XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System计算单元
人工智能驱动的自主光网络
摘要 随着先进相干技术的部署，光网络中的动态性、复杂性和异构性急剧增加，光交叉连接技术和多样化的网络基础设施对网络运营商的光网络管理和维护提出了巨大挑战。在本文中，我们提出了一种人工智能驱动的自主光网络的“3S”架构，该架构可以帮助光网络“自我感知”网络状态、“自适应”网络控制和“自我管理”网络操作。为了支持这些功能，已经研究了许多人工智能 (AI) 驱动的技术来提高从设备方面到网络方面的灵活性和可靠性。自适应掺铒光纤放大器 (EDFA) 控制是设备方面的一个例子，它根据网络状况提供功率自适应能力。从链路方面，开发了自适应光纤非线性补偿、光监控性能和传输质量估计，以自动监控和缓解与链路相关的信号损伤。从网络方面来看，流量预测和网络状态分析方法提供了自我意识，而人工智能驱动的自动资源分配和网络故障管理则增强了自适应性和自我管理能力。得益于充足的网络管理数据、强大的数据挖掘能力和成熟的计算单元，这些人工智能技术具有巨大的潜力为光网络提供自主功能，包括网络资源调度和网络定制。
铁磁层之间相互作用对自旋波动力学的影响
磁性材料已知数千年。，由于它们在电动机，传感器和计算机等设备中的广泛使用以及常规的冰箱磁铁，它们在当今世界中起着重要作用。对在铁磁材料中的应用（即自旋波）中的应用非常希望。如今，大多数计算单元基于电子设备。 然而，由于使用高功率密度和高电压相关的局限性，可能很快就不可能对综合电路进行进一步的小型化。 旋转波的最大优势是它们的非常低的能量，加上微波频率中数百甚至数十纳米的波长，可以设计出比电子设备设计具有明显低于电子设备的纳米级设备的可能性。 在过去的二十年中，科学家特别强调了基本宏伟设备的设计，例如定向耦合器，二极管，晶体管或逻辑门，这些设备可以在宏伟的集成电路中找到应用。 在这些系统中，对元素之间相互作用的控制对于完全利用自旋波性能至关重要。 在本文中，我研究了可以在宏伟系统中找到应用的铁磁多层。 我通过引入磁性开始论文。 接下来是对微磁性的解释，控制磁系统的相互作用，磁化纹理和自旋波，以当前深入研究的宏伟晶体和自旋波计算的主题结论。如今，大多数计算单元基于电子设备。然而，由于使用高功率密度和高电压相关的局限性，可能很快就不可能对综合电路进行进一步的小型化。旋转波的最大优势是它们的非常低的能量，加上微波频率中数百甚至数十纳米的波长，可以设计出比电子设备设计具有明显低于电子设备的纳米级设备的可能性。在过去的二十年中，科学家特别强调了基本宏伟设备的设计，例如定向耦合器，二极管，晶体管或逻辑门，这些设备可以在宏伟的集成电路中找到应用。在这些系统中，对元素之间相互作用的控制对于完全利用自旋波性能至关重要。在本文中，我研究了可以在宏伟系统中找到应用的铁磁多层。我通过引入磁性开始论文。接下来是对微磁性的解释，控制磁系统的相互作用，磁化纹理和自旋波，以当前深入研究的宏伟晶体和自旋波计算的主题结论。然后，我解释了论文中使用的数值方法，并详细介绍了问题的实现。在研究的第一部分中，我展示了如何使用非重点相互作用来设计非相互设备。dzyaloshinskii – moriya的相互作用用于诱导分散关系的不对称性，该分散关系进一步用于设计自旋波二极管和循环器。在第二项研究中，使用偶极相互作用引起的达蒙 - 什场模式的表面特征用于设计一个四端口的设备，该设备可以具有不同的功能（循环器，方向耦合器或反射器），用于不同的激发频率。下一项研究显示了与垂直磁各向异性的dzyaloshinskii – moriya相互作用如何导致忽略1 nm的层之间的相互作用，这可以进一步用于设计密集包装的非交织的不相互作用的波导的系统。在第三部分中，我将专注于使用层之间的相互作用，将材料与磁化纹理和具有良好自旋波传播特性的材料搭配起来，以形成宏伟的晶体。第一个系统是具有弱垂直磁各向异性的层，其中诱导条纹结构域，并与薄或绒布层相互作用。由于
深度神经网络的结构化权重修剪与三元化的和谐共存
深度卷积神经网络 (DNN) 取得了显著成功，广泛应用于多种计算机视觉任务。然而，其庞大的模型规模和高计算复杂度限制了其在 FPGA 和 mGPU 等资源受限的嵌入式系统中的广泛部署。作为两种最广泛采用的模型压缩技术，权重剪枝和量化分别通过引入权重稀疏性（即强制将部分权重设为零）和将权重量化为有限位宽值来压缩 DNN 模型。尽管有研究尝试将权重剪枝和量化结合起来，但我们仍然观察到权重剪枝和量化之间的不协调，尤其是在使用更激进的压缩方案（例如结构化剪枝和低位宽量化）时。本工作以 FPGA 为测试计算平台，以处理单元（PE）为基本并行计算单元，首先提出一种 PE 级结构化剪枝方案，在考虑 PE 架构的同时引入权重稀疏化，并结合优化的权重三元化方法，将权重量化为三元值（{- 1 , 0 , +1 }），将 DNN 中主要的卷积运算从乘法累加（MAC）转换为仅加法，同时将原始模型（从 32 位浮点数到 2 位三元表示）压缩至少 16 倍。然后，我们研究并解决了 PE-wise 结构化剪枝与三元化之间的共存问题，提出了一种自适应阈值的权重惩罚剪枝 (WPC) 技术。我们的实验表明，我们提出的技术的融合可以实现最佳的 ∼ 21 × PE-wise 结构化压缩率，而 ResNet- 18 在 ImageNet 数据集上的准确率仅下降 1.74%/0.94% (top-1/top-5)。
出色的处理性能和低功耗... - AMD
2.基于 Graphics Core Next 架构的 AMD Radeon™ 和 FirePro™ 独立 GPU 由多个独立执行引擎组成，这些引擎称为计算单元 (CU)。每个 CU 包含 64 个着色器 (流处理器) 协同工作。GD-78 3.了解有关 AMD Eyefinity 技术的更多信息，请访问 amd.com/eyefinity。4.HEVC 加速取决于是否包含/安装兼容的 HEVC 播放器。GD-81 此处包含的信息仅供参考，如有更改，恕不另行通知。尽管在编写本文档时已采取一切预防措施，但其中可能包含技术上的不准确之处、遗漏和印刷错误，AMD 没有义务更新或以其他方式更正此信息。Advanced Micro Devices, Inc. 对本文档内容的准确性或完整性不作任何陈述或保证，并且不承担任何责任，包括对本文所述 AMD 硬件、软件或其他产品的操作或使用不侵权、适销性或特定用途适用性的默示保证。本文档不授予任何知识产权许可，包括默示许可或禁止反言许可。适用于购买或使用 AMD 产品的条款和限制在双方签署的协议或 AMD 的标准销售条款和条件中规定。© 2020 Advanced Micro Devices, Inc. 保留所有权利。PCIe 和 PCI Express 是 PCI-SIG Corporation 的注册商标。PID 1746685-CAMD、AMD 箭头徽标、Radeon 及其组合是 Advanced Micro Devices, Inc. 的商标。DirectX 是 Microsoft 的注册商标。HDMI、HDMI 徽标和高清多媒体接口是 HDMI Licensing, LLC 在美国和其他国家/地区的商标或注册商标。本出版物中使用的其他产品名称仅用于识别目的，可能是其各自公司的商标。
使用 COTS 异构平台进行空间计算
由于高性能商用现货 (COTS) 计算平台的技术进步，空间计算正在蓬勃发展。太空环境复杂且具有挑战性，具有尺寸、重量、功率和时间限制、通信限制和辐射效应。本论文提出的研究旨在研究和支持在空间系统中使用 COTS 异构计算平台进行智能机载数据处理。我们研究在同一芯片上至少有一个中央处理器 (CPU) 和一个图形处理单元 (GPU) 的平台。本论文提出的研究的主要目标有两个。首先，研究异构计算平台，提出一种解决方案来应对空间系统中的上述挑战。其次，使用新颖的调度技术补充所提出的解决方案，用于在恶劣环境（如太空）中在 COTS 异构平台上运行的实时应用程序。所提出的解决方案基于考虑使用并行任务段的替代执行的系统模型。虽然将并行段卸载到并行计算单元（如 GPU）可以改善大多数应用程序的最佳执行时间，但由于过度使用 GPU，它可能会延长某些应用程序中任务的响应时间。因此，使用所提出的任务模型是减少任务响应时间和提高系统可调度性的关键。基于服务器的调度技术通过保证 CPU 上并行段的执行时隙来支持所提出的任务模型。我们的实验评估表明，与应用程序的静态分配相比，所提出的分配可以将实时系统的可调度任务集数量增加高达 90%。我们还提出了一种使用基于服务器的调度和所提出的任务模型的动态分配方法，该方法可以将可调度性提高高达 16%。最后，本文提出了一个模拟工具，支持设计人员使用所提出的任务模型选择异构处理单元，同时考虑处理单元的不同辐射耐受性水平。
身体不满意的时间感知和互感相互作用
动机：测序技术的最新进展强调了序列分析算法和工具在基因组学和医疗保健研究中的关键作用。尤其是，序列对齐是许多序列分析管道中的基本构建块，并且在执行时间和内存使用方面经常是性能瓶颈。经典序列比对算法基于动态编程，通常需要相对于序列长度进行二次时间和内存。结果，经典序列比对算法无法随着序列长度的增加而扩展，并且由于数据移动惩罚而迅速成为内存结合。结果：内存处理（PIM）是一种新兴的体系结构范式，试图通过使计算更接近数据来减轻数据移动惩罚来加速内存结合的算法。这项工作介绍了BIMSA（双向内存序列对齐），这是最先进的序列对齐算法BIWFA（双向波前对齐）的PIM设计和实现，该算法biwfa（双向波前对齐），为生产的PIM Architection（Upmem）结合了新的硬件功能优化。bimsa支持对齐序列最多100K基础，超过了状态PIM实现的局限性。首先，与序列比对算法的最先进的PIM实现相比，BIMSA达到高达22.24×（平均为11.95×）的加速度。第二，与BIWFA的最高表现多核CPU实现相比，达到高达5.84×（平均为2.83×）的加速度。联系人：Alejandro.alonso1@bsc.es第三，BIMSA具有内存中计算单元数量的线性可伸缩性，可以通过配备更多计算单元的PIM体系结构进行进一步的性能改进，并实现高达9.56×x（平均4.7倍）的速度。可用性：代码和文档可在https://github.com/ alejandroamarin/bimsa上公开获得。
swiftrl：迈向对内存系统实际处理的有效加强学习
增强学习（RL）是代理通过与经验数据集进行交互来学习最佳行为的过程，所有这些都旨在最大化奖励信号。rl算法通常在现实世界应用中面临性能挑战，尤其是在使用广泛而多样的数据集培训时。例如，诸如自动驾驶汽车之类的应用程序包括感官数据，Dy-Namic的交通信息（包括其他车辆和行人的运动），关键的风险评估以及各种代理行动。因此，由于对大量体验数据集进行了抽样，因此RL训练可能完全不适合硬件缓存，并且在内存和计算单元（例如CPU，GPU）之间所需的频繁数据传输，尤其是批量批次更新。这种瓶颈会产生大量的执行潜伏期，并影响整体培训时间。为了减轻最近提出的以内存为中心的计算范例（例如内存中的处理（PIM）），可以通过执行内存设备内的计算来解决与内存延迟相关的瓶颈。在本文中，我们介绍了Swiftrl，该文章探讨了现实世界中PIM体系结构加速流行的RL工作负载及其培训阶段的潜力。我们在Upmem Pim系统上调整了RL算法，即Tabular Q-Learning和SARSA，并首先使用两种不同的环境和三种采样策略观察他们的性能。此外，我们开发和评估了针对硬件优化的Q学习的多代理版本，并说明了如何使用多个代理来利用PIM进行算法缩放。然后，我们通过近似Q值更新功能（由于运行时库使用的运行时指令仿真而避免了高性能成本），并结合了基础算法所需的某些PIM特异性例程，从而实现了RL适应PIM期间的性能选择策略。我们使用Upmem硬件在OpenAI健身房环境上实验评估RL工作负载。我们的结果表明，当PIM核心数量增加16×（125至2000）时，性能的近线性缩放比例为15倍。我们还将我们的PIM实施与Intel（R）Xeon（R）Silver 4110 CPU和NVIDIA RTX 3090 GPU进行了比较，并在Upmem PIM系统上观察到具有不同实现的UPMEM PIM系统。
层次结构，分布式和大脑启发的物联网系统的学习
摘要 - 在本文中，我们提出了Edgehd，这是一种层次结构 - 意识到的学习解决方案，以高度分布，具有成本效益的方式进行在线培训和推断。我们使用受脑启发的高维（HD）计算作为关键启用器。HD计算在高维空间上执行计算任务，以模仿人类记忆的功能，例如数据间关系推理和信息聚集。EdgeHD利用高清计算有效地学习各个设备上的分类模型，并通过层次结构的IoT节点组合模型，而没有高通信成本。我们还提出了一种硬件设计，该设计可以加速低功耗FPGA平台上的EdgeHD。我们评估了各种现实分类应用程序的EdgeHD。评估表明，EdgeHD通过降低的通信提供了高度有效的计算。例如，与集中的学习方法相比，EdgeHD平均达到3.4×和11.7×（1.9×和7.8×）的加速和能量效率提高（推断）。，培训的沟通成本降低了85％，推理降低了78％。I. i ntroduction机器学习方法已被广泛用于为许多认知任务提供高质量。运行复杂的学习任务需要高计算成本来处理大量学习数据。一个常见的解决方案是将云和数据中心用作主要的中央计算单元。在物联网系统中，部署了大量嵌入式设备以从环境中收集数据并产生信息。然而，随着物联网（IoT）的出现，集中式方法面临着针对高性能计算的几个可扩展性挑战[1]，[2]，[3]，[4]，[4]，[5]，[6]。需要汇总部分数据才能执行IoT网络中的目标学习任务，例如家庭或城市规模。因此，它导致高潜伏期的高沟通成本，将所有数据点传输到集中式云。最近的研究工作研究了如何以分布式方式扩展学习任务，其中数据是从不同设备收集的。研究的主流通常被称为联邦学习[7]，[8]，[9]，[2]。例如，[10]中的研究在多个设备上训练一个中央深神经网络（DNN）模型，在这些设备中，每个设备的数据具有相同的功能集。但是，在物联网层次结构中有效学习仍然是一个悬而未决的问题。我们认识到以下技术挑战
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。