首先，他们需要考虑应该使用ML模型解决的问题，并确定哪种类型的ML模型最适合解决这些问题。例如，他们可能需要考虑使用卷积神经网络进行对象检测。

然后，他们需要构建一个包含所有必要ML架构元素的ML架构，包括超参数范围和初始值、ML模型的细节以及可能需要的其他软件部分，比如MLE.3中描述的“机器学习训练”所需的部分。

在定义ML架构时，他们还需要从所有资源关键元素的ML需求中导出资源消耗目标，并意识到在训练的ML模型和部署的ML模型之间可能存在不同的资源消耗情况。因此，他们需要定义资源消耗目标，以确保ML架构的可行性。

最后，他们应该在ML训练和验证方法中定义特定的训练环境，并确保培训在这种环境中进行，以满足ASPICE 4.0-ML过程的要求。

总之，汽车研发机构可以通过考虑问题、构建ML架构、定义资源消耗目标和创建特定的训练环境来导入ASPICE 4.0的ML机器学习模型。

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