AI-enabled Technologies for Autonomous and Connected Vehicles
Lingua: inglese
Editore: Springer, Springer, 2022
Serie: Libro 29 di 30 - Lecture Notes in Intelligent Transportation and Infrastructure
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- Nuovo
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Codice articolo 9783031067792
- Titolo
- AI-enabled Technologies for Autonomous and Connected Vehicles
- Autore
- Yi Lu Murphey
- Editore
- Springer, Springer
- Anno di pubblicazione
- 2022
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3031067797
- ISBN 13
- 9783031067792
- Peso dell'articolo
- 1126 grammi
- Dimensioni
- 241x160x35 mm
- Serie
- Libro 29 di 30: Lecture Notes in Intelligent Transportation and Infrastructure
This book reports on cutting-edge research and advances in the field of intelligent vehicle systems. It presents a broad range of AI-enabled technologies, with a focus on automated, autonomous and connected vehicle systems. It covers advanced machine learning technologies, including deep and reinforcement learning algorithms, transfer learning and learning from big data, as well as control theory applied to mobility and vehicle systems. Furthermore, it reports on cutting-edge technologies for environmental perception and vehicle-to-everything (V2X), discussing socioeconomic and environmental implications, and aspects related to human factors and energy-efficiency alike, of automated mobility. Gathering chapters written by renowned researchers and professionals, this book offers a good balance of theoretical and practical knowledge. It provides researchers, practitioners and policy makers with a comprehensive and timely guide on the field of autonomous driving technologies.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
This book reports on cutting-edge research and advances in the field of intelligent vehicle systems. It presents a broad range of AI-enabled technologies, with a focus on automated, autonomous and connected vehicle systems. It covers advanced machine learning technologies, including deep and reinforcement learning algorithms, transfer learning and learning from big data, as well as control theory applied to mobility and vehicle systems. Furthermore, it reports on cutting-edge technologies for environmental perception and vehicle-to-everything (V2X), discussing socioeconomic and environmental implications, and aspects related to human factors and energy-efficiency alike, of automated mobility. Gathering chapters written by renowned researchers and professionals, this book offers a good balance of theoretical and practical knowledge. It provides researchers, practitioners and policy makers with a comprehensive and timely guide on the field of autonomous driving technologies.
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