Se lance dans le développement de systèmes d'intelligence pour prédire le comportement humain et améliorer la sécurité et l'efficacité des technologies basées sur l'IA.
Explore l'intelligence, la perception et les applications de l'IA dans les véhicules autonomes, en mettant l'accent sur la pensée rationnelle et l'intelligence sociale.
Se penche sur l’analyse prospective des tendances et des défis futurs en matière de mobilité, y compris la transition vers des pratiques durables et l’impact des véhicules autonomes.
Explore le codage de réseau analogique pour l'imagerie sans fil dans des conditions difficiles, mettant en valeur son potentiel dans la reconstruction de pose humaine et les voitures autonomes.
Examine la façon dont l'IA/ML façonne le futur lieu de travail, en mettant l'accent sur les systèmes et les processus d'entreprise, et discute de l'état actuel de l'adoption de l'IA/ML dans les entreprises.
Explore les techniques d'auto-test intégré (BIST) dans les systèmes VLSI, couvrant les avantages, les inconvénients, les détails de mise en œuvre et l'utilisation des registres à décalage à rétroaction linéaire (LFSR) pour la génération de modèles de test.
Explore les défis de l'apprentissage profond pour les véhicules autonomes, en mettant l'accent sur la modélisation du comportement social et la prévision de trajectoire réalisable.
Discute des jeux Stackelberg et de l'induction en arrière, illustrant les concepts de la théorie des jeux à travers des exemples et des applications dans des scénarios réels.
