Automotive

Auf Basis von maschinellem Lernen

Anomalie-Erkennung für die System- und Fahrzeugvalidierung

ASAP verwendet maschinelles Lernen und statistische Datenanalyse zur automatisierten Erkennung von Anomalien in Messdaten. Die großen Mengen an Messdaten, die zur Entwicklung hochautomatisierter Fahrerassistenzfunktionen erfasst werden, sollen so möglichst schnell nutzbar gemacht werden.

Nach erfolgreichen Wüstentests

Polestar-3-Entwicklung kurz vor dem Abschluss

Die Entwicklung des Polestar 3 nähert sich nach zweiwöchigen Tests bei sehr heißen...

Noch 84 Prozent Verbrenner in Flotten

Elektrifizierung in Fuhrparks kommt nur schleppend voran

Zwar bilden Elektrofahrzeuge die zweitattraktivste Antriebsart für Flottenmanager, doch...

Startschuss für evolvAD

Nissan beteiligt sich an Forschungsprojekt für autonome Mobilität

Das britische Forschungsprojekt evolvAD zur Weiterentwicklung autonomer Fahrsysteme ist...

VW

IT-Fehler behoben - Produktion läuft wieder an

VW hatte in der Nacht mit einem weltweiten Produktionsausfall zu kämpfen. Am Morgen kam...

Erfolgreiches E-Auto

Bereits 500.000 BYD Dolphin produziert

BYD meldet die Produktion des 500.000-sten BYD Dolphin. Seit der Markteinführung im...

Sharing-Dienste

Jeder Dritte wäre bereit, aufs eigene Auto verzichten

Auf das eigene Auto verzichten und stattdessen Sharing-Angebote nutzen? Für viele...

Nur einen Tag nach Programm-Start

Solarstrom-Förderprogramm für E-Autos bereits gestoppt

Rund 33.000 Anträge wurden seit dem Start des Förderprogramms am gestrigen Dienstag...

Weg vom Öl

GKN Automotive entwickelt »grüne« Schmierstoffe

Schmierstoffe sind für den Automotive-Sektor von essenzieller Bedeutung, denn ohne sie...

Neue Labormanagement-Software

Keysight optimiert EMV-In-House-Laborbetrieb

Die neue Software EP1300A PathWave Lab Operations for EMC Test optimiert die...