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在中德企业交际中,中德双方在非语言上有很大的差异,这种非语言差异是交际过程中不可缺少的要素。它包括的信息往往比语言更直接,在实际交际中起着非常重要的作用。 相似文献
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近年来,智能网联汽车(ICV)已成为智能工业时代最有前景的发展方向。作为现代移动的重要模式,ICV的设计和开发越来越强调个性化需求。提出一种仅使用车载CAN总线行车状态数据,基于深度学习的驾驶人身份识别通用框架。首先采集20名驾驶人在固定试验路线下,包括不同道路类型、不同交通条件下的自然驾驶行车状态数据集;其次对9种类型的CAN信号行车数据进行数据清洗与重采样,构建数据样本集。搭建了由卷积层、池化层、全连接层、SoftMax层构成的一维卷积神经网络(1-D CNN)驾驶人身份识别模型,并且使用Adam算法、L2正则化、Dropout、小批量梯度下降等方法对模型性能进行优化。算法验证过程中,探讨了模型卷积核占比、卷积核数量、卷积层层数、全连接层节点规模对模型识别准确率的影响,进而对模型结构参数进行优选。进一步地,将该算法与K近邻(KNN)、支持向量机(SVM)、多层感知器(MLP)等传统机器学习方法及深度学习算法长短时记忆网络(LSTM)进行对比分析,同时探究样本时间窗口大小、样本数据重叠度、驾驶人数量对模型识别结果的影响。在数据时间窗口为1 s、数据重合度80%的条件下,对20名驾驶人进行识别,评价指标宏观F1分数可达99.1%,表明该模型表现明显优于其他对比模型算法,其对驾驶人身份识别表现稳定,鲁棒性强。 相似文献
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驾驶人是"人-车-路"闭环系统中的核心。近年来,研发人性化、个性化的汽车驾驶辅助系统逐渐成为行业热点。为了更加透彻地理解弯道驾驶行为特性,为弯道驾驶辅助系统提供功效评估与优化,提出了一种考虑肌电信号的驾驶人弯道行驶过程操纵行为分析方法。招募12名驾驶人在试验场标准路面上进行实车试验,其中包含6名专业试车师与6名普通驾驶人,要求驾驶人分别以30,40,50 km·h-1的不同初速度驶入U形弯道并自由驾驶。试验过程中记录驾驶人颈部肌电信号数据和车辆运动状态数据,分析转弯行驶车辆侧向运动对不同驾驶能力的驾驶人生理体验的影响,同时进一步探讨不同类型驾驶人在不同入弯速度条件下颈部肌电信号与侧向加速度的关联差异特性。试验结果表明:相同工况下,专业驾驶人和普通驾驶人颈部肌电特征值存在显著差异,专业驾驶人颈部肌电信号特征与车辆侧向加速度呈现一定的线性关系;随着驾驶任务难度的增加,驾驶能力好的驾驶人能够较好地适应任务的变化,在进行纵侧向耦合操纵时能够较好地协调身体生理反应与车辆侧向运动保持较好的关联特性。研究成果为进一步探索并完善驾驶体验评价方法提供了新的研究思路,同时,可为汽车辅助驾驶系统功能设计与智能汽车行驶性能的用户体验测评提供技术支撑。 相似文献
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国内外有关标准为轨道客车空调装置的设计提供了依据,但各标准中关于新风量指标存在较大差异。结合国内外轨道客车新风量要求,从卫生角度对轨道客车新风量进行分析,并对国内现有轨道客车空调系统设计新风量进行计算对比,分析结果可为轨道客车空调装置的设计提供参考。 相似文献
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