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World File Search System车数
开发空间探索漫游车数字双胞胎损坏检测
近年来，太空探索工作越来越集中于对火星和月球等行星和卫星的表面探索。这是通过使用流浪者来实现的，流浪者能够跨天体旅行并进行研究活动。但是，完成任务可能具有挑战性，必须及时解决问题，以避免丢失Sciminific Data甚至Rover本身。鉴于与火星（Olson，Matthies，Wright，Li，＆di）的有限通信能力，必须迅速检测到异常，因为没有现场人工干预的可能性。要面对这个问题，NASA分别开始开发其漫游者的物理双胞胎，例如对好奇心和毅力的乐观情绪（Cook，C。，Johnson和Hautalu-Oma）（Castelluccio，）。同时，NASA和西门子研究了一个好奇的数字双胞胎，以使用SIM-DIOSOTOPE热电学发电机（MMRTG）使用SIM-Center 3D（M.I.T.，M.I.T.，）分析和解决由多损耗ra-Dioasotope热电学发电机（MMRTG）引起的散热问题。同样，欧洲航天局
NHTSA自动驾驶汽车撞车数据
•对于广告，如果在坠机事故发生30秒内使用广告，则一般订单中指定的实体必须报告崩溃，并造成财产损失或伤害•事件报告数据可能不完整或未经验证。报告实体必须在一定时间内提交报告，从收到坠机通知的一定时间内，无论该实体是否已验证或同意该信息。他们可能在报告时不知道所有情况。•报告中删除了机密业务信息和个人身份信息。•缺乏上下文信息，例如道路上的自动驾驶汽车总数。•同一崩溃可能有多个报告；在以下图表中，将重复项尽可能地删除。
不确定时期的汽车数字化转型
数据充斥着整个世界。联网汽车和智能工厂提供了大量新的物联网数据流，网络点击流、社交媒体和其他渠道可以收集到种类繁多的结构化和非结构化消费者数据。再加上来自企业系统（ERP、CRM、PLM、供应链、WMS 等）的传统数据，很快就会发现汽车制造商现在可以访问以前从未有过的大量信息。在这个数据丰富的生态系统中，最善于利用数据进行分析和实现业务流程现代化的竞争对手将在利用新机会和降低风险方面获得先发优势。
基于人工智能的比赛策略助手和汽车数据监控器
在赛车运动的世界里，不仅仅是车手的技能决定了比赛的结果。比赛策略和赛车设置是决定车手是否具有竞争力的两个主要因素。因此，该项目专注于优化策略部分。在一些赛车系列中，赛车策略包括轮胎复合材料的选择以及何时进站以更换轮胎或修理汽车的时间。优化这些任务可以创建最佳比赛策略。此类策略由数据驱动，依赖于练习赛中的轮胎使用记录和使用回归建模的数据。然后可以将模型生成的常数用于二次优化问题，如项目所示，以创建不同的基本策略。为了使比赛中将要使用的战略选择自动化，可以使用人工神经网络 (ANN)。在这个项目中，ANN 已成功地在模拟环境中根据策略生成的数据进行了训练。此外，还介绍了为赛车工程师创建基于 AI 的赛车策略助手的整个过程，从创建回归模型开始，然后获得优化公式，最后设计 ANN。使用驾驶员在环方法生成了为赛车策略助手开发收集的数据。该项目中赛车策略助手的输出是决定轮胎复合材料的工时长度/进站时间以及在比赛中使用哪种轮胎复合材料组合以最大限度地缩短比赛时间。赛车策略助手的评估结果表明，通过找到最佳轮胎比赛组，可以全面缩短比赛时间。
ACPL-M43T：带 R2Coupler 隔离和 5 针 SMT 封装的宽工作温度汽车数字光耦合器数据表
注释：1.电流传输比（百分比）定义为输出集电极电流 I O 与正向 LED 输入电流 I F 之比乘以 100。2.建议使用 0.1 F 旁路电容连接引脚 5 和 8。3.1.9 k 负载代表 1.6 mA 的 1 TTL 单位负载和 5.6 k 上拉电阻。4.对于任何给定设备，脉冲宽度失真 (PWD) 定义为 |t PHL – t PLH |。5.相同测试条件下任意两个部件之间的 t PLH 和 t PHL 之间的差异。6.逻辑高电平下的共模瞬态抗扰度是共模脉冲 V CM 上升沿上的最大可容忍（正）dV CM /dt，以确保输出将保持在逻辑高状态（即，V O > 2.0 V）。逻辑低电平下的共模瞬态抗扰度是共模脉冲信号 V CM 下降沿上的最大可容忍（负）dV CM /dt，以确保输出将保持在逻辑低状态（即，V O < 0.8 V）。7.设备被视为双端设备：引脚 1、2、3 和 4 短接在一起，引脚 5、6、7 和 8 短接在一起。8.根据 UL 1577，每个光耦合器都通过施加绝缘测试电压 > 6000 V RMS 持续 1 秒进行验证测试。