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nvautonet：快速准确的360DEG 3D自动驾驶视觉感知
实现强大而实时的3D感知是自动驾驶汽车的基础。虽然大多数现有的3D感知方法优先考虑检测准确性，但十个忽略了关键方面，例如计算效率，板载芯片部署友好性，对传感器安装偏差的韧性以及对各种VE-HILE类型的适应性。为了应对这些挑战，我们提出了nvautonet：一种专业的鸟类视图（BEV）感知网络 - 针对自动化车辆的明确量身定制。nvautonet将同步的相机图像作为输入，并预测3D信号（例如障碍物，自由空间和停车位）。NVAUTONET架构（图像和Bev Back-bones）的核心依赖于有效的卷积网络，该网络使用Tensorrt优化了高性能。我们的图像到BEV转换采用简单的线性层和BEV查找表，从而确保了快速推理速度。Nvautonet在广泛的专有数据集中受过培训，在NVIDIA DRIVE ORIN SOC上以每秒53帧的速度运行，始终达到升高的感知精度。值得注意的是，Nvautonet表现出对不同汽车模型产生的偏差偏差的韧性。此外，Nvautonet在适应各种车辆类型方面表现出色，这是通过廉价模型的微调程序来促进的，可以加快兼容性调整。
分布式控制，用于连接和自动化车辆的无灯和无方向运动
Laneless和无方向运动是高速公路网络中连接和自动化车辆（CAVS）的轨迹行为的新型特征。应用此概念可以利用高速公路的最大潜在能力，尤其是在分布不均的方向需求下。尽管如此，消除了在车道和方向的分离域上的传统概念，因此可以增加混乱的驾驶行为和碰撞风险（从而损害安全性）。因此，本文的重点是在这种未来派环境中为骑士的轨迹规划，其双重目标是（i）提供和确保安全性，而（ii）提高了绩效性能。为此，我们提出了一种骑士的算法，以区分潜在的冲突车辆与自己的方向和/或反对的传播流（整个本文档中所谓的威胁）在早期（及时）阶段。之后，威胁工具被聚集为威胁群体。作为下一步，开发了一个分散的非线性模型预测控制（NLMPC）框架，以调节每个单个威胁集群中车辆的运动；从这个意义上讲，这是分别应用于每个群集中的分布式控制器。该控制方法的设计方式可以实现上述双重目标，结合了官能安全性和效率。最后，通过微观仿真研究对所提出的方法的性能进行了研究和评估。结果是有希望的，并确认了公路网络所提出的方法的效果。
引用本文：Mieta Bobanović (2022) 经济增长的阴影：人工智能自动化和全球化，经济研究-经济研究，35:1，4149-4158，DOI：10.1080/1331677X.2021.2012217
在确保自由市场体系和高生活水平的同时共享技术知识至关重要，但为此应考虑新的经济和政治框架。Brynjolfsson 和 McAfee（2013）的研究表明，尽管美国公民的生产力提高了，但他们的家庭平均收入却下降了，这违背了微观经济学规律。如何避免生产力提高但工资却没有遵循相同趋势的现象？数字时代的哪些特征导致关键经济驱动力无法同步增长？众所周知，技术在实现经济和社会活动的全球化方面发挥着至关重要的作用。各个国家对新技术的开放性对其实际和潜在的经济发展产生了重大影响（Archibugi & Pietrobelli，2003）。新全球化和新工业革命的综合影响应以有利于整个社会的方式分配。通过分析结构性变化，初步结果认为，无论是以部门层面的开放度、进口渗透率和出口强度为代表的全球化，还是以部门层面的信息和通信技术资本强度为代表的数字化，都与工资差距扩大相关（Berlingieri 等，2017）。
XAI 的符号 AI：评估 LFIT 归纳编程以实现公平且可解释的自动招聘
机器学习方法在生物识别和个人信息处理（例如法医、电子医疗、招聘和电子学习）领域的重要性日益增加。在这些领域，基于机器学习方法构建的系统的白盒（人类可读）解释可能变得至关重要。归纳逻辑编程 (ILP) 是符号 AI 的一个子领域，旨在自动学习有关数据处理的声明性理论。从解释转换中学习 (LFIT) 是一种 ILP 技术，可以学习与给定黑盒系统等同的命题逻辑理论（在特定条件下）。本研究通过检查 LFIT 在特定 AI 应用场景中的可行性，迈出了将准确的声明性解释纳入经典机器学习的通用方法的第一步：基于使用机器学习方法生成的自动工具进行公平招聘，用于对包含软生物特征信息（性别和种族）的简历进行排名。我们展示了 LFIT 对这个特定问题的表达能力，并提出了一个可应用于其他领域的方案。
人工智能自动车牌识别和...
• 按时间和日期、管辖区、命中类型、用户、地理围栏等进行超快速搜索和过滤 • 在现场检测到热门列表匹配时管理电子邮件和/或短信警报 • 创建和发布自定义热门列表以供整个组织跨平台使用 • 轻松将报告数据导出为 CSV 以用于其他数据库平台 • 安全、可靠且有保障。即时部署。高度可扩展 • 与 Aero Ranger Capture、Checkpoint 和 Chariot 系统完全集成
AI预计会加速自动驾驶技术-Anival Daily
“在2024年，政府工作报告中将商业空间列为“经济增长的新引擎”之一，这标志着该行业在如此重要的政府文档中首次出现。在今年的政府工作报告中两次提到，因为政府发誓要促进几个“新兴部门”（例如商业空间和低位航空）的安全和合理的发展。”
AI驱动的UI：为数据管道自动化UI创建...
Sonika darshan摘要夫人摘要通过在用户界面（UI）设计中包括AI，建立管道的数据安排或生成洞察力的方式发生了巨大变化。从历史上看，需要大量时间，产品规范经验和实验来开发适当的UI，以实现数据简化应用程序的性质。UI自动化将机器学习，深度学习以及NLP以及自动生成，自动优化和自动refine a UI聪明地融合。通过了解用户交互并估算用户如何交互，AI还有助于减少构建用户界面所消耗的时间。这有助于更好地利用数据工程师分析师的时间和精力。他们不必花时间创建界面或设计一个界面；相反，他们可以分析并从转换的数据中获得更好的见解。此外，在AI的帮助下进行自我创建UI可改善可访问性和用户体验，因为它允许更改布局和其他元素以适合用户的偏好和要求。此外，在UI自动化中使用AI会产生数据可视化和解释的准确性和有效性。最新的高级AI系统能够分类，数据分析，数据挖掘，模式的识别以及易于理解的报告和仪表板的创建，而无需任何人类援助。这确保提供的见解是正确的格式，可用于查看，适合做出决策。1。简介1.1。本文还揭示了诸如AI辅助原型，实时UI自定义和智能用户交互建模等方法，这些方法解释了自动化如何更改用于数据处理应用程序的UI设计。我们通过对在UI设计中使用AI的实际情况及其为有关公司解决的问题进行的研究支持了这一论点。这些结论值得将来研究AI在创建有效UI方面的作用以增强产出的自动化，个性化和矩阵解释。关键字：人工智能，用户界面设计，数据管道，自动化，数据处理，AI驱动的UI，数据可视化。众所周知，对数据处理和可视化的需求不断增长，近年来，信息技术的使用导致信息生产大大增加。组织和部门（例如公司，研究组织和政府）在决策中利用结构化和非结构化数据，提高运营效率并确定趋势。[1-3]，但是在许多情况下，原始数据可能很难理解和分析；因此，需要使用强大的数据处理管道来帮助管理信息。处理这些数据系统的一些最关键的组件是将用户和这些复杂系统链接的UIS不同的UI，为数据导航提供了便捷和引人入胜的接口。如果系统或应用程序的流量，美学和导航很差，则数据流量有多好。很少可以是
nn学习驱动的自动控制＆...
在当代工程和科学研究中，自动控制与机器学习之间的相互作用变得越来越重要。本报告探讨了这种关系的两个关键方面：机器学习技术以增强自动控制系统的应用以及使用自动控制原理以改善机器学习算法。首先，我们讨论如何利用机器学习来优化复杂系统中的控制策略，从而对动态环境产生适应性和智能的反应。的技术（例如增强学习和神经网络）是否有能力从数据中学习，从而产生更有效的控制机制，这些机制可以处理不确定性和非线性。其次，我们研究了如何将自动控制原理应用于完善机器学习过程。可以利用诸如反馈控制之类的概念来稳定学习算法，减少过度拟合并确保各种机器学习应用中的收敛性。这种双重视角强调了整合这两个领域而产生的相互利益和协同作用。通过案例研究和示例，我们证明了将机器学习和自动控制相结合，为机器人技术，自主系统和智能技术的进步铺平道路的变革潜力。最终，本报告旨在提供有关研究的未来方向以及合并这两个领域的实际含义的见解。
个性化用于量化神经行为护理脑自动调节的压力反应指数
摘要 - 目的：压力反应性指数1（PRX）是评估神经严重护理中脑自动卵形2的常见指标。这项研究旨在通过4个个性化PRX算法（PPRX）5的开发和理想的超参数鉴定来提高PRX的3个临床实用性。6方法：使用来自TrackTBI数据集的创伤性脑8损伤患者的Simu-7和多模式监测数据对算法误差进行了定量。使用误差和生理量之间的线性重新介绍，心脏10率被确定为造成PRX误差的潜在原因。通过将PRX平均为12衰老到心跳来开发11个PPRX方法。标准13 PRX算法的理想超参数识别为最小化算法14误差。15结果：PRX算法对HY-16个Perparameter和患者变异性高度敏感。错误与患者心率密切相关。通过将PRX参数化至18个心跳，PPRX方法可显着降低对患者变异性和超参数20选择的19个敏感性，同时也降低了噪声。在标准PRX 21算法中，平均为10秒的窗口和相关的40个样本的22个窗口导致总体23个错误最低。24结论：个性化的PRX增强了鲁棒性25和大脑自动调节估算的准确性-26