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Stellantis和Mistral AI加强战略合作伙伴关系，以增强客户体验，车辆开发和制造
Stellantis N.V.（NYSE：STLA / EURONEXT MILAN：STLAM / EURONEXT PARIS：STLAP）是全球领先的汽车制造商之一，旨在为所有人提供清洁，安全和负担得起的机动自由。它以其标志性和创新品牌的独特投资组合而闻名，包括Abarth，Alfa Romeo，Chrysler，Citroën，Dodge，DS Automobiles，Fiat，Fiat，Jeep®，Lancia，Maserati，Maserati，Maserati，Opel，Peemot，Peemot，Peemot，Peemot，Peemot，Ram，Vauxhall，Free2Move和Leasys和Leasys和Leasys和Leasys。Stellantis正在执行其Dare Forward 2030，这是一项大胆的战略计划，为实现雄心勃勃的目标铺平了道路，即到2038年成为一家碳净零移动技术公司，并对剩余的排放量的单位数赔偿，同时为所有利益相关者创造附加值。有关更多信息，请访问www.stellantis.com
![正交表示用于估计因果量的学习
生成的AI和创造性工作：叙事，价值观和影响
triffid：提高第一响应者效率的自动机器人辅助
微守流：边缘设备的复杂性自我注意力低的视觉变压器
covid- ... 之间的不可思议和争议性溢出
arxiv：2502.10437v1 [q-bio.pe] 2025年2月9日
对表示漏洞和工程强大的视觉变形金刚的机械理解
arxiv：2502.05610v1 [CS.CL] 2025年2月8日
Goproteingnn：利用蛋白质知识图蛋白表示学习
台式4Merge：综合基准，用于合并逼真的密集交通与微交互式车辆
arxiv：2502.08704v1 [cond-mat.supr-con] 2025年2月12日
机器人引发的久坐行为的社会控制
增强数字阴影的稳健性，用于使用增强岩石物理建模的二氧化碳存储监控
arxiv：2502.07964v1 [cs.lg] 2025年2月11日
对石墨烯中振荡大声电效应的相干检测
arxiv：2502.09316v1 [CS.CL] 2025年2月13日
将基于物理的建模与锂离子电池的机器学习相结合
Trellis BMA：DNA存储的IDS通道上的编码跟踪重建
arxiv：2502.07650v1 [stat.ml] 2025年2月11日
与Soc- ... 的多间隔能量储备合作](/simg/3/371e53cea55d57b21dc3cec4490fd2d843578c28.webp)
正交表示用于估计因果量的学习 生成的AI和创造性工作：叙事，价值观和影响 triffid：提高第一响应者效率的自动机器人辅助 微守流：边缘设备的复杂性自我注意力低的视觉变压器 covid- ... 之间的不可思议和争议性溢出 arxiv：2502.10437v1 [q-bio.pe] 2025年2月9日 对表示漏洞和工程强大的视觉变形金刚的机械理解 arxiv：2502.05610v1 [CS.CL] 2025年2月8日 Goproteingnn：利用蛋白质知识图蛋白表示学习 台式4Merge：综合基准，用于合并逼真的密集交通与微交互式车辆 arxiv：2502.08704v1 [cond-mat.supr-con] 2025年2月12日 机器人引发的久坐行为的社会控制 增强数字阴影的稳健性，用于使用增强岩石物理建模的二氧化碳存储监控 arxiv：2502.07964v1 [cs.lg] 2025年2月11日 对石墨烯中振荡大声电效应的相干检测 arxiv：2502.09316v1 [CS.CL] 2025年2月13日 将基于物理的建模与锂离子电池的机器学习相结合 Trellis BMA：DNA存储的IDS通道上的编码跟踪重建 arxiv：2502.07650v1 [stat.ml] 2025年2月11日 与Soc- ... 的多间隔能量储备合作
表示学习被广泛用于观察数据的因果量（例如，有条件的平均治疗效应）。尽管现有的表示学习方法具有允许端到端学习的好处，但他们没有Neyman-Ottrol-ottrodenal学习者的理论特性，例如Double Ro-Busberness和Quasi-Oracle效率。此外，这种表示的学习方法通常采用诸如平衡之类的规范约束，甚至可能导致估计不一致。在本文中，我们提出了一类新型的Neyman-Ottrodonal学习者，以在代表水平上定义的因果数量，我们称之为或称为校友。我们的旅行者具有几个实际的优势：它们允许基于任何学习的表示形式对因果量进行一致的估计，同时提供了有利的理论属性，包括双重鲁棒性和准门的效率。在多个实验中，我们表明，在某些规律性条件下，我们的或学习者改善了现有的表示学习方法并实现最先进的绩效。据我们所知，我们的或学习者是第一批提供代表学习方法的统一框架，而Neyman-ottrol-ottrodenal学习者进行因果量估计。
车辆合规性和分析
直到维修完成后，我们建议客户将高压电池的最大允许状态降低到80％（请参见下面的步骤通过Mercedes ME App或Mbux菜单）。问：客户可以继续开车吗？A：是的，但是作为预防措施，我们建议客户将其高压电池的最大允许状态减少到80％，直到提供补救措施为止。由于客户可以继续驾驶车辆，因此在等待补救措施的同时，经销商没有理由将客户车在车间上接地。在任何情况下，经销商均不得在可用补救措施之前记下维修订单的日子。问：经销商会提供借贷车吗？ a：如果可用补救措施后，客户需要使用借贷车，则经销商将处于最佳位置，并可能在其正常服务过程之后提供一个。问：经销商会提供借贷车吗？a：如果可用补救措施后，客户需要使用借贷车，则经销商将处于最佳位置，并可能在其正常服务过程之后提供一个。
缺乏自动化车辆的有意义的人类控制
引入自动驾驶系统（AD）提出了重要的监管和操作挑战，以确保混合交通环境中的安全和负责任的部署。尽管大量的学术工作和从业人员的努力，这些挑战仍保持开放，需要跨学科的观点融合。本文借鉴了最近的跨学科研讨会的见解，突出了广告部署的关键问题，包括法规和系统能力之间的错位，新兴事故类型以及驾驶员理解和培训中的差距。当前的法规努力与广告的发展能力保持同步，从而导致不清楚的问责制框架和安全措施不足。有意义的人类控制的概念被用作识别问题的基础。研讨会参与者同意，有意义的人类控制具有通过确保人类可以与广告充分互动并以确保清晰的故障安全和冗余机制的安全和负责任的方式进行设计来解决确定问题的重要作用。通过连续的驾驶员和车辆评估，动态安全认证以及监管机构和制造商之间的更牢固的沟通来提倡有意义的人类控制，以确保自动化车辆的安全和负责任的设计，调节和部署。实施这些动作将加强ADS监管，并有助于浏览自动驾驶系统的道德和操作复杂性。
车辆网络的深入强化学习技术：最新的进步和未来趋势6G
将机器学习用于6G车辆网络，以支持车辆应用服务，并广泛研究了文献中最新研究工作的热门话题。本文提供了对研究作品的全面看法，这些研究工作整合了用于车辆网络管理的强化和深入的增强学习算法，重点是车辆电信问题。车辆网络已成为重要的研究领域，因为它们的特定功能和应用（例如标准化，有效的官能管理，道路安全性和侵害）。在此类网络中，网络实体需要做出决策，以最大程度地提高不确定性的网络性能。为了实现这一目标，建议学习（RL）可以有效地解决决策问题。但是，在大型无线网络中，状态和行动空间是庞大而复杂的。因此，RL可能无法在合理的时间内找到最佳策略。因此，已经开发了深入的增强学习（DRL），以将RL与深度学习（DL）结合起来，以克服这个问题。在这项调查中，我们第一个目前的车辆网络并简要概述了RL和DRL概念。然后，我们回顾RL，尤其是DRL方法，以解决6G车辆网络中的新兴问题。我们最终讨论并突出了一些未解决的挑战以进行进一步研究。
在公路车辆故障援助上查找器-IJRPR
使用React Native，Flutter或Xamarin等框架，使用用户友好的界面，GPS跟踪和紧急SOS功能开发移动应用程序的实现涉及开发一个移动应用程序。后端API是使用node.js，django或Ruby在Rails上构建的，其数据库模式旨在存储用户信息，车辆数据和服务提供商详细信息。该应用程序与诸如Google Maps或Mapbox之类的映射服务以及Stripe，PayPal或Braintree等付款网关集成。服务提供商通过API开发集成，使他们能够接收请求，更新可用性和提供服务。该应用程序在App Store和Google Play商店部署前进行单元测试，集成测试和用户接受测试，并进行连续的监视和维护，以确保最佳性能。
drix系列未拧干的表面车辆
提供出色的海务功能，包括在高海状态（> ss5）和交叉电流中，Exail USV配备了高级传感器和多冗余通信设备，从而实现了高质量的数据收集和实时传输。位于低噪声环境中的有效载荷提供了最佳的集体数据质量，为操作员提供了可靠的信息，以在各种海上应用中进行决策和分析。
自动化车辆编组的系统工程师实习在苏黎世，瑞士的角色和1个在德国慕尼黑的角色
Embotech是一种屡获殊荣的软件扩展，开发了自动驾驶汽车的最前沿自动驾驶技术和解决方案，重点是私人地面应用，例如港口航站楼的卡车和工厂中的乘用车。我们通过利用自2013年以来一直在开发的实时优化技术来提供安全的自主运输。我们正在寻找一个热衷于构建和优化复杂系统的实习生。加入我们的自动车辆编组（AVM）系统团队，为工厂中的乘用车开发和部署全栈自动驾驶系统。您将使用Embotech的核心自动驾驶技术和外部供应商提供的组件。您的贡献将涉及开发，集成和测试自动驾驶组件以及模拟和测试工具中的全堆栈系统。与我们一起在Embotech中，在一家快速发展的公司中进行了令人兴奋的实习，该公司具有诱人的条件和灵活的时间。您将成为一个充满活力和国际团队的一部分，与高技能的同事一起工作，对卓越和效率充满热情。我们正在寻找有动力的个人来帮助我们应对世界上最复杂的挑战之一，并推动我们公司的前进。
比较车辆中的yolov5和yolov8性能...
摘要印度尼西亚道路上的移动车辆数量每年都在增加。因此，出于各种原因，必须验证这些车辆的身份，包括找到被盗的车辆，执行交通法，管理停车场和收集通行费。然而，手动检查这些大量车辆是一项具有挑战性的任务。机动车辆板板检测和识别在智能运输系统中起着至关重要的作用。通常，在机动车上的数字板的检测和识别需要三个主要阶段。基于机器学习的对象检测是一系列可以自动识别并在图像或视频中定位对象的算法的范围。这些模型利用多层处理单元从输入数据中提取复杂的特征，从而提高了对象检测目的的总体效率。Yolo算法是一种流行的对象检测算法，可以使用自定义数据集实时从图像或视频中检测对象。在这项研究中，我们直接比较了Yolov5和Yolov8模型，这些模型接受了平等的训练时期，达到了稳定性，并使用了具有图像大小为640、100时代，Val 200和批次16的超参数。
使用摄像头检测移动车辆的情绪状态
尺寸（图 3）（七个 ROI）。与使用掩蔽的方法相比，该方法可以通过最小化不属于皮肤的像素数量来优化信噪比，而使用掩蔽的方法在某些条件下是近似的。我们选择空间 L * u * v 的色度分量 * u 来形成 PPG 信号。*u 分量代表红色和绿色之间的颜色，v* 代表黄色和蓝色之间的颜色。根据血红蛋白吸收率最好的波长范围，通过分析色度 *u 更容易观察到光电容积描记变化（我们选择此颜色空间的原因）。将为捕获的每个帧计算空间平均值，从而在我们的 PPG 信号中形成一个点。对于 N 个捕获的帧，将形成 N 个点的信号。对每个 ROI 进行此空间平均，为每个 ROI 创建一个 PPG 信号：在我们的例子中，我们将有七个 PPG 信号。当整个表面未被均匀照亮时，可获得最佳质量的信号：当其他区域的信号很少或没有可用信号时，其中一个区域可能具有非常好的信号。