基于封闭办公园区的自动驾驶场景分析

目前,自动驾驶汽车逐渐商用于封闭办公园区,如物流车、观光车.自动驾驶汽车的开发验证需要大量的实车道路测试,实车道路测试存在成本高、周期长、无法复现极端场景,因此基于封闭办公园区场景的仿真测试是解决自动驾驶开发验证的主要途径.为真实还原物流车、观光车等自动驾驶汽车的行驶环境,本文基于封闭办公园区的道路特征,并结合相关标准...     

航海类专业学生意志品质培养途径

分析了航海类学生养成良好意志品质的重要意义,指出目前航海类院校存在重考证教育忽视学生意志品质培养的倾向,提出了培养良好意志品质的途径与方法。     

基于弹簧模型和优化设计的前保险杠系统匹配性能解耦

文章提出了基于弹簧模型和优化技术的刚度性能解耦方法,将轿车前保险杠系统匹配性能解耦至关键零件的设计要求.首先通过载荷路径分析,识别出中支架是影响前保险杠系统匹配性能的关键零件.在此基础之上,采用弹簧模型简化中支架结构,并通过对最优匹配性能的定义以及优化求解,将前保险杠系统匹配性能解耦至中支架安装点刚度目标值.     

基于融合离散动作的双延迟深度确定性策略梯度算法的自动驾驶端到端行为决策方法

针对基于强化学习的车辆驾驶行为决策方法存在的学习效率低、动作变化不平滑等问题，研究了1种融合不同动作空间网络的端到端自动驾驶决策方法，即融合离散动作的双延迟深度确定性策略梯度算法（TD3WD）。在基础双延迟深度确定性策略梯度算法（TD3）的网络模型中加入1个输出离散动作的附加Q网络辅助进行网络探索训练，将TD3网络与附加Q网络的输出动作进行加权融合，利用融合后动作与环境进行交互，对环境进行充分探索，以提高对环境的探索效率；更新Critic网络时，将附加网络输出作为噪声融合到目标动作中，鼓励智能体探索环境，使动作值预估更加准确；利用预训练的网络获取图像特征信息代替图像作为状态输入，降低训练过程中的计算成本。利用Carla仿真平台模拟自动驾驶场景对所提方法进行验证，结果表明:在训练场景中，所提方法的学习效率更高, 比TD3和深度确定性策略梯度算法（DDPG）等基础算法收敛速度提升约30%；在测试场景中，所提出的算法的收敛后性能更好，平均压线率和转向盘转角变化分别降低74.4%和56.4%。      

冠状动脉内球囊扩张式支架的临床应用

报告我院１９９５年临床应用８例冠脉内球囊扩张式支架的经验，全部手术成功，狭窄血管病变由平均９０％扩张至－１０％，随访无合并症，讨论了支架适应症选择、支架植入术操作技巧、术后抗凝治疗和随访观察。     

公路建设市场主体及其运作研究

论证了公路建设市场主体必须是法人以及对其行为能力的特殊要求，提出了目前我国公路建设市场中招标投标动作中的不足及改进措施，并根据ＦＩＤＩＣ合同条件分析了公路建设市场主体间的关系。     

FIDIC条款在政府投资项目监理工作中的应用

以深圳东环快速路东段市政工程监理实践为例，介绍ＦＩＤＩＣ条款在市政工程监理工作中的应用。     

首份运管账本正式公开

“一个国家的财政史是惊心动魄的。如果你读它．会从中看到不仅是经济的发展，而且是社会的结构和公平正义。”这是温家宝总理在去年两会结束后面对中外记者提问日寸的讲话。现在，广州市财政局局长张杰明可能更深地感觉到了这句话的分量。     

导航战背景下的卫星导航定位技术

简述了导航定位技术的发展过程以及几种主要的卫星导航定位系统。论述了卫星导航定位系统在现代军事上的应用及导航战的含义。最后，对导航战背景下的卫星导航定位技术所面临的挑战和应对措施进行了讨论。     

基于ANN的电磁环境预测分析

人工神经网络作为一个具有高度非线性映射能力的的计算模型,在工程中具有广泛的应用前景。在数值预测方面,它不需要预选确定样本的数学模型,仅通过学习样本数据即可以进行预测。文章探讨了利用BP神经网络进行电磁环境预测的方法,通过仿真结果可以看出本方法的有效性。