- 谁在运行
- National Aeronautics and Space Administration
- 它会影响人们吗？
- 主要是间接影响。公开记录将其描述为工作人员和内部工作的工具。
- 可能的权利影响: 内部运作
我们了解多少？
来源是信息所依据的公开网页或文件。标记说明记录有多完整，不代表系统是否良好或安全。缺少信息不等于缺少保护措施。
来源与延伸阅读
- 2025 U.S. Federal Agency AI Use Case Inventory / U.S. Federal Agency AI Use Case Inventory / 2026-04-13
可选详情完整记录与详情
界面和说明指南已经翻译。记录名称与描述、引文、详细编辑说明和链接的公共文件保留发布时的语言，避免悄然改变证据。
它做什么
TaxiNet is a vision-based deep learning model developed to enable autonomous vehicles to follow a designated line safely during aircraft taxiing, a crucial application for assured autonomy research. This project's goal is to demonstrate safe, closed-loop control using neural network perception from camera images, focusing on meeting rigorous safety standards for learning-enabled components (LECs) in safety-critical contexts.
如果它影响到个人
agency-caio@mail.nasa.gov
来源与延伸阅读
来源是支撑某项说法的公共文件。请直接打开，核实其内容和发布者。
确定性代码从链接的公开记录映射字段，没有生成式模型撰写此文本。
待核事实
- 谁在运行
- National Aeronautics and Space Administration
- 生活领域
- 银行与支付
- 证据级别
- 来源支持
- 注释
- 1
- 更新于
- 5个月前
分数安排工作，不评价人。
涉及权利的敏感用途、缺少来源、未回答的问责问题和陈旧证据会提高审查优先级；有力的官方文件会降低它。该分数不是对安全、公平或合法性的裁决。
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以前的版本
- Imported14天前部分Imported from U.S. Federal Agency AI Use Case Inventory.
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