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生活系统：埃森哲的驾驶可及性
可能。现在是现在……因此，我们将分享伙伴关系的简短故事，这些故事从真正的聆听开始，然后迅速提供敏捷的解决方案。今天，我们正在与Sirisha Nalamatiabout进行了交谈，该项目是一个敏捷的全球航空航天和国防技术创新者。When Covid-19 hit, our client requested to delay starting an 8 weekfit/gap and roadmap assessment as the business was adjusting to a remote workplace, and their highly secure technology infrastructure was taxed with an increase of 50 -thousand employees working remotely.This mobilization assessment work is the first step in their Global H-C-M Implementation Journey, and they had some critical business dates they couldn't miss.我们听了，我们是理所当然的，我们给他们带来了一种方法，可以做我们计划的一切，公正地。
CEPP将驾驶可实现的，订单和可靠的...
与其他需要公用事业公司使用更多清洁能源但可能将其中一些成本传递给纳税人的电力部门政策相比，CEPP旨在降低客户成本。根据计划，公用事业必须将其100％的赠款用于客户和工人福利，包括直接账单援助，清洁能源和能源效率投资，以及通过能源系统的变化为工人提供支持。此外，根据该计划，公用事业的付款必须由公用事业公司的股东和所有者而不是纳税人支付。利用最佳实践的实用程序，例如全源竞争性采购，可以进一步降低电力成本。17
通过自主驾驶系统的设计协调
摘要本文提出了一种通过自动驾驶系统（ADS）设计协调来进行控制的方法。它以先前的结果为基础，以避免碰撞策略的结果和通过以地图的形式对其静态环境的描述以及其Vehicles的动态行为来建立广告的建模。广告被建模为一个动态系统，以燃烧一组由运行时协调的车辆，该车辆根据地图上的车辆位置及其动力学属性计算每个车辆的自由空间。vehicles被限制在相应分配的自由空间内移动。，如果广告的车辆和运行时尊重相应的假设保证会议，我们通过设计安全控制政策提供了正确的正确控制策略。通过证明假定保证合同的组成是一种需要广告安全的诱导不变的，从而确定了结果。我们表明，实际上可以为符合其合同的车辆定义速度控制政策。更重要的是，我们表明可以在线性时间逻辑中指定运行规则，作为限制车辆速度的一类公式。主要的结果是，鉴于一组运行规则，可以得出运行时的可用空间策略，以便通过设计相对于规则而设计的系统行为是安全的。
气候变化驾驶盐度-AMS期刊
摘要：气候变化对印度尼西亚的农业生产力产生了负面影响。这项研究对由于气候变化引起的土壤盐度的文献进行了文献分析，讨论了土壤盐度对印尼农业的影响，研究了适应盐分的各种策略，并为未来的研究提供了一些想法。对与农民的脆弱性，适应性和实践有关的39种鉴定的Scopus文章进行了分析。这项研究于2022年11月进行，并使用BiblioMetrix R软件包和Vosviewer软件。的发现表明，盐度已经使印度尼西亚的农业容易降低粮食生产，尤其是对于小规模农民而言，农作物产量和土地失去了土地。已经开始采取各种适应措施，例如恢复土壤生育能力和使用抗盐水的品种。也进行了灌溉设施的改进，以减少土壤盐度膨胀的风险。农民还尝试采取社会行动措施，例如出售资产，满足日常需求，甚至改变工作。但是，要使农民生存和维持其业务，任何此类措施都需要产生令人满意的结果。对现有文献的回顾表明，印度尼西亚缺乏土壤盐度研究，这同时指出了研究差距，不仅要研究盐度对收入和小农民脆弱性的影响问题，而且还涉及适应策略的发展，以解决由于气候变化而解决盐度的问题。
自主驾驶中的对象检测技术
摘要：本评论全面研究了自动驾驶的对象检测方法（OD）方法的最新进展，从而强调了它们在确保复杂环境中自动驾驶汽车的安全性和效率方面的关键作用。它讨论了各种方法，包括机器学习（ML）技术的应用，以及Lidar和Radar等传感器的集成，从而增强了系统的准确识别和跟踪附近物体的能力，例如行人，车辆，车辆和障碍，并实时实时。审查综合了从多项研究中的发现，展示了诸如对抗性学习技术的创新，以改善检测性能，尤其是在不良条件下。此外，它解决了重大挑战，包括环境变异性，计算效率以及对抗性攻击所带来的威胁，这可能会损害检测准确性。审查强调了开发更健壮和自适应模型的重要性，并概述了未来的方向，例如增强传感器融合方法，优化模型体系结构以及采用开放世界学习来为意外情况做准备，最终旨在提高自主驱动技术的可靠性和安全性。
用机器学习估算电动汽车驾驶范围
摘要：在过去的几年中，我们目睹了使用电动汽车（EV）的增加，现在已被广泛接受为可靠和环保的运输方式。选择EV时，通常是消费者选择的关键参数之一是其驱动范围（DR）功能。DR取决于预测其价值时应解决的许多因素。在某些情况下，现有的DR估计启发式启发式技术提供了差异很大的值，这可能会引起驾驶员焦虑。在本文中，我们探讨了机器学习（ML）技术的使用来估计DR。从公开可用的数据中，我们构建了一个数据集，该数据集具有适用于DR的EV数据的数据集。然后，我们诉诸于在数据集中学到的模型上进行回归技术，并通过标准指标进行评估。实验结果表明，回归技术对短途和长途旅行的DR值进行了足够和平稳的估计，从而避免了使用先前的启发式技术的需求，从而最大程度地减少了驱动程序的焦虑并允许更好的行程计划。
全球智能驾驶预测2024
国家政府为智能驾驶技术的发展提供了强有力的支持。，例如，在2023年底，工业和信息技术部以及其他三个部门发出了有关智能连接车辆的访问和试点操作的通知。包括北京，上海和广州在内的七个城市被指定为3级和4级自动驾驶技术的试点区域。这项政策的实施大大加快了中国在高级自动驾驶汽车领域的进步。
使雷达检测安全可用于自主驾驶
摘要：雷达传感器由于其固体距离和速度测量能力及其对逆境环境条件的鲁棒性而列为用于高度自动化驱动功能的最常见传感器之一。但是，雷达点云很嘈杂，因此必须过滤。这项工作审查了当前的研究，目的是使可用于安全感知功能可用的雷达检测，以保证正确的环境表示。解释了对雷达错误对不同下游任务的影响。此外，考虑到当前标准和解释这些标准的最先进的研究，自动驾驶功能的安全性术语被照亮。此外，这项工作讨论了安全雷达信号处理和过滤，通过信息融合来丰富雷达数据点的方法，例如来自相机和其他雷达，以及用于基于安全雷达的感知功能的开发工具。最后，确定了雷达传感器安全保证的下一步。
