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991.
基于深度学习的目标检测算法在自动驾驶领域的比重日益上升。文章首先介绍了基于深度学习的卷积神经网络和目标检测算法的发展过程,其中简要介绍了几种经典卷积神经网络模型的结构特点;然后详细介绍了以R-CNN系列为代表的基于候选框的two-stage算法和以YOLO系列为代表的基于回归的one-stage算法,简要介绍了这两大类算法各自的结构和优缺点,最后总结了目标检测算法在自动驾驶场景中应用时比较常用的几种优化方法和研究趋势。 相似文献
992.
为了进一步提高交通标志识别的检测精度,文章提出了一种改进的YOLO深度学习网络。其采用双向特征融合网络,引入较少的参数来实现更多的特征融合,并基于中国交通标志数据集计算瞄点框。通过与基准网络进行对比,结果显示,深度学习网络的检测性能更优,从而验证了改进网络的有效性。 相似文献
993.
张晓芬 《广东交通职业技术学院学报》2022,21(1):54-58
本研究针对高职院校公共英语教学存在的共性问题,通过对泛在学习与翻转课堂的关联性探讨,构建了高职公共英语课程的翻转课堂教学模式,并进行实践研究与教学效果分析。实践表明,在泛在学习环境下,翻转课堂教学模式能弥补公共英语课程因课时减少带来的不足,并能提高高职公共英语课程的教学效果和教学质量。 相似文献
994.
国民经济不断发展,汽车保有量增加,对汽车售后钣金专业人才需求量不停增长,这需要职业学校为行业提供高质量的专业人才。同时科学技术迅猛发展,国外混合式学习在国内得以迅速推广。基于网络教学资源构建的混合式学习弥补了传统课堂教学的不足,提升了教学质量。有的汽车企业为了提高贴合实际的生产需求,提升员工专业技能,建立了混合式学习教学资源。在此大环境下,如何利用现有资源进行混合式学习,让学生从学校到岗位无缝衔接,这需要我们深入探究本专业对混合式学习的新需求。 相似文献
995.
996.
997.
探讨大型建设工程项目团队内部个人知识学习策略对学习效果的影响,为团队内部学习机制设计和知识管理提供理论支撑及有效指导。基于复杂自适应系统的刺激-反应理论,从大型建设工程项目团队内部个人学习视角,把团队成员个人学习过程内嵌于工程项目团队任务的背景下,构建大型建设工程项目团队内部知识学习多主体仿真模型。通过仿真实验分析发现动态条件下,团队任务绩效、团队知识水平与团队各层级成员的个人学习策略相关,得到大型建设工程项目团队各层级成员个人学习的最优策略,使各层级成员之间形成良性互动,提高团队学习效率。研究结果表明:团队高层成员初期应减少与团队建设任务相关的内部学习,以营造团队宽容的学习氛围为主,随着项目建设任务逐渐完成,高层成员应及时采取均衡学习策略提高自身知识水平,同时示范带动其他成员学习,促进知识在团队内的留存和传播;中层成员应较积极地向高层成员学习并在团队内分享知识;基层成员应从便捷、高效的角度出发,较积极地向其他经验丰富、知识范围广的基层成员和中层成员学习。 相似文献
998.
在城市轨道交通列车通信系统中,车车(Train-to-Train,T2T)通信是以列车为中心的新一代列控系统通信模式。与传统的以地面控制设备为中心的车地(Train-to-Ground,T2G)通信模式相比,T2T能降低系统的复杂度以及通信时延,提升列车运行效率。但为保障列车运行的安全性,当前的城市轨道交通列车通信系统中,车车通信与车地通信是并存的。为解决车车通信与车地通信并存场景下,通信链路资源复用引起的干扰问题,论文基于深度强化学习算法,提出了一种智能频谱共享方法。该方法以车车通信链路作为智能体,将频谱共享建模为多智能体深度强化学习(Multi-Agent Deep Reinforcement Learning,MADRL)模型。同时,由于传统深度强化学习对经验池的依赖,为提高经验池的稳定性,引入了能表征智能体行动轨迹的低维指纹信息。在该方法中,多个智能体采用分布式协作的方式与列车所处的通信环境进行交互,以此来迭代优化神经网络参数,使智能体获得的累计奖励不断提升直至收敛。最后,利用训练好的深度强化学习模型,智能体能够联合选择最佳的通信频谱和传输功率。在Python环境下的仿真结果表... 相似文献
999.
2003年的夏天,本人曾有幸被公司委派赴日本考察学习了两周。期间到过大阪、东京,还去过南部的鸟区和防府,对日本人性化的交通文明至今记忆犹新。在日本大城市里的交通工具主要是轨道交通,不论是地下的、地面的 相似文献
1000.
<正>深入学习实践科学发展观活动目前正在长江全线全面开展。面对国际金融危机带来的巨大挑战,我们必须坚定信心,振奋精神,把学习实践活动的成果转化为促进长江航运科学发展的动力。紧紧围绕2020年实现长江航运现代化的宏伟目标,建设黄金水道,打造"四个长江",实施三步战略,化挑战为机遇,同舟共济,共同开创长江航运科学发展新局面。 相似文献