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基于OKR的ROS自动驾驶小车教学平台设计
来源:实验科学与技术 发布日期:2023-06-28
针对目前企业对学生工程能力和项目能力的要求，为提高电子信息类学生工程实践能力、促进学生了解工业界最新需求并学习先进的项目管理方法，针对近年研究火热的人工智能与自动驾驶，设计了一款基于ROS系统的自动驾驶小车软硬件结合的实践教学平台。实际教学效果表明，基于ROS系统的自动驾驶小车教学平台，结合先进的OKR管理方法，在实验教学效果、学生工程实践能力培养和自学能力培养方面都取得了较好的效果。
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基于海洋石油工程项目的生产过程智能化管理系统研究
来源:现代计算机 发布日期:2023-06-25
随着近年来数字技术的发展，海洋石油工程类企业亦处于数字化转型的关键时期，为了节省人力成本和推广无纸化操作，基于海洋石油工程建造项目的生产过程对相关工程管理方面进行了智能化系统的研究，提出并设计了一套完整的海洋石油工程生产管理一体化数据平台系统，通过该系统能显著提高各环节数据采集的效率和精确度。并利用大数据技术对生产过程进行分析和指导，提高了生产管理效率和智能化信息化水平。另外还对构建统一的工程技术
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VR技术在ASDS汽车自动驾驶辅助系统培训课程方面的应用
来源:电子元器件与信息技术 发布日期:2023-06-20
随着汽车自动驾驶技术的发展，自动驾驶辅助系统（ASDS）的培训和教育变得越来越重要。虚拟现实（VR）技术是一种新型的培训工具，可以在安全的虚拟环境中模拟各种驾驶场景，从而提高学员的驾驶技术和反应能力。本文介绍了ASDS系统的基本原理和功能，并指出了ASDS系统培训中存在的一些挑战，讨论了VR技术在ASDS培训中的优点，并且结合案例进行了详细说明。
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论自动驾驶汽车涉罪的刑事责任与刑事立法的完善
来源:铁道警察学院学报 发布日期:2023-06-20
自动驾驶汽车相较于传统汽车具有更加方便快捷的优势，但受限于自身的处理系统、算法编程等因素，自动驾驶汽车在行驶过程中难以保证绝对安全的状态，发生事故后会面临着比传统汽车更为复杂的刑法适用难题。关于自动驾驶汽车涉罪的责任主体，要综合传统刑法理论基础和自动驾驶的等级划分进行分配，区分驾驶员及其他责任主体的刑事责任。驾驶员的刑事责任主要考虑其对于事故的发生是否存在故意或过失，关于自动驾驶汽车的研发、生产、
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人工智能在电子信息技术中的应用
来源:电子技术 发布日期:2023-06-20
阐述电子信息技术的特点，人工智能与电子信息技术的融合，包括实现信息的高速采集、电子信息技术学习能力、高效且准确地完成数据分析与处理，探讨人工智能在电子信息技术中的应用。
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人工智能在汽车自动驾驶系统中的应用
来源:汽车测试报告 发布日期:2023-06-15
随着人工智能技术的快速发展，自动驾驶成为当今汽车行业的热点话题。人工智能在汽车自动驾驶系统中的应用不仅可以提高行车安全性和驾驶舒适性，还能提供更精确的路线规划和定位信息，方便驾驶者获取所需信息。该文分析人工智能在汽车自动驾驶系统中的作用，并探讨其在决策与规划、控制与执行及安全性与可靠性等方面的具体应用，以提高自动驾驶汽车的智能化水平。
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数据治理技术在钢铁工业大脑中的研究及应用
来源:冶金自动化 发布日期:2023-06-15
钢铁工业大脑的核心是人工智能，将人工智能与钢铁工业深度融合是钢铁企业进行数字化转型的深水区实践，而高质量的数据是钢铁工业大脑的基础。以某大型钢铁集团公司为例，分析数据治理核心技术在钢铁工业大脑中的研究及应用，通过一系列核心技术的研究和应用为钢铁工业大脑高效提供高质量的数据。
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关于人工智能在电子信息技术中的应用探究
来源:信息系统工程 发布日期:2023-06-15
在新时期背景下，人工智能的快速发展和普遍应用，极大地改善了电子技术应用中的不足。如果将电子信息技术与人工智能高效地融合起来，可以进一步提高工作效率和工作质量。在简要介绍人工智能和电子信息技术的基础上，对人工智能在电子信息技术中的使用价值展开了进一步探讨，并对其在电子信息技术中的应用方式进行了探索，以期促进我国科技水平的提高。
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电子信息与人工智能交叉型实验教学实践
来源:电气电子教学学报 发布日期:2023-06-15
针对电子信息实验技术落后、拔尖创新人才培养受限、教学实验箱笨重不便问题，探索电子信息与人工智能交叉型实验教学改革。将人工智能前沿技术融入电子信息大类基础实验教学，设计基础验证性、综合设计性、开放探索性等层次化实验教学案例，自制FPGA综合应用实验教学平台。有效引导学生从填鸭式知识获取向主动探索转变，增强自主探索能力，契合“电子信息+人工智能”复合型人才培养目标。
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基于人工智能的汽车零部件检测技术优化研究
来源:汽车测试报告 发布日期:2023-06-15
该文概述传统汽车零部件检测方法，阐述基于人工智能的汽车零部件检测技术研究现状，分析基于人工智能的汽车零部件检测技术面临的挑战，提出基于人工智能的汽车零部件检测技术优化方法，包括数据采集与预处理、特征提取与选择、模型选择与训练及算法改进与优化等方面，以通过持续的研究和创新推动基于人工智能的汽车零部件检测技术的发展，为汽车行业带来更高效、更可靠的零部件检测方案。
027-87841330