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World File Search System保证车辆
算法可重复性的最佳保证和...
算法可重复性衡量机器学习算法的输出偏差，而训练过程中发生了较小的变化。先前的工作表明，一阶方法需要权衡融合率（梯度复杂性）才能获得更好的可重复性。在这项工作中，我们挑战了这一看法，并证明在各种错误的甲骨文设置下，可以实现最佳的可重复性和近乎最佳的收敛保证。特别是，鉴于不精确的初始化Oracle，我们基于正则化的算法达到了两全其美的最佳 - 最佳的可重复性和近乎最佳的梯度复杂性 - 用于最小化和最小值优化。使用不精确的梯度甲骨文，近乎最佳的保证也可用于最小值优化。此外，在随机梯度甲骨文中，我们表明随机梯度下降在可重复性和梯度复杂性方面都是最佳的。我们认为，在凸优化的背景下，我们的结果有助于增强对可重复性连接权衡的理解。
有效的安全保证策略...
通过减轻人类驾驶员安全操作车辆的责任，自动驾驶系统（ADSS）（通俗地称为自动驾驶汽车）可以释放时间，并且还可以减少道路事故的数量。矛盾的是，即使安全是ADS的主要期望之一，它也是主要挑战之一，可以说，我们尚未看到这种系统的广泛部署的关键原因之一。与前几代汽车系统相反，共同的开发和安全保证实践不再是适应广告固有的系统复杂性和操作不确定性的增加。的确，在部署之前表现出安全性的具体模型和手段仍然难以捉摸。为此，本论文着重于对ADS的安全保证的有效策略，并从三个角度探讨了这一点。首先，已经对技术状态进行了全面审查，以识别和构建可用的方法，以提供（预测）广告安全性的证据，并确定需要进一步研究的差距和方向。其次，已经探索了确保验证和验证（V＆V）的完整性以及广告的安全要求的任务。对操作设计域（ODD）的适当定义，形式化和管理提供了一种方法，以确保广告的规范，测试和操作之间的对齐方式 - 这是缩小V＆V完整性差距的一种方法。QRN通过考虑损失事件的频率来促进这种详尽的功能（例如，此外，为了满足安全要求的呼气性，本文提出了使用定量风险规范（QRN）来引起定量的车辆级要求。事故），而不是需要对与广告有关的所有可能危害进行枚举。第三，本文扩展了预防安全性（PC）的概念，提出了一种方法，以连接QRN的定量安全要求和广告的运行时确定要求。这是通过增强广告的情况意识（SAW）来理解其自身避免不同损失事件的能力来启用的。使用此增强的SAW模型，并随后考虑损失事件概率的不确定性，即使在可用数据有限的情况下，也可以评估QRN。因此，提出的方法可以确保广告确实只采取已知的决定来填写QRN。共同介绍了本文中提出的工作铺平了一种方法，以弥合广告的定量安全要求和运行时决策，以及概述了ADSS的有效安全保证的可能策略 - 借助Appended Paper的贡献。仍然有几个开放的问题可以理解这种方法的含义，但是本文展示的工作为未来的工作奠定了坚实的基础。
CM保证SC分类
在纳卡拉姆（Nacharam）盛行的紧张局势是，当他们的迷你公交车在星期二上午，他们的迷你公交车与一辆卡车相撞时，七名从Prayagraj Maha Kumbh Mela返回海得拉巴。根据家人的说法，一群九个朝圣者从纳卡拉姆雇用了一个迷你布斯，并于周六前往库姆·梅拉。他们中的大多数来自同一个殖民地，有两个或三个共同的朋友参加了这次旅行。他们周一在Triveni Sangam进行了圣洁的蘸酱，但是由于人群沉重，他们取消了计划访问其他地方，并决定比预定的早回家。来自纳卡拉姆警察局的一支团队一直在访问受害者的房屋，安慰家人，并与贾巴尔普尔警察协调安排死者的运输。事故发生在距离贾巴尔普尔约65公里的西霍拉镇附近的上午8:30左右。
CCB首先需求保证 - 标记
1取决于被许可人持有的许可，删除方括号并删除不适用的选项。2 Ofgem开放，讨论季度修正案以最高金额。OFGEM达成的任何协议降低了最大金额或继续减少的降低，将明确地依据，即在以下情况下，担保人在以下的120天内不提供非扩张通知：（a）降低的减少：（a）问题首先有效； （b）以后的延续有效，因此在该120个期间内的非扩展通知的服务应自动导致该减少的最高金额立即取消。
车辆到网格（V2G）和车辆对家（V2H）技术
最需要的电池以存储和调度能量。在可再生能源整合可再生能源存储中的重要性：V2H技术允许电动电动电池用作房屋和建筑物的能源存储源，这在高渗透住宅太阳能或其他分布式可再生能源系统的区域中可能特别有用。的韧性和可靠性：通过通过V2H将电动电池用作备用电源，房主可以提高其能源系统的弹性，并在需求较高的网格中断或需求期间保持功率，从而有助于更可靠，更具弹性的能源基础架构。能源成本节省：使用电动汽车电池为房屋供电并减少对电网的依赖的能力可以为房主节省大量能源成本，从而进一步促进采用可再生能源技术。V2G和V2H技术与智能电网和可再生能源系统的无缝集成对于开发更可持续，高效和弹性的能源景观至关重要。随着电动汽车市场的不断增长，这些车辆到网格和车辆到家的解决方案的广泛采用可以在向脱碳和分散的能源未来的过渡中发挥关键作用。
在动态环境中递归可行的缩小 - 摩尼子MPC保证保证
在本文中，我们着重于在不确定的动态环境中缩小 - 摩尼斯模型预测控制（MPC）的问题。我们考虑控制一个确定性的自主系统，该系统在其任务过程中与无法控制的随机代理相互作用。采用保形预测中的工具，现有作品为未知代理的传统提供了高信心的预测区域，并将这些区域集成到MPC适当安全约束的设计中。尽管保证了闭环轨迹的概率安全性，但这些约束并不能确保在整个任务的整个过程中相应的MPC方案的可行性。We propose a shrinking-horizon MPC that guarantees recursive feasibility via a gradual relaxation of the safety constraints as new prediction regions become available online.这种放松可以从所有可用的预测区域集合最少限制性预测区域保存安全限制。在与艺术状态的比较案例研究中，我们从经验上表明，我们的方法导致更严格的预测区域并验证MPC方案的递归可行性。关键字：MPC，动态环境，共形预测
基于EMG的可变阻抗控制，并保证协作机器人技术的无动度保证
I.机器人技术的演变以及物理人类机器人相互作用（PHRI）的最新进展倾向于朝着机器人机制和控制策略的面向人类方向设计。在此框架中，表征人类操作员的行为成为关注的中心，尤其是在人类机器人协作系统的情况下。即使在确定的环境中运行时，与人类操作员相比，完全自动化的机器人系统在精确，可重复性和负载能力方面表现出更高的性能，许多任务都需要在未预测的事件的情况下进行快速判断和适应的能力。在这种情况下，协作系统旨在结合机器人力量和精度，以及操作员的判断和灵活性。随着协作机器人的开发（称为Cobots），人类机器人的合作已成为在多个应用程序[1]或机器人辅助医疗干预（例如康复机器人）[2] [2] [2] [2]等多个应用领域中至关重要的研究主题。在协作场景中，以最佳方式处理物理接触的问题是一个关键问题。这通常可以通过控制机器人及其环境之间相互作用的合规性来获得，从而导致经典阻抗
车辆到车辆前崩溃预防2.0测试协议
使用不同方法和数据源的多项研究报告说，配备AEB的车辆与没有AEB的类似车辆相比，警察报告的前后撞车事故的发生率减少了34％至50％（Cicchino，2017; Leslie等人。IIHS研究表明，将最大测试速度提高到56-72 km/h（35-45 mph），包括摩托车和中型/重型卡车等非驾驶汽车目标将增加物理测试的相关性，将其相关性与警察报告的后端撞车事故中的36％和致命的后端撞车事故和43％的致命后端撞车事故和43％的致命后端撞车事故（Kidd Endend crashes（Kidd）（Kidd，20222222222）。较早的IIHS研究表明，AEB系统可能无法以更高的速度或与非客车撞车伙伴最佳起作用（Cicchino＆Zuby，2019年）。
在无车道自动流量中建模车辆植入车辆
摘要在无车道的交通中，车辆可以选择任何任意的横向位置。这使车辆群可以在数量上进行组合，不仅在纵向上而且侧向进行较小的空间缝隙，可以将车辆组成较小。车辆植入可以实现多种目的，例如增加道路容量，通过减少空气动力阻力和抑制冲击波来节省能源。在本文中，我们开发了一个控制框架，用于在无车道交通中对车辆羊群进行建模。拟议的控制算法考虑了两种类型的代理：代表潜在羊群的代理和代表具有集体目标的虚拟领导者的G代理（例如，在未来的交通拥堵情况下放慢速度）。我们的算法基于用于羊群居中和避免碰撞的能量功能，用于速度匹配的共识算法以及虚拟领导者发挥的导航反馈。虚拟领导者的路径应在上层控制器中定义。此外，还实施了用于动态道路边界控制的反馈算法。我们以非常有希望的结果模拟了所提出的方法。我们表明，车辆群在几秒钟内有效地形成，速度已成功排列，并且车辆安排在不同的情况下保持稳定。此外，外侧和纵向羊群的扩展随着不同的能量功能和不断变化的道路边界而变化，车辆羊群遵循虚拟领导者的轨迹。最重要的是，在扰动的情况下，车辆群保持稳定，由于车辆横向位置的略有变化，诱导的冲击会有效抑制。