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IDCC25 作者和审稿人使用生成式 AI 工具的指南 本指南基于：Lin, Z. (2024)。面向学术出版的 AI 政策框架，认知科学趋势，28(2)，85-88。检索自 https://doi.org/10.1016/j.tics.2023.12.002 定义 生成式 AI 是一种人工智能技术，可以生成各种类型的内容，包括文本、图像、音频和合成数据。示例包括但不限于 ChatGPT、NovelAI、Gemini、Jasper AI、Rytr AI、DALL-E 等。出版道德 | 爱思唯尔政策。（nd）。爱思唯尔。 2024 年 5 月 9 日检索自 https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/publishing-ethics 作者指南 如果使用生成式人工智能开发投稿或投稿的任何部分，则必须描述其用途和目的。作者应准备好提供有关其投稿中所用工具和生成内容的提示的信息。作者有责任对人工智能生成的内容进行适当审查，以避免不准确和抄袭。使用生成式人工智能创建内容并不意味着相关工具的作者身份。 为本指南提供指导的出版商政策：出版伦理最佳实践指南 | Wiley。（nd）。2024 年 5 月 9 日检索自 https://authorservices.wiley.com/ethics-guidelines/index.html#22 ChatGPT 和生成式人工智能。（2023 年 1 月 27 日）。 SAGE Publications Inc. https://us.sagepub.com/en-us/nam/chatgpt-and-generative-ai 审稿人指南 审稿人不得将稿件或稿件的任何部分上传到生成式 AI 工具中，即使是为了改善其审稿的语言和可读性。这是基于对稿件中个人数据和/或专有信息的机密性的尊重，以及通过防止它们成为训练数据集的一部分来尊重知识产权。此外，审稿过程是一项人类活动
IDCC25 作者和审稿人使用生成式 AI 工具的指南 本指南基于：Lin, Z. (2024)。面向学术出版的 AI 政策框架，认知科学趋势，28(2)，85-88。检索自 https://doi.org/10.1016/j.tics.2023.12.002 定义 生成式 AI 是一种人工智能技术，可以生成各种类型的内容，包括文本、图像、音频和合成数据。示例包括但不限于 ChatGPT、NovelAI、Gemini、Jasper AI、Rytr AI、DALL-E 等。出版道德 | 爱思唯尔政策。（nd）。爱思唯尔。 2024 年 5 月 9 日检索自 https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/publishing-ethics 作者指南 如果使用生成式人工智能开发投稿或投稿的任何部分，则必须描述其用途和目的。作者应准备好提供有关其投稿中所用工具和生成内容的提示的信息。作者有责任对人工智能生成的内容进行适当审查，以避免不准确和抄袭。使用生成式人工智能创建内容并不意味着相关工具的作者身份。 为本指南提供指导的出版商政策：出版伦理最佳实践指南 | Wiley。（nd）。2024 年 5 月 9 日检索自 https://authorservices.wiley.com/ethics-guidelines/index.html#22 ChatGPT 和生成式人工智能。（2023 年 1 月 27 日）。 SAGE Publications Inc. https://us.sagepub.com/en-us/nam/chatgpt-and-generative-ai 审稿人指南 审稿人不得将稿件或稿件的任何部分上传到生成式 AI 工具中，即使是为了改善其审稿的语言和可读性。这是基于对稿件中个人数据和/或专有信息的机密性的尊重，以及通过防止它们成为训练数据集的一部分来尊重知识产权。此外，审稿过程是一项人类活动
洪水损害避免了财产上的潜在支出...
我们感谢Lea Adams，Nick Applegate，Wouter Botzen，Steven Goodpaster，Nicholas Lutz，Drew Minert，Jeremy Porter，Katherine Roscoe和Cameron Wobus进行了帮助。我们还要感谢Nicholas Chase，Mark Doms，Michael Falkenheim，Ann E. Futrell，Sebastien Gay，Justin Humphrey，Joseph Kile，Joseph Kile，Jeffrey Kling，Chad Shirley，Jon Sperl，Jon Sperl，David Torregrosa，David Torregrosa，David Torregrosa和CBO的Byoung Hark Yoo of CBO的评论和建议。vrije Universiteit Amsterdam的Jeroen Aerts，美国陆军工程兵团的William Lehman和Rand Corporation的Michael T. Wilson也提供了有用的评论和建议。尽管这些专家提供了相当大的帮助，但他们对本文内容概不负责。克里斯汀·博格斯（Christine Bogusz）编辑了这篇论文，卡罗琳·尼尔森（Caroline Nielsen）进行了事实检查。
避免废物和资源恢复策略2030
根据《 2007年废物避免和资源恢复法》，废物管理局负责促进西澳大利亚州更好的废物管理实践。该法案中当局的职能之一是为环境部长的批准部长起草，这是整个国家的长期废物战略，用于持续改善废物服务，浪费和资源恢复，基于对最佳浪费，资源恢复的最佳实践和目标的基准标记，并将废物转移到垃圾填料中。必须至少每五年对该策略进行审查。此咨询策略草案是废物策略审查过程的一部分。
具有高级导航和避免障碍的自动无人机输送系统
印度的物流运营每天约1亿个套餐。重型机动车（HMV）在白天的城市中通勤，严重的车辆充血，交付人员不足，导致快递服务的生产率从85％降低到50％。该项目的动机是降低传统的最后一英里交付系统中的运营成本，并执行及时的交付。想法是建立一个提供安全有效的交付服务的无人机交付系统。目的地的确切位置被从地面控制站喂给无人机，并且将包装放置在无人机中，它在飞行控制器的帮助下执行自动驾驶仪。可以通过飞行控制器和避免碰撞系统来缓解可操作性。包装交付机制得到了认证系统的帮助，以确保安全交付。在原始位置，它是通过扫描ARTAG/QR码来实现的，该码将在飞行时发送给客户。仅在ARTAG/QR代码与附加数据匹配时才提供软件包。 整个过程是通过机器人操作系统和开源Autopilot软件套件与硬件的集成来执行的。 无人机交付是一种破坏性的技术，正在重新定义传统物流行业。 无人机提供了一种更具成本效益的方式来通过最大程度地降低运营成本和间接费用来交付包裹，从而使企业能够增加其收入和底线。 关键字：机器人操作系统（ROS），Artag，Autopilot。仅在ARTAG/QR代码与附加数据匹配时才提供软件包。整个过程是通过机器人操作系统和开源Autopilot软件套件与硬件的集成来执行的。无人机交付是一种破坏性的技术，正在重新定义传统物流行业。无人机提供了一种更具成本效益的方式来通过最大程度地降低运营成本和间接费用来交付包裹，从而使企业能够增加其收入和底线。关键字：机器人操作系统（ROS），Artag，Autopilot。
混合碰撞避免方法
摘要：在此手稿中，我们考虑轨迹计划和控制中的避免障碍任务。这些任务的挑战在于难以解决最佳控制问题（OCP）的非convex纯状态约束。强化学习（RL）提供了处理障碍限制的更简单方法，因为只需要建立反馈功能。尽管如此，事实证明，我们经常获得持久的训练阶段，我们需要大量数据来获得适当的解决方案。一个原因是RL通常没有考虑到基本动力学的模型。相反，此技术仅依赖于数据中的信息。为了解决这些缺点，我们在本手稿中建立了一种混合和分层方法。虽然经典的最佳控制技术处理系统动力学，但RL专注于避免碰撞。最终训练的控制器能够实时控制动态系统。即使动态系统的复杂性对于快速计算或需要加速训练阶段的复杂性太高，我们也通过引入替代模型来显示一种补救措施。最后，总体方法应用于在赛车轨道上引导汽车，并通过其他移动的汽车进行动态超车。
使用Arduino开发车辆盲点传感器以避免停车事故
摘要 - 背景：随着道路上的汽车数量的增加，与停车有关的事件已引起了人们的关注。盲区，或驾驶员不可见的汽车周围地区，在这些事件中起着重要作用。用技术解决这些盲点可能会大大提高交通安全。目标：使用Arduino微控制器，本研究试图创建低成本，可靠的盲点监测系统。认识到相邻的障碍旨在帮助驾驶员停车，并减少与停车有关的事故的可能性。方法：方法论：文章包括使用Arduino Nano作为主要CPU创建CAR盲点检测系统。该系统将超声传感器与红外传感器结合在一起，以提高精度。该方法使用基于阈值的逻辑进行对象识别，从而大大降低了误报。这些传感器的数据通过蓝牙模块传输，允许实时监视。结果：在多个停车环境中进行了广泛的测试之后，盲点检测系统显示出一致可靠的识别和警告相邻障碍。很明显，它可以显着改善交通和停车安全。结论：建议的基于Arduino的盲点传感器系统具有成本效益，可定制且有效地改善停车安全性。结合当前的汽车技术，它有望提高驾驶安全性，并为DIY爱好者提供了进一步发展的平台。
使用机器学习的盲人避免障碍
摘要最近，对象识别技术已经看到了许多技术用于自动驾驶汽车，机器人和工业设施。尽管如此，最需要这些技术的是视觉障碍，但从中获得了最少的收益。本文的目的是使用深度学习技术为盲人开发对象检测系统。除此之外，还提到了语音指导技术是告知对象所在的视觉问题的人的一种方式。您仅在对象识别深度学习模型中使用（YOLO）算法一次（YOLO）算法，而文本到语音（TTS）用于合成语音公告，从而使盲人可以方便地获取有关对象的信息。因此，它提出了一个有效的对象检测系统，该系统有助于盲人在没有其他人协助的情况下在受限区域内找到事物；并且该系统的性能已通过实验验证。
交流AI和技术 - 避免介导
中介论述主要集中在制度或社会构建主义方法的媒体上。交流行业中的技术发展以及更广泛的数据缺陷过程可能会乞求灰尘粉尘，尽管长期存在的现有技术方法是对其他两种方法的补充，以了解自动化和人机交流方面。这篇理论文章探讨了现有的中介方法如何重新关注从人机交流中学到的教训。第一部分说明了主要的中介方法。第二部分讨论了有关沟通，人为性和意义的辩论。最后一部分以招聘访谈的榜样为例，讨论了中介理论如何从包括人机交流中涌入的技术方法中受益，以及人机计算如何从中介理论中的更广泛讨论中学习。
在儿童和青少年心理学中，常见的陷阱以及如何避免它们：第一部分
1 Centre for Innovation in Mental Health, School of Psychology, Faculty of Environmental and Life Sciences, University of Southampton, Southampton, UK 2 Solent NHS Trust, Southampton, UK 3 Hassenfeld Children's Hospital at NYU Langone, New York University Child Study Center, New York City, NY, USA 4 DiMePRe-J-Department of Precision and Regenerative Medicine-Jonic Area, University of Bari “ Aldo Moro”，意大利Bari 5 UCL药房，英国伦敦6东伦敦基金会NHS Trust，英国贝德福德郡7国家专家诊所，患有OCD，BDD及其相关疾病的年轻人，南伦敦和莫德斯利NHS NHS NHS NHS NHS NHS NHS基金会信托 Health (NIHR) MindTech Medtech Co- operative, Institute of Mental Health, Nottingham, UK 10 NIHR Nottingham Biomedical Research Centre, Mental Health & Technology Theme, Institute of Mental Health, Nottingham, UK 11 Department of Child and Adolescent Psychiatry, Institute of Psychiatry and Mental Health, Hospital General Universitario Gregorio Marañón, IiSGM, CIBERSAM, ISCIII, School of Medicine,合格，马德里，西班牙
基于物联网避免发生多重故障的电动汽车中的消防事故...
2.3.4.5学生，泰米尔纳德邦霍苏尔工程学院Adhiyamaan学院。摘要：电动汽车（EV）的快速增长需要创新的安全措施，以解决由车辆电气系统（尤其是电池管理系统中）故障引起的潜在火灾事故。在这项研究中，我们提出了一种旨在通过全面的故障检测和使用人工智能（AI）技术的智能电池管理来防止电动汽车中的消防事故的物联网（IoT）的解决方案。实现了复杂的故障检测系统，以识别多种故障类型，包括短路，过度充电和热异常。这种积极主动的方法确保了及时发现潜在问题，从而降低了火灾事故的风险。该系统旨在提供准确，及时的预测，使维护团队在导致重大失败之前解决潜在问题。