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基于条形码的车辆停车监控系统
摘要：当今世界充满了创新。每年，人们都可以看到和发现不同的发明，例如小工具、机器、电子产品和许多其他与这一代人息息相关的发明，这些发明使生活变得更加轻松。人们每天在学校、工作和办公室中使用最多的是技术。通过这一点，作者发表了一篇论文，该论文应用了车辆停车技术。车辆用于上学、工作、商场和人们想去的每一个地方。停车一直是人们面临的一个问题，尤其是在拥挤的城市。有时将车辆停放在停车场并不总是安全的，因为有些人可以使用工具偷车，而监控人员不会识别他是否是真正的车主。面对这些问题，研究人员提出了一个想法，即开发一个名为“基于条形码的车辆停车监控系统”的系统。该系统的主要目的是保护、组织和监控停车场的停车位。研究人员根据确定现有问题中的问题后建立的概念框架和系统架构开发了该系统。研究人员使用 alpha、beta 和验收测试来测试系统的功能。对系统功能的测试是一个测试过程。在试点测试期间，受访者对系统的功能、可靠性和可用性的评价为“非常同意”，这证实了系统实现了其目标。
车辆路由问题优化...
这项研究的目的是在货物货车途径问题中引起的组合选择问题。在这项研究中，提出的解决组合优化概率的方法包括多个阶段：数据清洁，数据预处理，K-NN和无能的车辆路由问题模型。结果表明，机器学习方法可以优化组合选择问题问题，尤其是在产生车辆路线点和交付能力时。通过考虑纬度和经度点来确定车辆路线的炭化。本研究构建了一个框架，并将其实现在多级优化模型中，以减少由不平衡的多种分类而导致的过度拟合和错误分类结果，这是由于“节点”对车辆路线的影响，并通过机器学习对车辆路线的影响。该模型的目的通常是了解问题中的机甲nism，以便它可以基于Jalur Nugraha Ekakurir交付路线对不平衡的车辆路线数据进行分类。因此，借助模型可以是基于货物运输数量的容量限制来确定车辆路线的模型。使用机器学习模型和测试k值的车辆路由问题的研究结果11，13，15。其具有k = 11精度的百分比为57.3265％，k = 13精度为57.3265％，k = 15精度为81.8645％。与奇数k值的测试结果相比，K 15 K = 15值更好，而K 11 K = 11，而13 k = 13，k 15 k = 15。结果，开发的模型在Cavaci Ty车辆路由问题模型的准确性方面的准确性为93.80％，时间序列的平均预期为93.31％，召回率为93.80％。获得的结果对于开发更现代的模型，机器学习>的车辆路线问题
汽车车辆的数据管理和记录
汽车技术的快速发展已显着提高了数据管理和车辆伐木的重要性。现代车辆已演变为能够生成，处理和传达大量数据而不仅仅是运输方式的复杂系统。本文介绍了汽车数据管理和日志记录所涉及的体系结构和组件的完整概述。它从传感器，通过微控制器和实时操作系统进行数据处理以及发动机控制单元（ECUS）的组成部分来研究数据的复杂性。此外，本文还研究了在车辆中的边缘计算，人工智能和机器学习的进步，以及数据记录，存储和传输的关键方面。本文还涉及汽车域中网络安全的重要性。这种详细的探索旨在了解车辆数据管理系统的当前状态和未来趋势。
2轮车辆的智能混合系统
2轮车辆中前轮驱动器的主要缺点将是将电源传输到前轮并操纵转向。链条或皮带不能用于变速箱，因为车辆的转向会影响它。轮毂电动机是连接到前轮的直接驱动器，因此无需链，皮带或齿轮作为变速箱驱动器。其次，前轮提供了足够的重量，可以承受我们使用的2轮摩托车中的牵引力，并且前腿空间中电池的额外重量使前轮驱动器更容易处理。前轮驱动的另一个优点是其空间效率设计。通过将发动机，变速箱组合在后轴和前桥的轮毂中，使其成为紧凑的单元。这也使前轮驱动兼容在2轮车辆中。
密歇根州车辆代码（摘录）
根据公认的工程实践，国家运输部，县道路委员会或地方当局确定了不同的速度限制。国家运输部，县道路委员会或地方当局应在第79d（a）节所述的每个工作区中发布速度限制标志，该级别指示该工作区的速度限制，并应使用任何其他交通管制设备确定该工作区，以符合统一交通管制设备上的密歇根州手册。操作车辆的个人不得超过根据本节或根据第628条规定的速度限制规定的速度限制。对于仅在有工人出现的情况下才有速度限制的工作区，国家运输部门，县道路委员会或地方当局被授权包括1个或更多的闪光灯和一个照明的可更换数字消息，以显示本小节所需的速度限制标志的速度限制限制。本小节中使用的：
将未来流动性的车辆驱动力
12 V铅酸电池多年来一直是低压动力网的主力。它用于许多目的，例如启动组合发动机车辆的发动机，提供静态电流，并与交流发电机结合使用作为缓冲元件。尽管铅酸电池由于其循环和部分充电（有时还要用于机械断层和水分流失）而容易发生衰老，但运行中的操作非常强大，例如，其对高压峰的耐受性，在低温下充电等。此外，这是一个非常具有成本效益的解决方案。然而，由于（计划中的）环境精神法规和其他劣质特性，例如其高重量，高失败率和仅几年的寿命，因此将来有一个普遍的愿望，可以将来用锂离子电池代替铅酸。
增强车辆安全性和性能
摘要：近年来，汽车行业目睹了机器学习（ML）技术的整合到车辆设计和操作的各个方面的重大范式转变。本文探讨了汽车工程中ML应用程序的新兴领域，尤其是重点关注其在增强车辆安全性和性能中的作用。由数据分析和计算功能的进步提供支持的ML算法提供了前所未有的机会来增强传统的汽车系统。从预测性维护到自动驾驶，ML技术使车辆能够以显着的精确和效率来感知，解释和应对复杂的现实世界情景。本文概述了汽车安全中的关键ML应用程序，包括避免碰撞系统，自适应巡航控制和驾驶员监控。此外，它研究了ML算法如何通过预测建模，燃油效率优化和动态车辆控制来优化车辆性能。此外，讨论了将ML集成到汽车工程中的挑战和未来前景。这些包括与数据质量，模型可解释性和监管标准有关的问题。尽管面临这些挑战，但ML技术的迅速发展却持巨大的希望，可以改变汽车行业，为未来的更安全，更高效，更聪明的车辆铺平道路。关键字：机器学习，汽车工程，车辆安全，性能增强，人工智能。