湾 / 美国宇航局艾姆斯研究中心，美国加利福尼亚州莫菲特菲尔德 - vincent.g.ambrosia@nasa.gov b 大学附属研究中心 (UARC)，美国宇航局艾姆斯研究中心，美国加利福尼亚州莫菲特菲尔德。– jeffrey.s.myers@nasa.gov, edward.a.hildum@nasa.gov 摘要 - 美国宇航局自主模块化扫描仪 (AMS) – 野火传感器是一种机载 16 波段线扫描仪，其通道位于 VIS-IR-MIR-TIR 光谱区域。四个 AMS 热通道复制了两个拟议的 NPOESS VIIRS 通道的光谱带通区域，并可以更好地辨别野火情况。AMS 已在一系列有人驾驶和无人驾驶飞机上运行，包括 NASA Ikhana UAS。机载处理器允许从光谱数据中获取近实时的 2 级产品，并通过卫星链路发送给地面调查人员。自 2006 年以来，AMS- Wildfire 仪器已在美国西部广泛飞行，为灾害管理人员提供实时火灾产品，这些产品可定义热点、活跃火灾、阴燃和火灾后情况。在 2007-2010 年的活动期间，AMS 通过在野火事件上同时收集 MODIS 数据来支持卫星校准和验证工作。这些测量提高了人们对卫星观测的理解，并重新将重点放在 AMS 传感器上，作为一种能够得出关键火灾参数的仪器，以便更好地推断野火的热特性。借助 AMS 仪器的高空间、时间和辐射测量能力，可以更好地辨别火灾特性。机载平台提供的“持续”能力允许对火灾特性进行时间观察，而不是卫星系统提供的单一观察。将重点介绍 AMS 的运营、成功的任务以及未来用于支持火灾科学界和灾害管理界的计划。1 关键词：NASA、AMS、UAS、野火、VIS-IR-MIR-TIR 1.简介 自主模块化扫描仪 (AMS) - WILDFIRE 传感器是一种多用途 NASA 设施传感器系统和模块化 UAS 系统，供科学和应用界使用。AMS 扫描仪由具有三个配置光学头的 Daedalus AADS-1268 扫描系统组成。该配置主要在 NASA ER-2 高空飞机平台上飞行。其中一种配置是专题制图模拟器 (TMS)，用于土地覆盖研究，也用于野火成像。新的 AMS 被重新配置为具有类似扫描头的全功能 UAS 兼容传感器 * 通讯作者。
美国宇航局的自主模块化扫描仪 (AMS) – 野火传感器
美国宇航局的自主模块化扫描仪 (AMS) – 野火传感器：从机载平台改进野火观测 V. Ambrosia a, *, J. Myers b , E. Hildum b a 加州州立大学 - 蒙特利湾 / 美国宇航局艾姆斯研究中心，美国加利福尼亚州莫菲特菲尔德 - vincent.g.ambrosia@nasa.gov b 大学附属研究中心 (UARC)，美国宇航局艾姆斯研究中心，美国加利福尼亚州莫菲特菲尔德。– jeffrey.s.myers@nasa.gov, edward.a.hildum@nasa.gov 摘要 - 美国宇航局自主模块化扫描仪 (AMS) – 野火传感器是一种机载 16 波段线扫描仪，其通道位于 VIS-IR-MIR-TIR 光谱区域。四个 AMS 热通道复制了两个拟议的 NPOESS VIIRS 通道的光谱带通区域，并可以更好地辨别野火情况。AMS 已在一系列有人驾驶和无人驾驶飞机上运行，包括 NASA Ikhana UAS。机载处理器允许从光谱数据中获取近实时的 2 级产品，并通过卫星链路发送给地面调查人员。自 2006 年以来，AMS- Wildfire 仪器已在美国西部广泛飞行，为灾害管理人员提供实时火灾产品，这些产品可定义热点、活跃火灾、阴燃和火灾后情况。在 2007-2010 年的活动期间，AMS 通过在野火事件上同时收集 MODIS 数据来支持卫星校准和验证工作。这些测量提高了人们对卫星观测的理解，并重新将重点放在 AMS 传感器上，作为一种能够得出关键火灾参数的仪器，以便更好地推断野火的热特性。借助 AMS 仪器的高空间、时间和辐射测量能力，可以更好地辨别火灾特性。机载平台提供的“持续”能力允许对火灾特性进行时间观察，而不是卫星系统提供的单一观察。将重点介绍 AMS 的运营、成功的任务以及未来用于支持火灾科学界和灾害管理界的计划。1 关键词：NASA、AMS、UAS、野火、VIS-IR-MIR-TIR 1.简介 自主模块化扫描仪 (AMS) - WILDFIRE 传感器是一种多用途 NASA 设施传感器系统和模块化 UAS 系统，供科学和应用界使用。AMS 扫描仪由具有三个配置光学头的 Daedalus AADS-1268 扫描系统组成。该配置主要在 NASA ER-2 高空飞机平台上飞行。其中一种配置是专题制图模拟器 (TMS)，用于土地覆盖研究，也用于野火成像。新的 AMS 被重新配置为具有类似扫描头的全功能 UAS 兼容传感器 * 通讯作者。
Google无人驾驶汽车报告PDF
Google无人驾驶汽车是一款自动驾驶的汽车，可以安全，合法和舒适地在道路上航行。它结合使用Google地图，硬件传感器和人工智能软件来控制其运动。该项目由塞巴斯蒂安·瑟伦（Sebastian Thrun）领导，他还共同发明了Google Street View，并赢得了2005年DARPA大挑战赛。汽车将Google地图与各种硬件传感器集成在一起，包括LiDAR，摄像机，距离传感器和位置估算器。LIDAR技术使汽车可以测量最多60米的距离，而摄像机检测到即将到来的交通信号灯。距离传感器使汽车能够“查看”附近或即将到来的汽车或障碍物。位置估计器确定车辆的位置并跟踪其运动。人工智能软件从Google地图和硬件传感器接收数据，确定何时加速，放慢，停止或引导轮子。AI经纪人的目标是安全和合法地将乘客运送到所需的目的地。截至2012年，内华达州已经对Google无人驾驶汽车进行了测试，六辆汽车乘以140,000英里，偶尔进行人工干预。这项技术有可能彻底改变全球运输系统。回顾我在2014-2015学年在浦那大学的工程旅程，在AISSMS-SCOE的Gaikwad和Head Computer Engineering系的指导下，这是令人难以置信的启发性。我最真诚的感激之情延伸到A.M. Jagtap教授，他不仅提供了宝贵的指导，而且在整个学术期限内都为我提供了支持。自动驾驶汽车将控制驾驶，使用传感器来检测障碍物并相应地调整速度。这需要多种技术，包括车道检测，障碍物检测，自适应巡航控制，避免碰撞和横向控制。此外，传感器将监视道路状况，调整速度以确保安全行驶。完全自动化汽车是一项复杂的任务，但是在单个系统中取得了进步。配备了雷达，激光镜头和摄像机的Google的机器人汽车可以快速，准确地处理信息，从而做出决策并比人类更好地实施它们。这项技术有可能减少与交通相关的伤害和死亡，同时优化能源使用和道路空间。该系统结合了来自包括Google Street View在内的各种来源的数据，以创建完全自主的驾驶体验。过道Coe，浦那。车辆的转向和制动系统由通用处理器直接控制。该系统从各种来源接收感官输入，包括LiDar，Radar，位置估计器和Street View图像。LIDAR创建了一个三维平台，用于映射障碍物和地形。相机视觉馈电用于检测交通信号的颜色，使车辆能够相应地移动。同时，处理器不断与发动机控制单元进行通信。发动机控制单元具有硬件传感器，包括雷达，它使用无线电波来检测对象并确定其范围，高度，方向或速度。视觉选择会影响角分辨率和检测范围。雷达技术具有多种应用，例如空中交通管制，天气监测和军事系统。高科技雷达系统能够从高水平的噪声中提取物体。雷达系统以预定的方向传输无线电波，然后将其反映和/或被对象散射。反射回发射器的信号使雷达成为可能。如果一个物体移动更近或远，则由于多普勒效应，无线电波的频率发生了略有变化。雷达接收器通常位于发射器附近，电子放大器加强了接收天线捕获的弱信号。还采用复杂的信号处理方法来恢复有用的雷达信号。雷达系统在长范围内检测物体的能力是由于它们通过的介质对无线电波的吸收较弱。雷达系统依赖于他们自己的传输，而不是自然光或对象发射的波，通常是为了避免检测到某些对象，除非需要进行预期的检测。雷达技术使用人工无线电波照亮物体，尽管在数字信号处理和噪声水平提取方面具有高科技功能，但该过程使人眼或相机看不见。相反，LiDAR（光检测和范围）系统利用从激光器来测量目标的距离和特性的光脉冲，其应用涵盖了各个领域，例如地质和遥感。孔镜或梁分离器用于收集返回信号。1。与雷达不同，Lidar不使用微波或无线电波，从而与传统的雷达技术不同。它在大气研究，气象学甚至月球着陆任务中的使用都证明了其在不同地区的潜力。雷达和激光雷达系统之间的选择取决于特定要求，例如要检测到的对象的类型，环境条件和技术能力。与较短的红外激光器不同，机载的地形图映射激光雷达通常使用1064 nm二极管泵式YAG激光器，而测深的系统则使用532 nm的频率加倍激光器，因为后者能够以较少的衰减渗透水穿透水。图像开发的速度也受到系统中的扫描速率的影响，可以通过各种选项（例如双振荡平面镜或与多边形镜的组合）实现。固态照片探测器（例如硅雪崩光电二极管）和激光射击中的光电构皮之间的选择至关重要，接收器的敏感性是在激光雷达设计中需要平衡的另一个参数。非扫描系统（例如“ 3D门控观看激光雷达”）应用脉冲激光器和快速门控相机进行3D成像。在移动平台（例如飞机或卫星）中，需要仪器，包括全球定位系统接收器和惯性测量单元（IMU），以确定传感器的绝对位置和方向。这允许使用扫描和非扫描系统进行3D成像。每个卫星都会传输包括精确的轨道信息，一般系统健康以及所有卫星的粗糙轨道的消息。2。全球定位系统（GPS）在所有天气条件下都提供位置和时间信息，从地球上方的GPS卫星发送的准确的时序信号来计算其位置。接收器使用这些消息来确定运输时间，计算到每个卫星的距离，并使用三尾征来计算接收器的位置。然后以派生信息（例如根据位置变化计算出的方向和速度）显示此位置。在此处给出的文字Google Street View使用各种技术来捕捉全球街道的全景。专门的GPS应用程序同时使用位置和时间数据，包括用于交通信号的时机以及手机基站的同步。位置传感器（例如旋转器编码器）用于工业控制，机器人技术和其他需要精确轴旋转的应用。该系统由15个摄像头的玫瑰花结成，带有5百万像素CMOS图像传感器和自定义镜头。新一代的相机可以改善分辨率，取代了早期的相机。Google Street View显示了特殊改装的汽车的图像，但还使用替代方法来用于无法通过汽车（例如Google Trikes或Snowmobiles）进入的区域。这些车辆具有定向相机，GPS单元，激光范围扫描仪和3G/GSM/Wi-Fi天线。高质量的图像现在基于开源硬件摄像头。街道视图图像在放大地图和卫星图像后出现，可以通过将“佩格曼”图标拖到地图上的位置来访问。在交叉和交叉点处，显示了其他箭头。3。4。通过照片中的固体或损坏的线可视化相机汽车的路径，箭头指向每个方向的后续图像。人工智能软件过道COE，Pune使用控制单元。人工智能是旨在创建智能机器的计算机科学领域。智能代理人感知其环境并采取行动以最大程度地提高成功。Xeon处理器是一个多核处理器，最多8个执行核，每个核心支持两个线程。每个核心的共享指令和数据中级缓存处理实时传感器值和一般处理。两个Cortex-A9处理器处理转向和制动系统。异质计算是指使用各种计算单元（例如通用处理器或自定义加速逻辑）的电子系统。传感器数据获取：人类的感知经历了程序的运行，传感器数据采集涉及从各种传感器中收集和处理环境数据，包括LIDARS，CAMERAS和GPS/INS。JAUS互操作通信：无人系统的联合体系结构是由美国国防部开发的，为无人系统创建开放的建筑，Labview在其开发中起着至关重要的作用。驱车系统过热COE，浦那19 25。使用机电执行器和人机界面用电子系统替换传统的机械控制系统，从而消除了诸如转向柱和泵等组件。5。早期的副驾驶系统将演变成汽车运动员。算法：一种算法用于接收和解释从领导者车辆的位置数据，模仿其导航属性以准确遵循设定路径，并利用诸如面包屑位置和立方样条拟合的技术。逐线技术6.乘线技术驱动驱动线将技术与人工智能和算法相结合，仅控制三个驾驶零件：转向，制动和油门，取代传统的机械系统。通过电线技术进行电子驱动器及其应用的电子驱动技术涉及从车辆控制系统中消除传统的机械组件，并用电子传感器，计算机和执行器代替它们。DBW的优点包括通过计算机控制的干预来提高安全性，例如电子稳定控制（ESC），自适应巡航控制和车道辅助系统。此外，DBW提供的设计灵活性扩大了车辆定制选项的数量。但是，由于更高的复杂性，开发成本和安全性所需的冗余要素，实施DBW系统的成本可能会更高。另一个缺点是，制造商可能会降低某些范围内的油门灵敏度，以使车辆更容易或更安全。电子动力转向（EPS）是通过电线技术对驱动器进行的常见应用，该技术使用具有可变功率辅助的电子驱动转向系统。EPS系统在较低的速度下提供更多的帮助，而在较高速度下的援助则比液压系统更节能。电子控制单元（ECU）根据方向盘扭矩，位置和车辆速度等因素来计算所需的辅助功率。有四种形式的EPS：列辅助类型，小齿轮辅助类型，直接驱动类型和机架辅助类型。这些系统具有独特的优势，例如低惯性和摩擦，对各种汽车模型的适应性以及补偿单方面力量的能力。总体而言，电线技术的电子驱动器在车辆控制系统中提供了提高的安全性，灵活性和能源效率，这使其成为制造商的流行选择。在无人驾驶汽车中，使用算法和馈送到ECU的数据计算转向角度和扭矩，从而可以免提操作。6.3电线技术制动器用电子传感器和执行器代替了传统的机械制动系统，从而提供了减轻体重，较低的操作噪声和更快的反应时间等好处。但是，冗余制动系统对于安全性至关重要，在主要系统故障的情况下激活。电线技术的制动器使用雷达和激光镜输入来计算制动踏板传感器，从而使驾驶员无法施加制动器。使用电线技术的6.4节气门用电子控制代替了加速器踏板和油门之间的机械连接，并使用诸如加速器踏板位置，发动机速度和车辆速度等传感器来确定所需的油门位置。此设置提高了无缝的功率训练一致性，并促进了诸如巡航控制，牵引力控制和防止系统等功能的集成。运输官员的头等重点是流畅的流量。减少排放，燃油消耗减少，COE，Pune驾驶，带踏板位置无关，等等，辅助，空气燃料混合控制，减少排气排放。还与汽油直接注射技术，Aissms COE，Pune一起使用，许多地区正在开发许多区域，以允许人们使用它们，尤其是出租车服务，驾驶员由于各种原因而需要这份工作。当自动驾驶汽车能够执行没有额外的人的任务时，涉及人类服务的工作就会开始减少。这种现象类似于由自动驾驶汽车引起的大规模工作，这些汽车可以更有效地执行任务。自动驾驶汽车有可能彻底改变交通流量，而人类驾驶员可以选择破坏交通法律。随着自动驾驶汽车变得越来越普遍，交通拥堵将大大减少，从而使合并并退出高速公路。流量的减少将导致经济改善和平均燃油经济性的改善，以及由于其他车辆的一致性而导致的燃料消耗降低。3）燃油经济性自动驾驶汽车将消除不必要的加速和制动，以最佳的性能水平运行，以达到最佳的燃油效率。即使提高了1％的燃油效率，仅在美国就可以节省数十亿美元。通过实施自主安全系统，可以实现卓越的燃油效率。4）时间成本每天的价值在增加，自动化汽车可以为居住在繁忙城市的个人节省大量的时间。即使没有考虑货币价值，还有更多的时间进行休闲活动也会提高生活标准。降低由于流量而浪费的时间将使人们能够准时，更具动态并提高工作效率。期货距离自动驾驶汽车的过渡带来了一些好处，包括减少交通拥堵，提高燃油经济性和提高生产率。但是，它还引起了人们对设备成本，复杂的人工智能软件以及非理想道路条件对系统性能的潜在影响的担忧。demerits：1）高设备成本：使用高级技术，例如雷达，激光雷达，位置传感器，GPS模块，多核异质处理器和高分辨率摄像头很昂贵。2）复杂的AI软件：用于机器人汽车的人工智能软件的设计和实施是复杂的任务。3）多样化的道路条件：非理想的道路条件可能会影响软件做出的决策，从而可能影响系统性能。4）专业驾驶员结构的失业将大大减少许多与交通相关的问题。自动驾驶汽车可以更有效地利用道路，从而节省空间和时间。狭窄的车道将不再是一个问题，大多数交通问题将通过这项新技术的帮助最小化。研究表明，使用自动驾驶汽车，交通模式将变得更加可预测，而且问题越来越小。汽车制造商已经在高端型号中纳入了驱动程序辅助系统，这一趋势预计将继续。为了实现这一目标，需要进行广泛的研究和测试。随着智能车辆变得越来越普遍，公共部门的积极主动方法将决定何时到达这些福利。目前，存在各种技术来帮助自动驾驶汽车开发，例如GPS，自动巡航控制和巷道保持援助。这些技术可以与其他其他技术结合使用，例如基于视频的车道分析，转向和制动驱动系统以及编程控件，以创建一个完全自主的系统。主要挑战是获得公众信任，以允许计算机驾驶车辆。不会立即接受该产品，但是随着系统变得更加普遍，揭示其收益，随着时间的流逝，该产品会随着时间的流逝而获得接受。实施自动驾驶汽车将引起人们对可以执行任务的计算机代替人类的担忧。但是，社会不会立即改变；取而代之的是，随着这些车辆融入日常生活，随着时间的流逝，它将变得更加明显。2010年第11届国际控制，自动化，机器人技术和愿景国际会议（ICARCV）提出了一份名为“智能车辆导航方案”的研究论文。会议诉讼位于当年出版物的第1809-1814页。此外，2013年Kollam的T.K.M理工学院的研讨会报告探索了自动驾驶汽车的概念。A. Frome的一篇论文，“ Google Street View中的大规模隐私保护”，在2009年的第12届IEEE国际计算机视觉会议（ICCV 09）上发表了。该报告与来自浦那的Aissms Coe的研究人员合着。此外，罗尔夫·伊斯曼（Rolf Isermann）在2011年发表了《国际工程研究技术杂志》（IJERT）的第22卷。Google Street View开发的关键人物 Sebastian Thrun也是将Google的街头图像与人工智能软件相结合的先驱，以创建创新的导航系统。 他的工作为他赢得了美国国防部的重大认可和大量赠款。Sebastian Thrun也是将Google的街头图像与人工智能软件相结合的先驱，以创建创新的导航系统。他的工作为他赢得了美国国防部的重大认可和大量赠款。