XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System长安汽车
自动驾驶 - 未来的汽车
自动驾驶显然可以成为许多残疾人的变革性技术，尤其是那些发现公共交通不可接近或无法驾驶的人。在一个无法开车的世界中，无论是由于视力或敏捷障碍还是学习障碍，第一英里都是一个巨大的问题。按需的自动驾驶服务，将您带到您需要去的任何地方 - 运输中心，医院或购物中心 - 可能是Gamechanger，从理论上讲，这是一步很棒的一步。
自动驾驶汽车模拟
摘要该项目着重于为自动驾驶汽车开发基于JavaScript的模拟，利用该语言的多功能性和广泛使用。模拟环境复制了各种要素，例如道路，交叉点，交通标志，行人和车辆，允许进行现实的测试和开发。关键方面包括用于生成道路网络的算法，定义交通模式以及模拟天气等环境因素。对车辆动力学的准确建模，包括加速，制动和轮胎摩擦等因素至关重要。悬浮动力学，牵引力控制和稳定性的整合增强了算法测试的现实主义。传感器模拟，模拟激光雷达，雷达和摄像机对于测试感知算法和评估系统鲁棒性至关重要。合成传感器数据生成促进了在不同条件下的测试，并有助于标记的机器学习模型培训的数据集，从而弥合虚拟仿真和现实世界部署之间的差距。关键字： - 神经网络，仿真，计算机视觉，映射
采用三级充电站的光伏到汽车、光伏到电网、汽车到电网和电网到汽车微电网系统
摘要 — 本文利用同时连接到光伏电池 (PV) 和电网的电动汽车 (EV)。在微电网中，电动汽车 (EV) 的电池用作电源，在电力需求高峰时为电网供电。电动汽车可以通过储存多余的太阳能并在高需求时段将其返回电网来帮助调节电网。本文提出了一种新的微电网架构，使用屋顶太阳能系统、电池电动汽车 (BEV)、电网连接逆变器、升压转换器、双向半桥转换器、输出滤波器（包括 L、LC 或 LCL）和变压器。本文说明了并建模了该微电网的主要部分，并对其运行进行了模拟。此外，模拟结果探讨了 BEV 的充电和放电场景。关键词——光伏到汽车，光伏到电网，电网到汽车，汽车到电网，微电网，需求侧管理I. 引言毋庸置疑，世界人口每年都会持续增长，从而导致地球上的汽车数量增加。问题是石油和天然气无法满足需求，因此唯一的选择就是电力和各种类型的电动汽车 [1]。此外，电动汽车 (EV) 可以通过降低空气污染水平造福环境 [2]。电池电动汽车 (BEV)、插电式混合动力电动汽车 (PHEV) 和混合动力电动汽车 (HEV) 是市场上的三种电动汽车类型 [3]。BEV 和 PHEV 都由电网供电，并且 BEV 和 PHEV 中的电池数量有所增加。典型的 BEV 电池容量从 40 到 80 kWh 不等，而现在有些电池容量高达 200 kWh [4]。使用可再生能源为电动汽车充电是减少汽车排放并提供清洁电力供应的绝佳方式。电动汽车作为分散式储能系统
汽车悬架系统回顾及四分之一汽车悬架系统介绍
巴巴萨海布·安贝德卡尔大学，奥兰加巴德，印度 摘要：悬架系统可减少由道路和驾驶条件引起的振动的影响。领先的汽车公司已开始在其高端汽车中使用智能悬架。但在行驶过程中，车辆会经历不同程度的动态激励。这种激励可能导致诱发振动或噪音，从而影响车辆的完整性和乘员。车辆系统中一种突出的隔振方法是悬架系统。汽车悬架系统的主要目的是在不影响驾驶操纵特性的情况下提高乘坐舒适度。近年来，执行器、传感器和微电子技术的迅猛发展使得智能悬架系统在汽车工业中更易于实施。这些系统的设计和制造方式能够减少驾驶员和乘客受到的有害垂直加速度的影响。四分之一汽车悬架模型是研究和分析车辆垂直隔离特性动态行为的最佳基准。本文介绍了背景信息和四分之一汽车悬架模型的描述，该模型可用于评估智能悬架系统的性能。关键词：车辆；半主动；悬架；减震器；汽车；自适应；智能；评论；比较
人工智能让人类体贴：人工智能让人类体贴：自动驾驶汽车是自动驾驶汽车是
MTR++，在评估和响应其他道路使用者的行为方面，它可以提高自动驾驶汽车的训练效率。研究人员已经在 Waymo 的运动预测挑战赛中获得两个第一名 - 在这个竞赛中，不同的人工智能系统在相同的数据集上进行训练，然后比较它们的预测。例如，如果几辆车从不同的方向接近路口，那么哪辆车会在何时转向哪个方向，以及车辆究竟会走哪条路，都存在着多种可能性。“在这种情况下，每个司机都与下一个司机有关系，并影响他们的行为，”Schiele 说。“为了训练系统，我们使用了 Transformer 模型，其功能类似于大型语言模型的模型。”
使用人工智能的自动驾驶汽车
Savinay Mengi 1 和 Yash Devdware 2 计算机工程与技术学院 1,2 麻省理工学院世界和平大学，印度马哈拉施特拉邦浦那 mengisavinay1024@gmail.com 1 和 ydevdware@gmail.com 2 摘要：现代社会，人们致力于实现车辆自动化，以让人类驾驶员轻松驾驶。在汽车领域，人们考虑了使车辆自动化的各个方面。最大的网络谷歌自 2010 年以来就开始研究自动驾驶汽车，并且仍在开发新的变革，以将自动驾驶汽车提升到一个全新的水平。在本文中，我们关注自动驾驶汽车的两种应用，一种是两辆车有相同的目的地，其中一辆车知道路线，而另一辆车不知道。后面的车辆将自动跟随目标（即前方）车辆。另一种应用是在交通拥堵期间进行自动驾驶，因此驾驶员不必不断踩刹车、油门或离合器。本文描述的想法来自自动驾驶汽车，这里考虑的一个方面是使目的地动态化。这可以通过车辆自动跟随另一辆车的目的地来实现。由于在交通中做出智能决策也是自动驾驶汽车的一个问题，因此本文也考虑了这方面。关键词：自动驾驶汽车，人工智能
“汽车轻量化材料的创新……
摘要：近年来，汽车行业越来越注重轻质材料的开发和集成，以提高车辆性能、燃油效率和可持续性。本研究文章深入探讨了轻质材料的最新创新，包括先进的高强度钢、铝、镁和钛合金，以及碳纤维和玻璃纤维等复合材料。它还探讨了纳米材料和生物材料在汽车工程中的新兴作用。通过研究先进的制造技术、性能和安全考虑因素以及经济和环境影响，本研究全面分析了汽车领域轻质材料的当前趋势和未来前景。通过案例研究和实际应用，本文重点介绍了成功的实施，并确定了该领域的挑战和潜在突破。本研究旨在为行业专业人士、研究人员和政策制定者提供可行的见解和建议，以促进汽车工程的创新和可持续性。
零排放汽车更新
1 基于 2023 年 1 月至 2023 年 12 月的 S&P Global Mobility 新车登记数据。 2 基于截至 2023 年 12 月 31 日不列颠哥伦比亚省的 S&P Global Mobility 运营单位登记数据（1981 年及更新车型）。本报告（“S&P Global Mobility 材料”）中来源于 S&P Global Mobility 的数字和信息是 S&P Global Mobility Ltd. 及其子公司（“S&P Global Mobility”）的版权财产，代表 S&P Global Mobility 的数据、研究或意见，并不代表事实。S&P Global Mobility 材料中表达的信息和意见如有更改，恕不另行通知，S&P Global Mobility 没有义务或责任更新 S&P Global Mobility 材料。此外，虽然此处复制的 S&P Global Mobility 材料来自可靠来源，但其准确性和完整性不作保证。未经 S&P Global Mobility 明确书面许可，不得再复制本材料。3 根据不列颠哥伦比亚省的 S&P Global Mobility 注册数据（2023 年底）和 S&P Global Mobility 对 3-8 级车辆的定义，其中不包括总重量低于 10,000 的车辆。本报告（“S&P Global Mobility 材料”）中来源于 S&P Global Mobility 的数字和信息是 S&P Global Mobility Ltd. 及其子公司（“S&P Global Mobility”）的版权财产，代表 S&P Global Mobility 的数据、研究或意见，并不代表事实。S&P Global Mobility 材料中表达的信息和意见如有变更，恕不另行通知，S&P Global Mobility 没有义务或责任更新 S&P Global Mobility 材料。此外，尽管本文复制的 S&P Global Mobility 材料来自可靠来源，但其准确性和完整性不予保证。未经 S&P Global Mobility 明确书面许可，不得进一步复制本材料。
汽车供应商的联邦资源
o融资：根据州小型企业信贷倡议，小型企业可以通过股权/风险投资计划，贷款参与计划，贷款担保计划，附带支持计划以及针对当地市场条件量身定制的资本访问计划。o技术援助：该计划向小型和服务不足的企业分配了4亿美元的技术援助，以使其为联邦资本投资提供更好的准备和更具竞争力。通过三个计划支持了技术援助服务：（1）根据技术援助赠款计划向各州提供2亿美元的公式赠款，（2）1.25亿美元的竞争赠款，并向孵化器和加速器提供了根据资本准备计划，为少数群体提供服务的加速器， （3）7500万美元的竞争赠款现已通过投资美国小型商机计划获得。对美国小型商机计划的投资是一个现场融资机会，将为合格的司法管辖区授予5-1亿美元的可支配赠款，以为企业提供法律，会计和财务咨询服务。申请将于2024年春季到期。o财政部还召集了近20个州的以制造业为中心的合作，该协作正在建立倡议，以应对小型制造商面临的挑战。这些包括在融资高级技术，扩大营运资金的途径，提高小型制造商使用贷款收益的灵活性，扩大来自弱势背景的小企业主的机会以及投资创新的初创公司的机会的灵活性时，包括降低贷方风险的计划。o访问此网站，以了解有关州小型企业信用倡议的更多信息。
加速汽车人工智能转型
研究中定义的 AI 实施阶段：大规模实施 = 在所有站点/整个企业范围内持续实施，范围广泛；选择性实施 = 在组织各个部分的多个站点持续实施，但不在企业层面实施。“现在”是指 2018 年 12 月至 2019 年 1 月，即进行调查的期间。