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off-...英国和美国自动驾驶汽车的公开期望
自动驾驶汽车（SDVS）的抽象开发人员与可能的未来有一个特定的想法。公众不得分享其基于的假设。在本文中，我们分析了英国调查（N¼4,860）和美国（n¼1,890）公众的自由文本响应，这些公众询问受访者在想到SDV时会想到什么弹簧，以及为什么应该或不应该开发它们。响应（平均每个参与者的总共27个单词）倾向于提出安全的希望，并且更常规地担心。许多受访者都提出了技术，其他道路使用者与未来之间关系的替代书籍。而不是接受一种主导的公众参与方法，该方法试图使公众从这些观点中教育，而是建议这些观点应视为社会情报的来源，并为建立更好的运输系统做出了潜在的建设性贡献。预期治理，如果要包容，则应寻求理解和整合公众观点，而不是拒绝它们是不合理的或可变的。
骑行舒适改进的生态驾驶方法
由于当前范式正在经历的进步，因此出现了对运输系统的抽象新挑战。自动驾驶汽车的突破引起了人们对骑行舒适的担忧，而近年来污染了污染的担忧。在自动汽车模型中，预计驾驶员将成为乘客，因此，他们将更容易受到骑行不适或运动疾病的困扰。相反，由于对气候和人们健康的影响，因此不应搁置生态驾驶的含义。因此，对上述点的联合评估将产生积极影响。因此，这项工作提出了一个自组织的基于地图的解决方案，以评估个人从生态驾驶的角度考虑其驾驶风格的骑行舒适特征。为此，使用了从仪器的汽车中获得的数据集来对驱动程序进行分类，以分类其缺乏骑行型和生态友好性的原因。一旦对驾驶风格进行了分类，就提出了基于自然的建议，以增加与系统的参与。因此，预计将达到骑行舒适评估参数的潜在提高57.7％，以及预计将达到温室气体排放的47.1％。
良好（在驾驶时）-googleapis.com
应对这些挑战，我们提出了驾驶概念，以此作为实现良好驾驶行为的框架。驾驶理由评估驾驶行为在道路使用者之间存在的相互期望之间的一致性中。利用现有文献，我们首先要区分（i）经验期望（即，反映了“遵循某种行为的信念”，借鉴了过去的经验）（Bicchieri，2006年）； （ii）规范性期望（即，基于社会同意的原则，反映了“应该遵循某种行为的信念”）（Bicchieri，2006年）。，由于社会期望自然会随着时间的流逝而自然变化，因此我们引入了第三种期望，促进期望，表示可以展示的行为，以促进运输生态系统的持续改进。我们将驾驶员置于社会规范期望的空间内，并指出现有的与一些经验和促进期望的重叠，这受到技术和物理上可行性的限制。
AI进步：探索Github副驾驶，使用LSTM的假新闻检测以及AI对运输的影响
摘要：人工智能（AI）严重影响了各个部门，突破了技术和重新定义过程的界限。本文研究了AI进步的三个关键领域：用于软件开发的GitHub Copilot，长期记忆（LSTM）网络检测假新闻以及AI对运输的更大影响。Github副副词是AI-Power Edsing Assistant，正在彻底改变开发人员编写代码的方式。LSTM，一种复发性神经网络（RNN）的形式，提供了一种有效的解决方案来检测错误信息。最后，AI通过自动驾驶车辆和交通管理对运输的贡献，展示了AI如何重塑运输领域的基础设施，安全性和效率。本文旨在全面了解这些技术的工作方式及其社会影响。
ChatScene：自动驾驶汽车的知识关键方案生成
摘要我们提出了一种大型语言模型（LLM）的ChatScene-利用LLM的能力来为自动驾驶汽车的安全至关重要方案。给定的非结构化语言指令，代理首先使用LLMS生成文本描述的流量方案。这些SCE-NARIO描述随后被分解为几个子描述，以获取指定的细节，例如行为和车辆的位置。代理然后将文本描述的子筛选性转换为特定于域的语言，然后在模拟器中生成用于预测和控制的实际代码，从而促进了Carla Simulation Envimonment中的不同和复杂场景的创建。我们代理的关键部分是一个全面的知识检索组件，它通过训练包含情景描述和代码对的知识数据库来有效地将特定的文本描述转化为相应的特定领域代码段。广泛的实验结果强调了Chatscene在提高自动驾驶汽车安全性方面的功效。对于Intance，ChatScene产生的方案显示，与最先进的基线相比，在针对不同的基于强化的基于学习的自我车辆进行测试时，碰撞率增加了15％。此外，我们表明，通过使用我们生成的安全 - 关键方案来微调不同的基于RL的自主驾驶模型，它们可以降低碰撞率9％，超过Cur-Current Sota方法。代码可在https://github.com/javyduck/chatscene上找到。ChatScene有效地弥合了交通情况的文本描述与实际CARLA模拟之间的差距，从而提供了一种统一的方式，以方便地生成安全至关重要的方案，以进行安全测试和改进AVS。
起搏器+：在驾驶场景中的按需行人动画控制器
我们应对行人模拟中的内容多样性和收获性的挑战，以驱动方案。最近的行人动画框架具有重要的限制，其中他们主要关注轨迹[48]或参考视频[60]的内容，因此忽略了这种情况下人类运动的潜在多样性。这种限制限制了产生行人行为的能力，这些行为表现出更大的变化和现实动作，因此重新严格使用其用法，为驾驶模拟系统中的其他组件提供丰富的运动内容，例如，突然改变了自动驾驶汽车应响应的运动。在我们的方法中，我们努力通过展示从各种来源获得的各种人类动作（例如生成的人类运动）来超越限制，以遵循给定的轨迹。我们的框架的基本贡献在于将运动跟踪任务与轨迹结合到以下，这可以跟踪特定运动零件（例如上半身），同时遵循单个策略的给定轨迹。以这种方式，我们在给定情况下显着增强了模拟人类运动的分歧，以及内容的可控性，包括基于语言的控制。我们的框架有助于生成
最终：PR-非洲城市领导人在内罗毕联合驾驶绿色和有弹性的城市未来
- 消除公私合作伙伴关系的障碍，以加速气候行动项目，市长的信件旨在解锁绿色基础设施和可持续城市增长的急需资金。Urbanshift Africa论坛还将发布有关全球南部城市可持续财务行动和倡导的新路线图，该图案概述了市长及其团队可以开始行动并提倡气候行动的实际步骤。来自C40，Urbanshift和全球气候和能源市长盟约（GCOM）的新资源将帮助市长为清洁能源和公共交通等重要项目提供负担得起的融资。路线图（链接将于2月17日星期一1700次上线）还建议为城市提供更多的财务独立性，创建国家平台以协调努力，并将项目分组在一起，以吸引更多的投资。Freetown市长，C40城市的联合主席 Yvonne Aki-Sawyerr说：“非洲城市已经处于气候行动和创新的先锋范围内。 我们的青年人口已经在拥护气候行动并投资自己的未来。 “大约有70％的非洲人口35岁，年轻人正在利用技术，创造力和企业家精神来推动向可持续性转变。 现在是时候让国际金融界投资他们的能源和思想了。 “非洲的年轻人口意味着有足够的机会改变许多城市和许多居民的现实。Yvonne Aki-Sawyerr说：“非洲城市已经处于气候行动和创新的先锋范围内。我们的青年人口已经在拥护气候行动并投资自己的未来。“大约有70％的非洲人口35岁，年轻人正在利用技术，创造力和企业家精神来推动向可持续性转变。现在是时候让国际金融界投资他们的能源和思想了。“非洲的年轻人口意味着有足够的机会改变许多城市和许多居民的现实。“我们知道下一代已经准备好领导更绿色，更公平的未来的指控，现在，城市领导者有责任获得他们为我们所有人创造更绿色，更公平的未来所需的资源。”内罗毕州长萨卡贾·约翰逊（Sakaja Johnson）说：“我感到非常兴奋，C40决定主持绿色和韧性的Urbanshift非洲论坛，该论坛将带来非洲大陆上一些最大和领先的城市的代表到内罗毕。我们将继续利用技术和企业家精神来开发清洁能源解决方案，这些解决方案必须伴随着所有人的绿色，更公平的经济模式。“投资非洲的气候解决方案：预计最初投资的$ 1的预计回报为4美元，这是全球投资者的独特机会
特斯拉的自动驾驶技术的案例
摘要：在全球快速经济发展的背景下，作为革命性变革，自主驾驶技术吸引了许多投资者和公司企业进行投资和探索。本文研究特斯拉在自动驾驶技术方面的研发投资及其对2017年至2019年之间市场竞争力的影响。通过分析特斯拉官方网站和其他可靠来源的数据，该研究发现特斯拉的高研发投资和数据驱动方法已大大提高了其自动驾驶技术的安全性和可靠性。例如，特斯拉的自动驾驶系统可以通过多个传感器和强大的计算功能提供高度自动化的驾驶体验。结果表明，特斯拉在自动驾驶技术方面的领导能力大大提高了其市场竞争力，并驱动了整个行业。这项研究的结论表明，特斯拉的技术创新不仅提高了公司的竞争力，而且驱动了移动性生态系统的变化，这对特斯拉的发展产生了积极影响。
