基于深度学习的虚拟到现实车道保持控制

深度学习由于其强大的非线性拟合能力,已经被广泛应用于无人驾驶控制器训练领域.然而,由于其训练过程需要大量标注数据,耗费大量人力物力,且人为采集的数据很难覆盖危险工况,导致训练的模型泛化能力较差,影响了深度学习控制器的性能提升.本研究提出一种从虚拟世界采集样本,将训练模型向真实世界泛化的端对端卷积神经网络(CNN)控制器训练框架.为缩小虚拟和真实世界的差距,本研究以语义分割图像作为媒介,将虚拟和真实图像分别转化为语义分割图像用于训练和测试.结果表明,虚拟到现实训练得到的控制器可以较好地跟随道路变化趋势,经权值微调后预测输出与人类驾驶员操作相近,最大平均绝对误差和均方根误差分别为1.693 9°和2.885 0°,平均绝对百分比误差在5%以内.     

Auto CAD中打印机线型配置及应用实例

文章主要介绍了打印机的线型配置、实例应用.     

《名人》与川端康成

川端康成是著名的日本文学作家，获取了诺贝尔文学奖。《名人》是他的代表作之一。《名人》激荡着雄浑的气概，在一定程度上反映了作家的文学精髓和内心世界。     

论户籍制度改革背景下城乡社会保障制度的衔接

户籍制度改革后，迁徒到城市定居的农民将失去耕地所能提供的生命波折期最基本的生活保障。在城乡迥异的二元社会保障制度下，新迁入城市人口的社会保障问题不容易忽视，因为这将影响城市社会生活的稳定与发展，直接关系到一个为数众多的社会群体的福利和生存状态，关系到中国的城市化进程。本文从城乡社会保障制度差异入手，分析城乡社会保障制度衔接的必要性，提出城乡社会保障制度有机衔接的“三维”模式。     

超立方体网络容错性的概率分析

用概率分析的方法研究在给定结点错误概率的情况下超立方体网络容错性的概率,证明了一个具有1024个结点的10维超立方体网络能够容许多达10%的错误结点而具有99％的概率确保正确结点的连通性;如果结点的错误概率不超过0.1％,则所有实际规模的超立方体网络(结点数可多达1万亿个)能够具有99.9％的概率确保正确结点的连通性.研究结果表明,所提出的方法也能够用于研究其他层次结构的网络和其他网络通信问题.     

成功路上没偶然

<正>上世纪80年代初,高中毕业的潘慰,随父母一道去了香港。才安顿不久,潘慰就到各大人才市场就职。但是她很快发现,没有学历的她竟到处碰壁,她甚至还记得一个小公司招聘人员的冷冷话语:"抱歉,没有大学文凭,我们不能录用。"那一刻,潘慰的心如置身冰窖。但她不甘心这样失败,为了打破窘境,潘慰决心自己创业。在家人的帮助下,她开始投资食品贸易。