Spark-优化电动汽车的性能
英国初创公司Spark正在开发基于机器学习的软件。他们的应用程序分析了电动汽车充满电后可以行驶的距离-基于各种参数（例如地形和最近旅行的性能）进行估算。值得一提的是，对无人驾驶电动汽车和手动驾驶汽车均进行了行为评估。
iGloble-用于质量控制的机器学习
印度初创公司iGloble的产品称为calHled Connected Design，它使用机器学习和AI。calHled Connected Design改进了制造过程中使用的汽车零件的设计。它还通过使用实时3D模拟预测设备故障来优化生产运行并减少停机时间。
SONICLUE-声音分析的预防性维护
以色列SONICLUE公司使用机器学习和信号处理技术来创建产品。该产品使工程师和汽车修理工可以通过声音振动来解决车辆问题。所有组件的缺陷和故障会导致某些波动，SONICLUE软件会检测到它们，以便机械师可以处理特定的故障组件。
SO NAH-智能停车
德国初创公司SO NAH正在开发基于机器学习的平台-该平台基于智能传感器，并在其帮助下提供有关免费停车位可用性的信息。这些传感器可以安装在任何基础架构中，也可以与任何技术集成，例如与现有的视频监视系统集成。
自主融合-自动驾驶汽车的机器学习
美国公司Autonomous Fusion（以前称为Wheego Technologies）正在研究使用深度学习技术的解决方案。该公司的产品旨在改善ADAS系统的性能并提高自动驾驶汽车的可靠性。自主融合产品可预测车辆将遇到的事件的性质，并通过专有和开放式机器学习技术的组合，使车辆能够在短时间内做出响应。
深度学习
Hazen.ai-智能交通管理系统
Hazen.ai是一家沙特阿拉伯创业公司，致力于开发智能道路摄像头。这些摄像机分析视频流，并使用深度学习技术来检测危险驾驶。分析是实时进行的，以便驾驶员的行为得到识别，警告和罚款会自动发送给违规者。
RoadE-车辆状态跟踪
印度初创公司RoadE开发了车辆的预测性维护系统。RoadE的视频处理实用程序基于深度学习和视频流分析，而Auto Smart平台结合了机器和深度学习功能，可进行24/7全天候车辆健康监控。因此，该公司可以预测维修需求，从而使汽车不会在服务中心闲置不必要的时间。
大学-无人机
瑞典初创公司Unvrses为城市环境开发计算机视觉解决方案。3DAI City平台基于其专有的3DAI引擎，并使用公共交通中安装的摄像机。当车辆沿着路线行驶时，平台会收集各种数据，这些数据随后将用于改进无人驾驶车辆中的物体识别系统。
MDGo-客户数据管理
以色列初创公司MDGo在其解决方案中使用深度学习和一套传感器，该传感器可在事故发生时收集有关车辆的数据。MDGo的软件可以实时分析碰撞并将数据发送到医院和紧急情况响应者。该产品使您可以优化医生的工作并为受害者提供有效的治疗，从而降低了慢性损害的风险。此外，该解决方案使您可以顺利解决保险问题。
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