Sevagram,Wardha指导者:H.S.Belsare摘要:在这项研究中,一种新型的自动驾驶汽车导航算法,避免了与行人和临时障碍的碰撞。提出的算法通过使用RGB-D深度传感器来预测临时障碍和徘徊的行人的位置。考虑到这些环境不确定性,介绍了唯一的临时视觉流动性规则。提出了一种深入的增强学习(DRL)算法作为决策技术(以引导自动驾驶工具无事发生)。比较了深层Q-NETWORK(DQN),双重Q-Network(DDQN)和Dueling Double Deep Q-Network(D3DQN)算法,并且D3DQN的负率最少。我们使用CARLA模拟环境测试了算法,以检查RGB-D和RGB-LIDAR的输入值。构成综合神经网络D3DQN的一系列算法被选为最佳DRL算法。在减慢城市流量的建模中,RGB-D和RGB-LIDAR产生的结果基本相同。修改了更新的儿童驾驶汽车的自动驾驶版本,以证明拟议算法的实时效率。索引术语:自动驾驶工具,深度加固学习,临时凸进,避免障碍物,车道检测,对象检测。1。引言临时或临时障碍,例如路障,坑洼,速度颠簸和漫游行人,可能会为印度和类似国家的自动驾驶车辆提供挑战。另外,自动驾驶车辆可以使用Vanet(车辆临时网络)与路边单元或另一个移动车辆进行通信,以收集有关事故,道路障碍,交通拥堵和天气状况的最新信息。这种类型的信息对于允许自动驾驶车辆安全行驶并防止道路事故也很重要。研究人员已将传感器安装在车辆上,以识别临时障碍,例如,一些研究人员使用这些传感器来指导自动驾驶车辆,例如,一些研究人员开发了一种基于智能手机的Ad Hoc-Obstacle检测算法。同时,在中央服务器上记录了有关已确定障碍物(类似位置)的信息,并用于提醒其他驾驶员在同一道路上行驶的驾驶员。
2。根据氢的BOHR模型,当电子从激发状态向下转移到状态时,会发出可见光。下图中的虚线表示氢光谱中从n = 3到n = 2的过渡。
或基于规则的方法 指的是人工智能建模,其中数据中的关系或模式由开发人员定义。机器遵循开发人员提到的规则或说明,并相应地执行其任务。而在基于学习的方法中,数据中的关系或模式不由开发人员定义。在这种方法中,随机数据被输入到机器中,然后让机器从中找出模式和趋势 2.什么是问题陈述模板,它有什么重要性? 问题陈述模板清楚地说明了实现目标所需的基本框架。它是 4W 画布,将问题是什么,问题出现在哪里,谁受到影响,为什么是个问题?它直接带我们到目标。 3. 详细解释任何两个可持续发展目标。 1. 无贫困:这是目标 1,力争到 2030 年在全球范围内消除一切形式的贫困。该目标共有七个具体目标要实现。 2. 优质教育:这是目标 4,旨在确保包容和公平的优质教育,并为所有人提供终身学习机会。它有 10 个目标需要实现。*(可以定义任何两个目标)4. 提及在获取开发 AI 项目的数据时应采取的预防措施。它应该来自可靠来源并且准确。寻找不参与预测的冗余和不相关的数据参数。5. 你所说的数据特征是什么意思?要收集的数据类型,应该是相关数据。6. 写出给定 AI 项目周期中缺失阶段的名称:
(C) JQ (D) KP 38) 印度刑法规定女性的最低结婚年龄是多少?(A) 18 岁 (B) 25 岁 (C) 21 岁 (D) 16 岁 39) 40 和 180 的最小公倍数是多少?A) 72 B) 180 C) 360 D) 以上都不是 40) MCDO 代表 ______ A) 每月机密半官员。B) 机密半官员备忘录。C) 每月机密半官员。D) 以上都不是 41) 任何与火车工作直接相关的铁路工作人员在开始值班前 _____________ 小时内不得饮用任何酒精饮料。A) 8 小时 B) 10 小时 C) 12 小时 D) 24 小时 42) 提前启动保护 __________。A) 面对点。B) 污垢标记。C) 阻塞部分。D) 信号重叠。43) 蛋白质的消化从身体的哪个部位开始?A. 胰腺。B. 胃。C. 小肠。D. 大肠。44) 说出体内最坚硬的物质?A. 牙本质。B.牙髓。C. 牙釉质。D. 以上都不是。45) 食物在身体哪个部位被吸收?A.小肠。B.大肠。C. 胃。D. 肝脏。46) 尊敬的铁道部长的名字?A) Shri Piyush Goyal。B) Shri Gajendra Singh Shekhawa。C) Shri Arvind Sawant。D) 以上都不是。47) PCDO 代表 ______________(在铁路中) A) 个人机密半官员。B) 期刊机密半官员。C) 期刊机密半官员。D) 以上都不是 48) 苏丹阿兹兰沙杯与以下哪项运动有关?[A] 羽毛球 [B] 曲棍球 [C] 乒乓球 [D] 高尔夫
A8。 在因素分层中,首先将每个被许可人的个人参数排名排名,并给出一个层A8。在因素分层中,首先将每个被许可人的个人参数排名排名,并给出一个层
2021 年 9 月 16 日,美国专利商标局庆祝了 2011 年莱希-史密斯美国发明法案 (AIA) 颁布十周年。AIA 对美国专利法做出了几项重要修改,包括实施先申请制来确定专利的优先权日,并成立专利审判和上诉委员会 (PTAB) 审理专利授权后挑战,作为地区法院专利诉讼的更经济实惠和更简化的替代方案。AIA 周年纪念日也庆祝了美国专利商标局地区办事处的成立,这些办事处在为我们的客户和公众提供与创新相关的基本服务方面发挥了重要作用。这些办事处的专家工作人员帮助全国各地升级其知识产权 (IP) 基础设施,并将创新的好处传播到远离美国专利商标局总部和该国技术中心的社区。
摘要:这项研究表征了与牛牛饲养场,环境因素以及气候对空气传播细菌指标和病原体发生的距离的影响。从五个饲养场中收集了6个月内的三个洪水样品,每个空气样品包含6000升空气。空气样品被加工到富含TSB的空气过滤器上,QPCR筛选,然后QPCR固定,以确认可疑的大肠杆菌O157,非O157-硫酸 - 茶毒素产生的大肠杆菌(STEC),STEC),SALMONELLA,SALMONELLA和E. COLI。还收集了大肠杆菌的直接枚举。尽管未针对300个样品确认细菌病原体,但在16.7%(50/300)样品中检测到大肠杆菌,总平均浓度为0.17 cfu/6000 l空气。逻辑回归分析显示,与来自饲料的> 610 m(2000 ft)距离相比,近距离样品的大肠杆菌几率更高,以及与气象学因素,一天中的抽样小时以及存在粉尘生成的活动,例如耕种或附近的车辆或附近的车辆交通。缺乏细菌病原体检测表明,附近饲养场的空气降低可能不是叶状绿色细菌病原体污染的重要机制。我们的研究结果提供了数据,以告知未来的产品安全指导。
