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•自然主义驾驶环境下的AV测试需要高的经济和时间成本：安全性关键事件的罕见•密集的深入强化学习学习（D2RL）：删除非安全 - 关键态，并使信息密集•自然和对抗性驾驶环境（NADE）（NADE）的自动驾驶效率（NADE）进行了高度的测试•高度自动测试•高度自动驾驶型•在10到10次高度自动测试•驾驶型号•在10到5次范围内•在10到10次•提高了高度自动驾驶效果（•在10 3到10次）•高度自动驾驶范围•驾驶效率（•高度自动），并将其提高自动驾驶效率（inter），并在10 3至10次效果。 （ar）
密集的强化学习用于安全验证自动驾驶汽车
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