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World File Search System网格图
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基于AI技术，以控制phenikaa-X的自动驾驶汽车和机器人。AI解决方案应能够从一系列用于自动驾驶汽车的相机图像中构建鸟类视图（BEV）网格图。生成的网格图应包括基本物体，例如车道，人行横道，交通信号灯，车辆等。
全局PM2.5暴露和不平等
在计算机科学和人工智能不断发展的景观中，模糊图理论和拓扑指数的整合为决策过程提供了强大的框架。模糊图，其特征是它们处理不确定性和不精确的能力，扩展了传统的图形概念，从而使复杂网络的更细微的表示。本研究探讨了模糊拓扑指数在梯子和网格图中的应用，这些阶梯和网格图是网络理论中的基础结构。梯子图，类似于梯子的梯级，以及代表网状结构的网格图，通过模糊图理论的镜头进行分析，以提取有意义的见解，有助于决策。模糊拓扑指数与这些图形结构的融合为评估网络鲁棒性，优化路线和增强整体系统可靠性提供了强大的工具。本文深入研究了传统拓扑指数的探索，例如randić索引以及模糊的拓扑指数和模糊的Zagreb索引，专门用于梯子和网格图。我们通过机器学习技术分析上述图表，并提供全面的统计分析。我们发现梯子和模糊阶梯图之间以及网格和模糊的网格图之间存在很强的相关性。我们的发现表明，如果已知梯形图和网格图中的拓扑索引的值，那么我们可以准确地预测梯形图和网格图的模糊拓扑索引的值。使用机器学习技术对清晰和模糊图中的拓扑指数进行分析是一种创新的方法，不仅可以节省时间，而且还提供了更全面，更精确的评估。
具有生物学启发的高维入住网格图的可推广的增强学习，用于探索和目标导向路径计划
摘要 - 真实的时间自主系统利用多层计算框架来执行关键任务，例如感知，目标查找和路径计划。传统方法使用占用网格映射（OGM）实施感知，并通过概率信息将环境分为离散的单元。这种经典方法是完善的，并为下游过程提供了一个结构化输入，例如目标查找和路径计划算法。最近的方法利用了一种以生物学启发的数学框架，称为矢量象征体系结构（VSA），通常称为高维计算，以在高维空间中执行概率的OGM。这种方法（VSA-OGM）与尖峰神经网络提供了兼容性，将VSA-OGM定位为常规OGM的潜在神经形态替代品。但是，对于大规模集成，与已建立的OGM方法相比，评估VSA-OGM对下游任务的性能含义至关重要。本研究研究了VSA-OGM对传统的OGM方法，贝叶斯·希尔伯特·地图（BHM）的功效，基于强化学习的目标找到和路径计划框架，在受控的探索环境中，以及受到第10 f1 f1挑战启发的自主驾驶场景。我们的结果表明，VSA-OGM保持在单一和多幕科培训配置之间的可比学习绩效，同时将看不见的环境的性能提高了约47％。索引术语 - 占用网格映射，高维计算，概率学习，增强学习，脑启发的学习这些发现强调了通过BHM培训的政策网络的普遍性提高，从而增强了其在不同环境中现实部署的潜力。
场地信息
法院地板到网格的距离为 4670 毫米。如果要安装标准照明、音响和 AV 设备以外的任何设备，则需要有执照的索具工人。法院网格不适用于活载。网格图可在此处找到。La Mama HQ 地板到网格的距离为 3300 毫米。如果要安装标准照明、音响和 AV 设备以外的任何设备，则需要有执照的索具工人。天花板上有四个索具点，固定在两个天花板托梁上，可以悬挂表演者。索具点设计为每梁（而不是每个点）支撑 1000 公斤的活载。两名表演者可以同时悬挂在不同的梁上，但两名表演者不能同时悬挂在同一梁上的两个点上。所有四个索具点可同时用于每点小于 500 公斤的静载。照明灯条的额定最大支撑重量为每线性米 50 公斤。网格图可在此处找到。
一种新颖的路径计划和避免障碍的方法...
移动机器人在行业和各种服务领域的广泛应用中拥有巨大的潜力。因此，广泛的研究工作致力于解决缺陷并提高其绩效。在机器人技术中的关键挑战中是避免障碍物，这使机器人能够沿着计划的路径遇到的意外物体导航。已经提出了许多方法和算法，以防止机器人和检测到的障碍之间的碰撞。这些方法通常依赖于在每个步骤都具有精确了解机器人位置的关键假设。本文在室内环境中介绍了一种新颖的方法，用于避免障碍物，利用部分已知空间和A*算法的占用网格图。所提出的方法通过有关机器人状态的不精确信息解决了方案。最初，使用人工神经网络将初步的占用网格图改进并转化为增强的图。随后，将A*算法应用于修改的地图。此外，开发了一种算法来指导机器人从起点到目标端点。遇到新出现的障碍时，机器人在避免障碍的同时，动态地适应了达到目标的道路。在三种不同的情况下，通过对两轮机器人的模拟来验证所提出的方法的功效。结果证明了该方法在室内环境中有效浏览机器人的能力，即使具有不精确的状态信息。该算法确保机器人与障碍物保持安全距离，从而展示其实用应用的潜力。
在电力中应用热量储能技术
为了解决网格拓扑优化的问题，作者提出了可再生能源和储能技术在网格拓扑中的应用。作者首先定义了网格图数据模型，然后设计一个网格拓扑分析框架，最后在此基础上实现了几个网格拓扑分析应用程序。实验结果表明，图数据库可以更好地支持大规模用户的同时分析，并且分析所需的平均时间大大减少，优点也更大。当用户数量达到200时，图形数据库花费了0.07秒，而关系数据库的数量为0.13秒。总而言之，基于可再生能源和能源存储技术的功率电网拓扑分析方法可以极大地提高性能并满足实际调度的需求。关键词：电网拓扑，数据模型，可再生能源，
LIDAR逆传感器建模用于占用网格...
作为结论，这项研究通过表明点云处理和逆传感器建模的战略改进可以显着提高过渡网格图（TGM）的性能，从而为研究问题提供了答案。该研究通过参数确定性能和计算负载之间的适当平衡，例如0.5 m的网络分辨率和8 Hz的执行率，对于在城市环境中有效的实时导航至关重要。此外，还显示了高级3D点云数据的集成，并通过精制的预处理管道提供了精度和计算效率之间的最佳平衡，这证实了在动态设置中提出的模型的鲁棒性和适应性。这些结果不仅证实了所提出的方法的效率，而且还为未来的研究奠定了基础，旨在将这些模型扩展到更复杂的环境，最终有助于更安全地利用技术用于自动驾驶。
卡巴迪的量子博弈论分析
印度-282005 通讯作者：dayalpyari810@gmail.com 摘要 量子力学正在为我们生活的各个方面带来创新和变化。量子博弈论一直在为早期博弈论应用的问题提供更好的策略。本文尝试在卡巴迪中使用量子博弈论来提供没有经典对应物的量子策略。为此，我们通过观察 2019 年第 7 季职业卡巴迪联赛的比赛视频从头构建数据集，并构建描述袭击者和防守者各种策略的收益矩阵。收益矩阵进一步用于构建效用矩阵。量子电路用于量化卡巴迪。从效用矩阵适当调整的数据被输入量子电路。获得了输出轮廓和网格图。这些图描绘了球队获胜的区域。这是首次报道的量化卡巴迪的尝试，初步结果为进一步研究提供了动力。关键字：MATLAB、卡巴迪、袭击者、防御者简介