由于机械进步,汽车业务行业正在遇到革命性的变革。这份探索论文浏览了印度汽车行业地区高级驾驶员援助系统(ADA)和自动驾驶仪的发展的开发和困难。考试调查了这些创新的可验证基础,从必不可少的驾驶员帮助突出显示到进一步开发自治框架。在人工智能和机器学习技术的领域中,例如计算机视觉,对象检测,路径计划和决策对于编程自我驱动能力很重要。将物联网与车辆连通性的集成充当汽车和基础设施之间的通信桥梁。通过收集和分析车辆数据,我们可以优化车辆的性能和效率。这包括远程监视和预维护。印度高级驾驶员援助系统(ADA)和自动驾驶技术的演变呈现出由技术进步,监管框架以及基础设施挑战所塑造的复杂景观,这些障碍障碍物(例如,坑洼和不均匀的路线)可能会中断导航型在自动发展的汽车所必需的传感器读数,从而使其具有限制性的行为性,并且会影响型号的安全性。稳定,精度和避免障碍技能等多个方面也可能受到损害。街狗和猫等动物会引入不确定性的额外元素。1。内容通过广泛评估行业报告,政府战略和专家意见,本文旨在提供有关印度自动驾驶车辆未来的见解,同时提出击败现有困难的方法:汽车行业,ADAS,自动驾驶,机器学习,机器学习,IoT,IoT,IoT,IoT,IoT,Iot,Iot,Iot,计算机视觉,计算机视觉,决策,印度道路,交通侵犯,侵犯,安全,安全和安全。
我们的订阅研究服务组合提供了有关能源转型领域的深入见解。自 2004 年以来,我们一直与活跃于能源转型的组织进行主要研究 - 我们拥有无与伦比的国际联系网络。每项服务都侧重于能源转型的特定方面。
摘要:市政预算是分配资金的过程,该过程是控制财政运营的基准,可以用作市政当局和市政公司运营的指导工具。此外,预算过程可以评估为各种发展项目提供资金的适当性,并在某个级别上实施国家或州级计划和政策。目前,在全球许多发达国家中,促进城市发展管理的地方政府正在进行。强调了地方治理范式的这种转变是为了赋予城市地方机构的能力,并在对权力下放的更广泛利益的背景下在中央和国家之间分配权力。本文试图了解不同的市政公司和市政当局通过众多创新项目制定年度会议预算计划及其在运输部门的实施的各种过程。它试图了解不同印度城市各种ULB的市政预算过程,并通过评估对决策过程的资金和管辖权进行比较分析,以便为州和地方代表机构提供更大的权力下放。然后将利用获得的理解来制定研究城市城市运输领域的基本通用框架,以实现各种可持续目标,特别是可持续的目标11。
摘要。人工智能 (AI) 领域,特别是机器学习领域,依靠广泛的性能指标和基准数据集来评估其解决方案的解决问题的有效性。然而,从多学科和多利益相关者角度解决人工智能解决方案的研究中心、项目或机构的出现表明了一种新的评估方法,包括道德准则、报告或工具和框架,以帮助学术界和商界朝着负责任的人工智能概念化迈进。它们都强调了三个关键方面的重要性:(i) 加强参与人工智能设计、部署和使用的不同利益相关者之间的合作;(ii) 促进多学科对话,包括这一过程中的不同专业领域;(iii) 促进公众参与,以最大限度地建立与新技术和从业者的信任关系。在本文中,我们介绍了社会与人工智能观察站 (OSAI),这是 AI4EU 项目的一个举措,旨在激发对人工智能广泛问题(道德、法律、社会、经济和文化)的反思。特别是,我们描述了围绕 OSAI 正在进行的工作,并提出了这一举措和类似举措如何促进对人工智能进展的更广泛评估。这将使我们有机会展示我们的愿景和运作方式,以加强这三个基本维度的实施。
1 摘要 —本文的主要目的是对阻碍飞机走向电动动力系统的技术挑战进行有益的回顾。混合动力、全电动和涡轮电动动力系统架构被讨论为可能的燃油消耗和减重解决方案。在这些架构中,混合动力和全电动架构的短期实施受到限制,特别是对于大容量飞机,因为最先进的电能存储系统可实现的能量/功率密度水平较低。相反,具有先进分布式推进和边界层吸入的涡轮电动架构将引领走向电动动力系统的努力。在这一转变的核心,功率转换器和高功率密度电机,即电动机和发电机,以及它们相应的热管理系统被分析为实现电动动力系统的关键设备。此外,为了进一步提高飞机的燃油效率和功率密度,本文描述了实施更高电压动力系统的好处和挑战。最后,基于本文收集的研究结果,提出了更多电动飞机动力系统的预计路线图。本文说明了每种技术(即电池、电机和电源转换器)的单独目标,以及它们如何转化为未来的飞机原型。索引术语 — A
工具/设备 工具的几何属性和表面光洁度。工具材料和性能。工具施加的力 工具/材料界面 工具/材料界面处的摩擦。润滑剂类型、温度和薄膜厚度。润滑剂热性能。变形区 变形机制。材料流动、流动速度。变形后的应力、应变和损伤分布。产品几何形状和性能 最终产品的几何形状(尺寸、厚度均匀性、表面光洁度和公差)。最终产品的机械性能
安东·伯恩斯(Anton Berns)1.2,Ulrik Ringborg 2.3,Julio E. Celis 2.4,Manuel Heitor 5,Neil K. Aaronson 1,Nancy Abou-Zeid 6,Hans-Olov Adami 7,Kathi Apostolidis 8,Kathi Apostolidis 8,Michael Baumann 2.9,Michael Baumann 2.9 Angelika Eggert 15,Alexander Eggermont 2.16,Carolina Espina 17.18,Frederik Falkenburg 19,J er ^ ome,Douglas Helu 22,22 Big 23,Bengt J€Onsson 24,Mette Kalager 25 31,Francesco de Lorenzo 8,德国弗朗西特,西蒙,西蒙23 23 Oberst 12.33,P Eter Nagy 33.34,Thierry Philip 33.35,Richard Price 36,Richard Price 36,Joachim Sch€uz 17.18
摘要 研究基础设施对于推进健康和疾病知识、通过世界一流的尖端设施和技术专长促进创新至关重要。Phenomics Australia 是澳大利亚的国家研究基础设施提供商,负责通过开发和提供工程疾病模型生产、表型分析和生物库方面的服务和专业知识来加速哺乳动物功能基因组学和精准医学的发展。这些能力和资源由澳大利亚国家合作研究基础设施战略提供支持,主要支持健康和医学研究,以带来重大的医疗保健和经济效益。澳大利亚政府 2021 年国家研究基础设施路线图中确定的优先事项包括开发和扩展数字研究基础设施的能力、改进研究转化和加强生物收集管理,这些都与 Phenomics Australia 的战略高度一致,即开发和实现大规模获取高质量国家遗传资源。在这里,我们评论了 Phenomics Australia 对这些国家战略要求的响应以及临床前生物模型研究基础设施在澳大利亚的关键作用。