XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System混合速率
使用交通流量模拟器
摘要：自动驾驶汽车有可能显着改善运输方式，许多企业和研究设施正在开发此类系统。尽管有关于自动驾驶汽车的社会实施的研究，但这些研究基于有限的条件，例如预定的驾驶环境。因此，在这项研究中，我们针对城市地区和农村地区，并模拟了卡纳泽大学开发和拥有的自动驾驶汽车的行为算法。在这项研究中，使用当地政府进行的人群调查的数据，建造了一个交通流量模拟系统（AIMSUN），以在正常时期重现该城市的当前交通流量。此外，我们改变了自动车辆的混合速率，并评估了其对OD之间延迟时间的影响。我们假设在实际的道路网络上逐渐替换了由自动驾驶汽车逐步替换现有的车辆，并且我们研究了它们对交通流量的影响。我们将自动驾驶汽车的混合速率改变为实际的交通环境，我们测量了原点污染（OD）间隔的延迟，以评估自动驾驶汽车对交通流量的影响。获得的结果表明，随着自动驾驶汽车的混合速率增加，OD间隔之间的延迟增加。然后，一旦混合速率超过一定值，OD间隔之间的延迟逐渐下降。随着自动驾驶汽车的混合速率从10增加到45％，所有车辆的延迟时间略有增加。当混合速率从45％增加到50％时，所有车辆的延迟时间都会降低，当混合速率为50至100％时，它保持恒定。分析结果表明，当社会实施自动驾驶汽车时，它们的混合速率会影响交通流量。因此，有必要确定适当的分发方案和实施领域。
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绿色柴油的混合速率显着提高，使生产商能够在其最终产品中获得较低的碳强度。碳强度是一种测量特定燃料的生产和燃烧中发出多少碳的方法。源自原油的汽油，喷气燃料和柴油的汽车强度约为100。生物燃料来自非原油原料的生物燃料的碳强度阀较低，低至20个，具体取决于用作原料的原材料。总体碳强度通常会驱动监管信用，因此
算法扩散用于采样凸体
从高维凸体中生成随机样品是无数连接和应用的基本算法问题。[DFK91]的著名结果的核心是用于计算凸体体积的随机多项式算法，是第一个用于均匀采样凸体的多项式时间算法。在此后的几十年中，对抽样的研究已导致其算法复杂性的一系列改进[LS90，LS93，KLS97，LV06，CV18]，通常基于发现的新数学/几何结构，建立了与其他领域的连接（例如，均具有新的工具），并开发了新的工具（例如并分析马尔可夫连锁店。随着数据的扩散和机器学习的越来越重要，取样也已成为一种必不可少的算法工具，应用采样器需要非常高的尺寸的采样器，例如科学计算[CV16，HCT + 17，KLSV22] Sta20]。凸体的采样器基于马尔可夫链（有关摘要，请参见§A）。他们的分析是基于关联的马尔可夫链的电导限制，后者又界定了混合速率。分析电导需要将精致的几何参数与（Cheeger）凸体的（Cheeger）等级不平等相结合。后者的原型示例如下：对于任何可测量的分区S 1，s 2，s 3的凸形身体k r d，我们有