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基于可解释人工智能的 COVID-19 风险预测前瞻性框架
摘要 鉴于 COVID-19 已蔓延至广大地理区域和人群，对所有出现流感样症状的个体进行或建议进行基于 RT-PCR 的检测是不可行的。由于检测成本高昂且少数国家人口众多，基于 RT-PCR 的检测范围仍然有限。因此，替代方法可能有助于预测 COVID-19 感染风险。我们构建了一个基于可解释的人工智能 (AI) 的综合网络前瞻性框架，用于预测 COVID-19 风险。我们采用了两步程序对 COVID19 感染风险进行非临床预测。第一步，我们根据最近研究中与 COVID-19 阳性症状相关的精心选择的参数来评估 COVID19 感染的初始风险。通常，X 射线扫描更便宜，并且在大多数政府和私人健康中心都很容易获得。因此，基于第一步计算出的初始风险的结果，我们进一步在我们提出的基于 AI 的前瞻性框架的第二步中使用胸部 X 射线扫描提供可选预测。由于经济落后国家难以进行昂贵的 RT-PCR 确认检测，因此这是我们可解释的基于 AI 的前瞻性框架的重要组成部分。结合基于深度学习的胸部 X 光扫描高级分析，对初步风险评估结果进行分析，以准确预测 COVID-19 感染风险。这种基于网络的前瞻性 AI 框架可以在未来的临床验证后在资源有限的环境中使用。采用这种基于 AI 的前瞻性框架所需的成本和时间将很少，因此它将使大多数生活在低收入环境（如小城镇和农村地区）的人口受益，因为这些地区无法获得先进的医疗设施。关键词：COVID-19、冠状病毒、机器学习、深度学习、胸部 X 光、预测系统
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由于低成本无人机的扩散代表了安全性的潜在风险增加[1] [2]，因此对小小的无人机的检测最近已成为一个非常重要的话题。FMCW雷达被认为是无人机检测的最合适的解决方案之一，因为其架构简单性和短距离检测能力[1] - [4]。对小型无人机的检测代表了一项具有挑战性的任务，因为它们的尺寸非常有限和非反射材料组成意味着非常小的雷达横截面（RCS）。出于这个原因，只能通过利用毫米波频率，高发射功率和具有低噪声图（NF）和高动态范围的接收器来实现雷达检测范围和分辨率的优化。在这种情况下，在性能方面，硝酸盐（GAN）微波技术代表了最佳解决方案，因为它们为发射器和接收器微波前端提供了最先进的优点图[4] - [6]。在微波频率下对上GAN功率密度的开发是实现紧凑，高功率发射器所需的优势，以增加无人机目标的弱回声信号（低RCS）。另一方面，由于低噪声和广泛的动态范围特征的结合，GAN技术在RX部分中也非常有吸引力[5] - [9]。在本文中，我们描述了一种基于GAN的Ka-band MMIC LNA，该LNA将在FMCW雷达的接收器中被利用，以进行小型无人机检测。This feature is of primary importance in a FMCW radar receiver for drone detection, since the LNA needs to detect very low drone-echo signals (close to the thermal noise level), while maintaining its linearity even in presence of strong interferer/blocking signals, which are typically due to radar clutter and the leakage of the power amplifier of its own transmitter [3][4].MMW-GAN技术的采用使得可以同时针对低NF，高增益和大型动态范围，从而导致上KA频段无与伦比的组合性能。
AflaTest 使用手册
1.1 预期用户 AflaTest ® 是一种定量检测多种商品中黄曲霉毒素的方法。Vicam 的先进生物技术允许测量所有主要的黄曲霉毒素（包括 AFB1、AFB2、AFG1、AFG2 和 AFM1），而无需使用氯仿或二氯甲烷等有毒溶剂。AflaTest ® 黄曲霉毒素检测用于各种各样的地方，从当地农场升降机到食品加工质量控制实验室到政府检测实验室 - 任何快速、简便且高度准确的黄曲霉毒素分析可以防止污染并改善食品供应质量的地方。1.2 原理 黄曲霉毒素是一种来自天然霉菌的毒素，是已被证明会导致人类癌症的一类致癌物。黄曲霉毒素还会因疾病或生产效率降低而导致牲畜遭受经济损失。AflaTest ® 是一种快速、简单、安全且高度准确的方法，可用于定量测量许多商品中的黄曲霉毒素。样品通过与萃取溶液混合、搅拌和过滤来制备。然后将萃取物施加到与黄曲霉毒素特异性抗体结合的 AflaTest ® 柱上。在此阶段，黄曲霉毒素与柱上的抗体结合。然后用水冲洗柱以除去免疫亲和柱中的杂质。通过将甲醇通过柱，黄曲霉毒素从抗体中除去。然后可以将该甲醇溶液注入 HPLC 系统或在荧光计中测量。这些步骤在第 1.7 节“AflaTest ® 概述”中概述。1.3 适用性和批准 AflaTest ® 已针对许多商品中的黄曲霉毒素定量测量进行了优化。目录列出了截至本手册出版日期为特定商品开发的测试协议。如需测量本手册中未列出的商品中的黄曲霉毒素，请联系我们的技术援助部门。AflaTest ® 方法因通过亲和柱的样品量而异。通过柱的样品量越多，检测限越低。但是，当通过柱的样品量较少时，测定范围更广，测试可以更快完成。一般而言，0.2g 方法的检测范围更广，速度更快。1.0g 方法的检测限较低。两种方法均准确。
复杂环境下不规则声呐浮标模式的设计和性能 Donald R. DelBalzo Kevin C. Stangl 技术解决方案集团 OPNAV N874 QinetiQ 北美 NC1/Suite 1200 40201 Hwy 190 E 2000 海军五角大楼 Slidell, LA 70461 华盛顿特区 20350-2000
摘要 - 冷战期间开发了用于深而均匀的海底环境的最佳单基地声纳浮标场模式，其中可以使用简单的中值检测范围来定义声纳浮标之间有用的固定间距。然而，当前经常进行作战的沿海环境中的海洋和声学条件非常复杂和动态，以至于空间和时间的变化破坏了与传统战术搜索概念相关的同质假设。已经开展了几项研究工作来设计更好的被动和单基地主动声纳浮标位置，但其中大多数是评估算法，而不是真正的规划算法。一种不同的算法方法已成功开发并最初应用于单基地移动传感器，该方法从一组随机的传感器位置开始，然后使用遗传算法找到接近最优的解决方案。遗传算法解决方案是非标准搜索路径，可适应复杂的海洋学、可变的底部特性和假定的目标战术 [DP Kierstead 和 DR DelBalzo，军事作战研究杂志（2003 年 3 月/4 月）]。随后开发了一种新功能，用于优化复杂沿海环境中多基地主动声纳浮标的位置（纬度、经度和深度）和 ping 时间。这些算法称为 SCOUT（传感器协调以实现最佳利用和战术）。SCOUT 对移动传感器遗传算法方法进行了两项重大修改，以考虑双基地和多基地声纳浮标领域，其中每个接收器都能够观察来自每个来源的数据。第一个是结构上的修改，引入了一条新染色体来描述战术计划。它为每个声纳浮标提供一个基因，由一个位置、一个有序的部署序列和一组 ping 时间组成。新染色体中的位置和时间独立变异，并以不规则模式和非连续 ping 序列为特征。第二个修改是在检测建模方面，引入了一种新的双基地检测模型。它允许结合相干和非相干处理。对于这项工作，我们假设可以同时监控所有声纳浮标。SCOUT 算法是我们之前的遗传算法工作的扩展，据我们所知，它们代表了唯一从头开始设计复杂环境中多静态主动声纳浮标位置的解决方案，而不是推荐一般的努力分配或简单地评估具有不同参数的标准模式。本文讨论了新的染色体结构和现实环境中的模拟结果。结果表明：a) SCOUT 可以有效地使多静态传感器场适应
不规则声呐浮标模式的设计和性能...
摘要 - 冷战期间开发了最佳单基地声纳浮标场模式，用于深而均匀的海底环境，其中简单的中值检测范围可用于定义声纳浮标之间有用的固定间距。然而，当前经常进行作战的沿海环境中的海洋和声学条件非常复杂且动态，以至于空间和时间的变化破坏了与传统战术搜索概念相关的同质假设。已经开展了多项研究工作来设计更好的被动和单基地主动声纳浮标位置，但其中大多数是评估算法，而不是真正的规划算法。一种不同的算法方法已成功开发并最初应用于单基地移动传感器，该方法从一组随机的传感器位置开始，然后使用遗传算法找到近似最优解。遗传算法解决方案是非标准搜索路径，可适应复杂的海洋学、可变的底部特性和假定的目标战术 [D.P.Kierstead 和 D.R.DelBalzo，《军事运筹学杂志》（2003 年 3 月/4 月）]。随后开发了一种新功能，用于优化复杂沿海环境中多静态主动声纳浮标的位置（纬度、经度和深度）和 ping 时间。这些算法称为 SCOUT（传感器协调以实现最佳利用和战术）。SCOUT 包含对移动传感器遗传算法方法的两项重大修改，以解释双静态和多静态声纳浮标场，其中每个接收器都能够观察来自每个源的数据。第一个修改是在结构上，引入了一个新的染色体来描述战术计划。每个声纳浮标都有一个基因，由一个位置、一个有序的部署序列和一组 ping 时间组成。新染色体中的位置和时间独立变异，并以不规则的模式和非连续的 ping 序列为特征。第二个修改是在检测建模上，引入了一种新的双基地检测模型。它允许相干和非相干处理的组合。对于这项工作，我们假设可以同时监控所有声纳浮标。本文讨论了现实环境中的新染色体结构和模拟结果。结果表明：a) SCOUT 可以有效地将多基地传感器场适应SCOUT 算法是我们之前的遗传算法工作的扩展，据我们所知，它们是唯一从头开始设计复杂环境中多静态主动声纳浮标位置的解决方案，而不是推荐一般的努力分配或简单地评估具有不同参数的标准模式。
银纳米/微粒：改性与应用 2.0
目前，纳米 / 微粒子被广泛应用于各个领域 [1-3]。银粒子由于其独特的光学-物理-化学性质，是各类粒子中最为重要的材料之一。该材料已被提议用于各个领域，如生物传感器、诊断、成像、催化剂、太阳能电池和抗菌 [4-14]。特别是，与尺寸相关的独特等离子体特性使粒子在生物医学应用方面表现出色 [15-20]。鉴于银材料的重要性，第一版《银纳米 / 微粒子：改性与应用》于去年成功出版，其中收录了 10 篇优秀论文 [21-30]。该特刊 2.0 版还提供了详细介绍银材料合成、改性和应用的原创贡献。其中收录了 11 篇优秀论文，描述了银纳米 / 微粒子领域最新进展的示例。由于银纳米粒子具有非破坏性、快速性、分子指纹识别和超灵敏及光稳定性等特性，其等离子体特性已被应用于基于表面增强拉曼散射 (SERS) 的有害物质检测 [31]。由于食用海鲜相关的组胺中毒会导致疾病，Kim-Hung 等人报道了使用等离子体银-金纳米结构通过 SERS 轻松检测组胺 [32]。他们使用该纳米结构通过 SERS 成功检测出组胺（LOD 为 3.698 ppm）。Pham 等人报道了使用含有纳米结构的内部标准基于 SERS 对农药进行灵敏和定量检测 [33]。在研究中，4-巯基苯甲酸标记的银-金纳米粒子用于灵敏和定量的福美双检测，检测范围为 240 至 2400 ppb，检测限为 72 ppb。银纳米粒子作为抗菌剂具有巨大潜力。Nakamura 等人综述了银纳米粒子的合成及其在预防感染方面的应用[34]。他们特别关注了环境友好型合成和抑制医护人员的感染。Nakamura 等人报道，紫外线照射可通过羟基自由基增强银纳米粒子的杀菌活性[35]。他们表明，紫外线照射银纳米粒子可有效增强其杀菌活性，这是因为银纳米粒子经紫外线照射后会产生活性羟基自由基，而这种活性羟基自由基具有抗菌活性。紫外线照射可快速增强银纳米粒子中活性羟基自由基的产生。银纳米线具有优异的导电性能，在热能和电子应用方面得到了深入研究。Mori 等人评估了银纳米线及其与碳纳米管复合材料在生物医学应用中的抗菌和细胞毒性特性[36]。Li 等人报道了一种简单、可持续且环境友好的方法，即通过自牺牲还原在竹子上装饰的介孔 TiO 2 薄膜中原位制造银纳米粒子，以合成具有高效抗真菌活性的纳米复合材料[37]。复合薄膜赋予的竹子对绿色木霉和柑橘假单胞菌表现出优异的抗真菌活性。由于复合薄膜具有高生物相容性、低成本和易于制造的特点，因此在竹子上原位制造银纳米粒子是一种可行的方法。
Emacros 车道警报器用户手册
为传感器选择一个距离地面约 4.5-6 英尺的位置，可以清晰地看到您想要监控的区域，避免阳光直射和附近的植被。使用附带的螺丝将其安装，向下倾斜以获得更好的检测效果。如果您喜欢便携式设置，请插入接收器或插入 4 节 AA 电池（不包含在内）。按住“区域”按钮直到 LED 闪烁，将传感器与接收器配对，然后通过在传感器前面挥动手来触发传感器。接收器将发出哔哔声以表示成功。对于多个传感器，对每个传感器重复此过程。使用底部的开关调整传感器的灵敏度：高模式（30 英尺范围）或低模式（20 英尺范围）。按下接收器上的“音调”按钮从 4 个选项中选择一个铃声。通过将传感器的灵敏度调整为低模式来解决误报问题，确保其安装正确且没有阳光直射。如果传感器不工作，请使用太阳能电池板或 DC5V 电源适配器为其充电；如果蓝灯不亮或持续闪烁，请联系客户支持进行更换。常见问题包括间歇性检测，可通过确保传感器安装正确并向下倾斜来解决。如有其他问题，请参阅用户手册或通过电子邮件联系客户支持。常见问题解答：* 传感器的检测范围是多少？高模式下最多 30 英尺，低模式下最多 20 英尺。* 传感器和接收器之间的无线范围是多少？理想条件下最远可达 1/2 英里（1500 英尺），障碍物可能会缩短。* 我可以将多个传感器与一个接收器一起使用吗？是的，一个接收器最多可配对 4 个传感器。* 传感器防水吗？是的，它具有 IP65 防水等级，可以承受各种天气条件。* 我需要更换传感器中的电池吗？不，传感器由可充电锂离子电池供电，由太阳能电池板或 DC5V 电源适配器充电。由于附带了快速入门指南，抗运动传感器和检测器-安全警报系统的设置只需几分钟。在大多数情况下，该系统的无线范围约为 1500 英尺，可实现传感器和接收器之间的无缝通信。该传感器由太阳能供电，无需更换电池，使用由内置太阳能电池板充电的可充电锂离子电池。该传感器设计可靠，可通过可调节的灵敏度设置最大限度地减少误报。您可以将多个接收器与一个传感器一起使用，但建议设置单独的传感器以获得最佳性能。该系统在夜间有效工作，利用红外技术检测运动。我们的公司 eMACROS 致力于提高客户满意度，提供卓越的支持并及时解决任何产品问题。如果您有任何问题或疑虑，请通过 [Macross.service@outlook] 与我们联系。com](mailto:Macross.service@outlook.com)。为了获得最佳的车辆检测效果，请将传感器安装在距离道路 0-30 英尺高约 4 英尺的位置，并与汽车发动机保持水平角度。请注意，传感器在 -4F 至 140F 度的温度范围内工作效果最佳。给出文章文本此处将 PIR 传感器开关设置为高灵敏度 seng。要检测车辆，PIR 传感器会检测带有热源的运动。请将传感器眼与汽车发动机保持水平角度。旋转传感器以获得最佳的车辆视线。系统发出错误警报。检查传感器窗口中是否有移动的树枝或昆虫，并根据需要移除。检查 PIR 月亮传感器（组装和 Seng）上的传感器开关。确保阳光没有直接照射到传感器眼上。系统未达到预期的传输范围。确保 PIR 月亮传感器垂直对齐，不靠在树的远侧，并远离金属物体。确保 Base Staon 与传感器之间的视线尽可能清晰。设备之间的物体越少，范围越长。不再享受保修的产品不予退款。如果损坏或故障是由天灾、滥用、事故、误用或未遵循说明造成的，则保修不涵盖更换。同样不涵盖的还有卖方服务范围之外的维修、保险丝和电池等消耗品、外观损坏、运输成本以及产品拆卸或安装费用。我们的目标是让您在 Hosmart 拥有良好的体验。我们感谢您对我们或我们产品的体验的任何方面的反馈。请在留下在线评论之前与我们联系，以便我们解决您可能存在的任何问题。我们保证您对此次交易感到满意。我们的办公时间为周一至周五上午 9:00 至下午 5:00（GMT+8）。周六、周日和公共假期办公室关闭，这可能会导致这些时间回复延迟。本设备已经过测试，符合 B 类数字设备的 FCC 规则。它会产生并辐射射频能量。如果安装不正确或未按照说明使用，可能会对无线电通信造成干扰。但是，无法保证任何安装都不会发生干扰。如果此设备对无线电或电视接收造成有害干扰，建议用户尝试通过重新调整接收天线、增加设备与接收器之间的距离或更改电路来解决问题。用户也可以咨询经销商或经验丰富的技术人员寻求帮助。本设备符合 FCC 规则第 15 部分，但须遵守两个条件：它不得造成有害干扰，并且必须接受任何接收到的干扰。未经责任方批准的任何更改或修改都可能导致用户无权操作本设备。本产品由 Macross Microelectronics (HK) 制造。进行调整时，关闭基站电源会将音量重置为出厂设置。使用 PIR 传感器检测到运动时，区域/线路 LED 指示灯将闪烁。电池充满电后，PIR 运动传感器上的蓝灯将熄灭。注意：传感器已在工厂经过多次测试。如果蓝灯不亮，则电池可能已充满电，您可以直接安装。高/低/关开关：首先，打开 PIR 运动传感器底部的黑色硅胶密封盖，然后通过切换到高或低来打开传感器。将检测范围设置为高（30 英尺）、低（20 英尺），或关闭传感器。注意：通过将传感器的灵敏度调整为“低”，可以最大限度地减少误报。CH 1-4 开关：为每个外部传感器选择不同的通道。如果安装多个 PIR 运动传感器，请确保每个传感器都设置为不同的通道/区域。注意：每个独立通道使用独特的铃声，您可以将不同的铃声与不同的通道匹配。通过在传感器前挥动手来测试 PIR 运动传感器。基站将根据传感器的设置发出独特的音调。基站：a. 将 Micro USB 电缆连接到基站上的 USB 端口，以使用交流适配器供电。b. 基站还可以使用 4 节 AA 电池运行长达 2 周，以备断电时使用。当检测到运动时，传感器眼仅在分配到线路 1 和 2 时才会闪烁红色，而不是线路 3 或 4。低电量提示：1. 当传感器电池电量不足时，基站会说“通道 #1/2/3/4 电量低，请充电”，相应的传感器区域/线路 LED 指示灯将闪烁。2. 当基站电池电量不足时，红色电源 LED 指示灯将闪烁。安装板：球形接头调节螺钉（背面）传感器眼交流适配器输入微型 USB 端口太阳能电池板防水插头请勿将设备安装在对电磁辐射敏感的区域，如医院、机场或建筑工地。这包括在医疗设施、飞机或爆破区附近使用它。通过将传感器的灵敏度调整为“低”，可以最大限度地减少误报。CH 1-4 开关：为每个外部传感器选择不同的通道。如果安装多个 PIR 运动传感器，请确保每个传感器都设置为不同的通道/区域。注意：每个单独的通道使用独特的铃声，允许您将不同的铃声与不同的通道匹配。通过在传感器前挥动手来测试 PIR 运动传感器。基站将根据传感器的设置发出独特的音调。基站：a. 将 Micro USB 电缆连接到基站上的 USB 端口，以使用交流适配器供电。b. 基站还可以使用 4 节 AA 电池运行长达 2 周，以防断电时备用。检测运动时，传感器眼仅在分配到线路 1 和 2 时才会闪烁红色，而不是线路 3 或 4。低电量提示：1. 当传感器电池电量低时，基站会说“通道 #1/2/3/4 电量低，请充电”，相应的传感器区域/线路 LED 指示灯将闪烁。2. 当基站电池电量低时，红色电源 LED 指示灯将闪烁。安装板：球头调节螺丝（背面）传感器眼交流适配器输入 Micro USB 端口太阳能电池板防水插头请勿将设备安装在对电磁辐射敏感的区域，如医院、机场或建筑工地。这包括在医疗设施、飞机或爆破区附近使用它。通过将传感器的灵敏度调整为“低”，可以最大限度地减少误报。CH 1-4 开关：为每个外部传感器选择不同的通道。如果安装多个 PIR 运动传感器，请确保每个传感器都设置为不同的通道/区域。注意：每个单独的通道使用独特的铃声，允许您将不同的铃声与不同的通道匹配。通过在传感器前挥动手来测试 PIR 运动传感器。基站将根据传感器的设置发出独特的音调。基站：a. 将 Micro USB 电缆连接到基站上的 USB 端口，以使用交流适配器供电。b. 基站还可以使用 4 节 AA 电池运行长达 2 周，以防断电时备用。检测运动时，传感器眼仅在分配到线路 1 和 2 时才会闪烁红色，而不是线路 3 或 4。低电量提示：1. 当传感器电池电量低时，基站会说“通道 #1/2/3/4 电量低，请充电”，相应的传感器区域/线路 LED 指示灯将闪烁。2. 当基站电池电量低时，红色电源 LED 指示灯将闪烁。安装板：球头调节螺丝（背面）传感器眼交流适配器输入 Micro USB 端口太阳能电池板防水插头请勿将设备安装在对电磁辐射敏感的区域，如医院、机场或建筑工地。这包括在医疗设施、飞机或爆破区附近使用它。
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本章探讨了自动驾驶研究的当前状态，这是在自动出租车要求的背景下设定的。根据开发团队的科学出版物和自我报告提供了全面的概述，研究了环境感知，自我感知，任务成就，本地化，合作，地图使用和功能安全等方面。虽然某些方法在很大程度上依赖于GPS和MAP数据等卫星系统，但很少关注环境感知和场景的理解。尽管近年来对自动驾驶的令人印象深刻的证明，但许多挑战仍未解决，尤其是在自动驾驶公共道路时。本书可深入了解高级驾驶员辅助系统（ADA）和自动驾驶的基本原理，技术细节和应用，涵盖了ADAS系统设计，高级材料，人工智能和可靠性问题等领域。以学术和行业专家的贡献为特色，该全面参考将读者彻底了解ADA的各个方面，突出了未来的研究和发展的关键领域。作者Yan Li博士是Intel Corporation的高级职员工程师，在微电总包装相关的技术解决方案以及质量和可靠性问题方面拥有丰富的经验。在此处给出的文章文本：Li博士参与了矿物质金属和材料协会（TMS），美国金属学会（ASM）和电子设备故障分析协会（EDFAS）等专业协会。此选择可能会对道路事故产生重大影响。她自2011年以来一直是TMS年度会议的组织者，也是综合电路国际物理与失败分析技术委员会成员（IPFA）。Li博士在微电子包装中发表了20多篇论文和两份专利，并共同编辑了一本关于3D微电子包装的书。Shi博士是Lyft 5级自动驾驶部门的主要硬件可靠性工程师。他在加入Lyft之前已经在半导体和消费电子产品上工作了15多年。Shi博士担任过各种职务，包括集成工程师，高级可靠性工程师，员工质量和可靠性工程师以及过程工程师。他获得了博士学位。德克萨斯大学奥斯汀分校的物理学博士学位和中国科学技术大学物理学学士学位。先进的驾驶员辅助系统（ADA）和自动驾驶汽车（AV）的潜在影响很大。通过减少危险的驾驶行为，交通拥堵，碳排放和成本，同时改善道路安全性和独立性，ADAS和AV具有重塑运输的潜力。但是，有许多挑战，包括新技术，非自动级零件的必要性以及现有自动级组件的新任务配置文件。给定的文本似乎讨论了影响运输，环境和安全的人类活动的各个方面。要点包括：日常生活涉及休息，社会联系或工作等个人需求之间的决策。至关重要的方面是随着自动化水平的增加而需要复杂的技术。温室气体，许多国家有计划在2050年到2050年达到零零排放的计划对美国温室气体排放的贡献最大自2020年成立以来，交通拥堵，碳排放和改善道路安全Lyft的自动驾驶部门已取得了显着的里程碑。 拥有超过100,000辆带薪骑手旅行，该平台现在是美国最大的公共自动驾驶商业平台之一[32]，Lyft也已开发了四代内部员工测试的自动驾驶车辆平台（图5）。 图像展示了由Lyft的5级部门设计的两辆自动驾驶汽车，该车建立在福特Fusion和FCA Pacifica模型之上。 尽管驾驶员辅助系统和自动驾驶功能取得了进步，但许多挑战仍然存在。 由SAE J3016 [33]定义的六级驾驶自动化框架突出了所涉及的复杂性（表1）。 随着自动化水平的上升，对高级技术（例如感知，计划和控制子系统）的要求也会增加。 感知子系统依赖于传感器来检测车辆外部的对象并将其定位在环境中。 典型的传感器包括相机，GPS，IMU，LIDAR，雷达等。 由于其优点和缺点，各种传感器的组合并不罕见。 [35]。温室气体，许多国家有计划在2050年到2050年达到零零排放的计划对美国温室气体排放的贡献最大自2020年成立以来，交通拥堵，碳排放和改善道路安全Lyft的自动驾驶部门已取得了显着的里程碑。拥有超过100,000辆带薪骑手旅行，该平台现在是美国最大的公共自动驾驶商业平台之一[32]，Lyft也已开发了四代内部员工测试的自动驾驶车辆平台（图5）。图像展示了由Lyft的5级部门设计的两辆自动驾驶汽车，该车建立在福特Fusion和FCA Pacifica模型之上。尽管驾驶员辅助系统和自动驾驶功能取得了进步，但许多挑战仍然存在。由SAE J3016 [33]定义的六级驾驶自动化框架突出了所涉及的复杂性（表1）。随着自动化水平的上升，对高级技术（例如感知，计划和控制子系统）的要求也会增加。感知子系统依赖于传感器来检测车辆外部的对象并将其定位在环境中。典型的传感器包括相机，GPS，IMU，LIDAR，雷达等。由于其优点和缺点，各种传感器的组合并不罕见。[35]。通过利用传感器数据和机器学习算法，对象进行检测，分类和跟踪（表2）。感知子系统的信息传递给了计划子系统，该计划子系统生成了具有特定目标位置和速度的投影路点。控制子系统然后根据此数据发送加速，制动或转向消息。这些自治子系统需要通过CPU和GPU实现的强大计算功能。各种架构在市场上共存，包括集中和分布式方法。热管理对于高级驾驶员辅助系统和由于涉及巨大的计算活动而具有自动驾驶功能至关重要。已经引入了液体冷却子系统，其中包含定制设计的冷板，并带有新的悬挂材料和过程（图6）。几家公司遇到了与热管理相关的类似技术挑战，例如冷板设计和热接口材料选择。冷板的屈曲或变形会对热性能产生负面影响，可能导致电短裤和火灾危害。系统中的制造过程或颗粒中的过多残留物会堵塞散热器并阻碍冷却液流动。实际道路上的拐角处对自动驾驶汽车构成挑战。为了减轻这些问题，公司正在广泛测试其系统，从而收集感知数据以离线训练机器学习模型。但是，此过程受到空气界面上数据传输速度的限制所阻碍。J. of CAV，2020年。J. of CAV，2020年。因此，许多组织在道路测试期间使用固态驱动器（SSD）来存储感知数据。由于SSD插入和去除的频率高，金属表面可能会磨损，从而冒着数据丢失的风险。在高级驾驶员辅助系统中使用非自动级组件和自主驾驶功能已节省了市场的时间，但引入了设计挑战。像DRAM内存之类的组件已被为这些应用所要求，但是它们在振动测试中通常会失败，从而导致系统故障。制造缺陷或材料选择不足也可能导致组件故障。在固定层损坏底盘和金属夹子在机箱上造成的隔热层损坏后，现成的单元（OT）单元失败。Shi等人的研究。[35]强调了将多个GPU并行结合到增强计算能力的潜在优势。这可以通过使用歧管整合单个水块来实现，从而简化冷却液环设计。典型的现成（OT）水块/EPDM垫圈/歧管系统由位于水块上的歧管组成，其中两个组件之间的EPDM垫圈夹在两个组件之间。拧紧后，螺钉会压缩EPDM垫圈，在歧管/螺钉上产生排斥力。但是，如图9a在温度周期式测试中，检测到歧管和水块之间的关节周围检测到冷却液泄漏。如图根据鱼骨图，主要假设表明，EPDM垫圈在高温下经历了压缩组和永久性塑性变形。由于其工作温度较低，因此这种现象对消费电子产品并不是一个关注。本研究中讨论的故障模式对自动驾驶汽车的组件和系统资格具有影响。与传统汽车平均每天驾驶不到一小时的驾驶不同，诸如机器人税之类的自动驾驶汽车的日常运营时间将大大更长。10a，这种增加的运营时间减少了达到10,000个小时数的年数。假设车速为每小时35英里（MPH），图。10b表明，随着日常运营时间的增加，自动驾驶汽车将在更少的时间内达到100,000英里。例如，如果一个机器人每天驾驶11个小时，则达到这一里程碑大约需要0.7年。此分析表明，从“数年”的角度来看，自动驾驶汽车的寿命可能比传统汽车的寿命短。这个结论与福特先前的说法保持一致，该声明预测车辆每四年将耗尽和压碎。将在以下各章中更详细地探讨基于任务配置文件的测试计划。作者旨在解决与高级驾驶员辅助系统和自动驾驶功能有关的硬件子系统设计，制造，测试和可靠性分析的出版物的有限可用性。AI和自动驾驶汽车的章节摘要：该系列审查了高级驾驶员辅助系统（ADAS）和自动驾驶汽车的应用。章节还涵盖了安全标准，方法论，挑战（边缘案例，重型尾部分配），公开可用的培训数据集，开源模拟器和验证过程。高级驾驶员辅助系统（ADA）依赖于各种技术，例如LIDAR，雷达，电化学功率系统和车载显示技术，以进行安全导航。对这些技术进行了审查，以分析其能力，挑战和应用。第1章探讨了LIDAR传感器的最新技术，涵盖了关键指标，例如检测范围，视野和眼部安全。讨论了各种激光雷达映射方法，包括机械旋转扫描仪和频率调节连续波（FMCW）LIDARS。第2章回顾了雷达技术，研究其体系结构，类别（单位，bistatic和多键雷达），波形设计以及FMCW雷达的链接预算分析。简化的示例用于说明主题。第3章侧重于ADAS车辆的电化学电源系统，讨论电池类型，化学，结构和过程。还提供了电池管理系统和故障模式分析，以及用于电池测试的行业标准的比较。第4章回顾了各种车载显示技术（LCD，TFT LCD，OLED，LED）及其架构。诸如光学性能，外观，集成和可靠性之类的要求，以及规范，功能，质量和验证等挑战。第5章探讨了数据中心使用的硬盘驱动器的当前状态和挑战。组件和材料，包括各种解决方案，以实现较高的面积数据密度，例如微波炉辅助磁记录和热辅助磁记录。工程师角色涵盖了产品生命周期的硬件可靠性的各个方面。它需要风险评估方法，例如FMEA，断层树分析和应力强度测试，加速且高度加速的生活测试技术以及用于数据分析的统计方法。此外，工程师需要执行故障分析并实施纠正措施，计算系统可靠性指标并评估可修复的系统。使用特定的硬件组件（例如相机，冷板和水块）有助于说明这些概念。章节“高级驱动器 - 辅助系统中的故障分析”深入了电子设备的分析流，讨论了各种电气测试技术，体格检查方法和材料表征程序。它涵盖了几种成像技术，包括I-V曲线跟踪和基于X射线的光谱法。本书还回顾了影响半导体套件的腐蚀机制，尤其是专注于铜和金球键。其他值得注意的来源包括B. Schlager等。此外，还简要概述了先进的驾驶员辅助系统和自动驾驶功能，以及对其他章节内容的审查。自动驾驶汽车对温室气体排放的影响，通过分析包括学术期刊和行业报告在内的各种来源进行了对自动驾驶汽车技术的最新进步的回顾。研究研究了2016年至2021年之间在Google Scholar上发表的论文，重点介绍了高级驾驶员辅助系统（ADAS），自动驾驶和硬件可靠性等主题。该评论强调了几项关键研究，其中包括N. Brese的一项研究，该研究在2019年在IEEE ECTC上提前了汽车电子技术。S. Sun等人进行了另一项值得注意的研究，他研究了MIMO雷达在2020年7月发表的IEEE Signal Processing Magazine文章中对ADA和自动驾驶的优势和挑战。该评论还涉及行业报告，例如2020年12月15日的Lyft新闻稿，该新闻稿宣布了其网络上的下一阶段的自动驾驶汽车。此外，从2020年2月11日起的LYFT报告讨论了经过Aptiv Technology提供100,000次自动驾驶骑行后吸取的经验教训。该研究提到了包括SAE J3016在内的几种标准和准则，该标准和指南提供了分类法和与驾驶汽车驾驶自动化系统有关的术语的定义。的最新传感器模型用于ADA/自动驾驶功能的虚拟测试，发表在SAE INT中。审查还检查了H. Shi等人的论文中讨论的Robo Taxis中的硬件可靠性。在2021年6月至7月的IEEE第71届电子组件和技术会议（ECTC）。另一个相关研究是由F. Chen进行的，他探索了自动驾驶汽车模块/组件的机器人税环境压力和故障模式的硬件可靠性资格。作者承认了几个人的贡献，包括Cruise的Fen Chen，他们分享了他的实验数据，以及提供语法检查的Angel Shi和Charlotte Shi。
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。