云南省高速公路多义性路径问题分析与解决方案

随着云南高速公路网建设进程逐渐提高,全省范围内高速公路密度逐渐提高、范围越来越广、全省路网的环路从单一的树状结构发展为环状结构,并由单一的一环扣一环发展到大环带小环,环环相连的情况,多元的高速公路业主,在现有的路网条件下,不久的将来,多义性路径问题逐步显现:在全省高速公路路网中,仅凭收费站出口、入口信息,无法判断车辆究竟走的是哪条路径、收费按照哪种方式收费、收费拆分该如何拆分给路网内的各家不同的业主,即多义性路径问题。本文介绍了云南省目前高速公路路网面临的多义性路径问题,以及路网多义性特点,并对国内现有的解决方案进行了分析与比选,介绍云南省高速公路多义性路径问题的解决方案。     

BRT客车4大怪象

2004年12月25日，随着中国第一条BRT线路在北京市的南中轴线上开通运营，快速公交也正式进入了中国人的视野。随后的四年多时间里，BRT在我国的大中城市逐渐兴起，截至2008年末，已有8个城市的BRT项目正式投入运营，另有多个城市的BRT线路正在规划、建设或试运行。如今，“BRT”成为客车行业以及各大城市关注的热门词汇，并在我国城市公交建设中掀起了新的热潮。     

客车车身美术设计初探(下)

车身图案设计的基本原则 除却大面积的色块及底色以外,形式灵活、内容多样、色彩运用更加丰富的图案同样是车身美术的重要组成部分;因此,对于客车造型工程师而言,车身图案设计是一项非常重要的工作.通常车身图案设计遵循以下3条原则.     

船舶智能引航的发展现状及对策研究

船舶引航是保障船舶进出港航行安全的重要手段。智能化是科技演变的主流趋势,给人类社会带来了广泛且深远的影响,尤其在船舶引航领域,助推其朝向AI智能方向不断迈进,并以此加快整个船舶行业的现代化进程。本文主要立足于对船舶智能引航发展现状的分析,并就与之相应的解决对策展开研究。     

特殊环境下营运车辆驾驶人驾驶安全性评价

道路交通事故90%以上由人为因素引起.为了对特殊环境下营运车辆驾驶人的驾驶安全性进行综合评估,由问卷调查确立典型交通场景下的安全驾驶标准操作,应用层次分析法,从交通规则遵守情况、驾驶行为规范性程度及安全驾驶意识程度3个方面建立驾驶安全性评价体系.运用句法模式识别方法设计安全意识评价算法,对驾驶人在场景中的操作能力进行评价.结果表明,安全驾驶意识程度对驾驶安全性的影响最大.所设计系统在驾驶模拟器中实现,可有效评价特殊环境驾驶人的驾驶安全性,进而降低驾驶人因素引起的事故率.      

急性前循环大血管闭塞性轻型卒中血管内治疗的疗效分析

目的 分析急性前循环大血管闭塞性轻型卒中患者接受血管内治疗的疗效及安全性。方法 回顾性分析2018年1月至2021年8月就诊于西安交通大学第一附属医院的38例接受血管内治疗的急性前循环大血管闭塞性轻型卒中患者的临床资料,观察患者术后血管再通率(mTICI分级≥2b)、围手术期并发症、出院时NIHSS评分变化及90 d良好预后率(mRS评分≤2)。结果 38例患者平均年龄为(62.89±12.41)岁,其中男性21例(55.3%),术后血管成功再通率为100%,血栓逃逸3例(7.9%),术后24 h症状性颅内出血1例(2.6%)。出院时NIHSS评分平均1分(0～1分)较术前NIHSS评分平均4分(4～5分)比较具有统计学差异(P<0.01),90 d临床及影像学随访率89.47%,预后良好(mRS评分≤2分)比例为91.2%,影像学随访评估病变血管通畅性良好,支架置入患者未发生支架内再狭窄,临床随访期间无新发脑血管事件及死亡。结论 急性前循环大血管闭塞性轻型卒中接受血管内治疗可能是安全及有效的。     

TP53、P16及K-ras在胆囊高级别上皮内瘤变及早期癌中的表达及随机森林预测模型的建立

目的 探讨TP53、P16及K-ras在胆囊高级别上皮内瘤变及早期癌中的表达差异及建立基因突变随机森林预测模型.方法 回顾性分析2013年1月至2018年12月西安交通大学第一附属医院71例行胆囊切除术患者的临床病理资料,其中慢性胆囊炎20例、胆囊高级别上皮内瘤变28例、胆囊早期癌23例.采用免疫组化SP法对患者胆囊病...     

地连墙技术在内河船闸工程主体基坑防渗中的应用

在内河船闸工程主体基坑开挖施工中,基坑的止水防渗是非常重要的关键环节,在一定程度上决定了工程能否顺利实施。以新建韩庄复线船闸主体基坑地连墙防渗工程为研究对象,对地连墙防渗技术的施工流程、主要施工方法等进行研究,通过实际施工验证,证明地连墙技术在内河船闸工程主体基坑防渗中的应用是可行的,且具有显著效果。     

无信控交叉口环境下考虑驾驶员误差的集中式轨迹规划

针对混合交通中人类驾驶汽车引起的碰撞隐患，提出一种考虑驾驶员误差的无信控交叉口集中式轨迹规划方法。首先，以最优控制框架设计了多车协同轨迹规划方法，以运动时间、燃油经济性和行车延误建立复合优化目标。其次，通过实车试验采集不同驾驶员的操作数据集，建立加速度误差的马尔科夫链误差转移概率矩阵。最后，基于车辆碰撞估计结果对可能发生事故情况进行重规划计算，并在不同自动驾驶市场渗透率工况下进行仿真验证。仿真结果表明，碰撞发生率和平均重规划次数与渗透率负相关。采用重规划方法后交叉口内的规划成功率可达90%以上，且燃油经济性等交通指标得到改善。     

类脑学习型自动驾驶决控系统的关键技术

作为高级别自动驾驶的下一代技术方向，类脑学习以深度神经网络为策略载体，以强化学习为训练手段，通过与环境的交互探索实现策略的自我进化，最终获得从环境状态到执行动作的最优映射。目前，类脑学习方法主要用于自动驾驶的决策与控制功能设计，它的关键技术包括：界定策略设计的系统框架、支持交互训练的仿真平台、决定策略输入的状态表征、定义策略目标的评价指标以及驱动策略更新的训练算法。本文重点梳理了自动驾驶决策控制的发展脉络，包括两类模块化架构（分层式和集成式）和3种技术方案（专家规则型、监督学习型和类脑学习型）；概述了当前主流的自动驾驶仿真平台；分析了类脑决控的3类环境状态表征方法（目标式、特征式和组合式）；同时介绍了自动驾驶汽车的五维度性能评价指标（安全性、合规性、舒适性、通畅性与经济性）；然后详述了用于车云协同训练的典型强化学习算法及其应用现状；最后总结了类脑自动驾驶技术的问题挑战与发展趋势。