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驾驶辅助和车辆自动化
驾驶辅助和车辆自动化简介 本文件旨在提供有关自动驾驶系统 (ADS) 和高级驾驶辅助系统 (ADAS) 之间区别的指导。 这两种类型的系统在车辆中正变得越来越普遍，并且在许多情况下都包含在车辆基础模型中。 本文件将重点介绍此类技术在内布拉斯加州道路上的使用，并将提供在进行驾驶员考试之前可能需要停用哪些功能的指导。 什么是自动驾驶系统？ 自动化分为六个级别，每个级别的细分和示例如下表所示。 ADS 从三级及以上开始。 在下表中，高级驾驶辅助系统 (ADAS) 存在于零到二级，而自动驾驶系统存在于三到五级。
体现了对驾驶场景的理解
摘要。体现的场景理解是自主代理人感知，解释和应对开放驾驶场景的基石。这种理解通常建立在视觉模型（VLM）上。尽管如此，现有的VLM仅限于2D领域，没有空间意识和长匹马外推过程。我们重新审视了自主驾驶和适当的专栏的关键方面。特此，我们介绍了体现语言模型（ELM），这是一个针对代理商量身定制的综合框架，该框架对具有较大空间和暂时的跨度的驾驶场景的理解。ELM结合了空间感知的预训练，以赋予代理具有强大的空间定位功能。此外，该模型还采用时间感知的令牌选择来准确询问时间提示。我们可以在重新重新的多面基准上实现Elm，并且在各个方面都超过了先前的最新方法。所有代码，数据和模型均可在https://github.com/opendrivelab/elm上访问。
驾驶清洁能源的视野...
虽然制定有意义的清洁能源目标和碳政策（第一支柱）对于推动可再生能源部署至关重要，但其他三个支柱对于实现可再生能源以满足电力部门脱碳的目标同样至关重要。要提出一个更好的观点（正如背景部分进一步讨论，第8-10页），对电力部门清洁能源的转换不仅取决于从可再生能源中增加产生的生成，还需要一种整体方法来确保传播，允许，市场和其他相关的政策改革，以支持和启用对消费者的恢复权力。这将需要在我们国家的网格中进行大量投资，并加快允许时间表进行发电和传输，以确保可以及时满足清洁能源目标。
驾驶耐用性和循环性 - 我们的2024年
敬业的员工推动了西卡（Sika）的成功，西卡（Sika）的出色表现在很大程度上取决于其积极进取的劳动力。在2024年进行的全球员工调查显示，参与率为86％，远高于战略目标，并且与2019年上次调查的结果一致。鉴于Parex和MBCC的同事自上次调查以来，来自Parex和MBCC的同事就加入了Sika。结果超出了行业中其他公司和全球基准的结果。凭借其高度参与的员工，Sika将在未来的许多年中继续跑得超越并获得市场份额。“收购是增长和收益加速器，从长远来看可以提高我们的利润率。”
背景信息电子动作是我们的驾驶...
雷根堡，2024年6月26日，社会和经济框架当前的十年的特点是移动性向电气化驱动系统转移。全球对全球变暖和空气污染的认识正在增长。这不仅在立法层面（更严格的法规），而且在更广泛的人群（对环保技术的需求）中导致了明显的方向变化。在个体迁移率领域，电气化车辆驱动器被认为是清洁，无局部发射且高效的迁移率最重要的技术先驱。电气化的挑战之一是同时以不同形式需要它，因为它旨在支持汽车制造商的几个战略目标，以遵守计划中的CO 2车队限制。因此，他们需要针对不同车辆细分市场和价格类别的具有成本效益的解决方案，以便能够尽可能满足所有客户的用例。除了电池供电的车辆外，电气化还可以启用低压和高压混合动力车，以及带有燃料电池的电动汽车作为能量转换器。和未来车辆架构的共同点是电动驱动器。专家预测
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。
uniqlo，驾驶衣服创新
uniqlo不拥有任何工厂。相反，我们将几乎所有产品的生产外包给亚洲各地的工厂。多年来，我们已经与我们的合作伙伴工厂建立了牢固的信任关系，并举办年度会议以促进与工厂经理的对话。我们在缝纫工厂和主要结构供应商中进行监测计划，以防止侵犯人权行为，确保良好的工作环境以及在制造产品时保护环境。根据需要，我们帮助工厂实施改进。Uniqlo通过与合作伙伴工厂保持双赢关系，继续生产高质量的产品。随着我们在全球范围内的扩展，我们将继续在越南，孟加拉国，印度尼西亚和印度等国家 /地区建立合作伙伴工厂网络。
朝着自主驾驶软件的DevSafeops
背景：自动驾驶（AD）的安全仍然是其广泛采用的障碍，这是最近事件证明的。诸如复杂环境，不断发展的技术以及转移监管和客户需求等因素需要持续监视和改进广告软件。这是一个可能有利于DevOps支持的软件和系统工程的过程。迭代DEVOPS流程至关重要，有两个目的：通过持续改进功能并为及时响应未知的错误或事件提供框架来满足客户需求。但是，该软件的任何更新都必须遵循标准，法规或行业最新状态规定的严格安全过程。将这些安全活动纳入DevOps形成了一个称为DevSafeops的迭代过程。这些必要的活动，尽管对安全性至关重要，但固有地导致迅速妥协。研究目标：在这项工作中，我们最初确定了AD开发中快速DevSafeops的挑战，然后探索现有的解决方案。随后，我们提出了两种加速AD开发中主要活动的方法，即需求工程和安全分析。方法：为了解决每个研究目标，使用了各种研究方法。进行了访谈研究和系统的文献综述，以确定挑战和研究差距。然后，为拟议方法采用了设计科学，访谈研究和案例研究。结果：最初，确定了与AD安全性的每个基本活动相关的挑战和研究差距（论文A和B）。文献中提出的解决方案已确定并映射到挑战（论文B）。然后，提出了两种用于安全分析的快速性的方法，这是开发的第一步。我们适应系统理论过程分析（STPA），用于汽车系统工程中的分布式开发，
