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使用深度转移学习的自动驾驶汽车的转向角度预测
摘要 - 由于其可靠性，安全性和持续的学习能力，预计自动驾驶汽车将彻底改变未来的运输。研究人员正在积极参与开发自主驾驶系统，采用行为克隆和加强学习等技术。这项研究通过采用端到端方法来介绍一个独特的观点，并使用摄像头输入根据从人类驾驶专业知识中学到的模型来预测转向角度。该模型表现出快速训练，并达到超过90.1％的预测百分比（MPP）。在这种情况下，该研究旨在通过从具有各种激活功能的预训练的VGG19模型中应用转移学习来复制驾驶员行为。培训了所提出的模型，可以将道路图像分析为输入，从而预测最佳转向调整。评估包括ROS2模拟环境中的数据集，将结果与包括NVIDIA，Mobilenet-V2，Resnet50，VGG16和VGG19在内的几个卷积神经网络（CNN）模型进行了比较。还探索了激活功能的影响，例如指数线性单元（ELU），整流线性单元（relu）和泄漏的relu对传输学习模型的影响。这项研究通过解决现实世界驾驶复杂性并促进其融入日常运输的促进自主驾驶系统有助于提高自主驾驶系统。利用转移学习和全面评估的新型方法强调了其在优化自动驾驶技术方面的重要性。关键字 - 自动驾驶汽车，剩余网，Mobilenetv2，VGG16，VGG19，卷积神经网络（CNN），激活功能
小册子启动 - 安格拉斯 - 韦布
Aledia成立于2011年，提供了3D照明设备，用于显示各种尺寸。亮度比OLEDS和LCD高2,000倍，更好的图像质量，增加对比度以及生产成本低，因此该公司的产品在全球市场上是独一无二的。3D微胶片受250个专利系列的保护，使Aledia成为提交专利数量的法国第一初创企业。Aledia的3D微胶片的亮度和能源效率最终将智能手机或笔记本电脑的电池需求减少一半。这不仅有助于室外使用，而且还将减少对锂，钴和锰等战略金属的依赖。Aledia还针对许多其他市场，从虚拟现实耳机的微型播放到巨大的视频墙。
使用仿真数据的机器学习使用机器学习的到达角度估计
摘要 - 在汽车行业中，雷达技术正在越来越重要，因为它被用于对象检测，避免碰撞和巡航控制。鉴于雷达信号固有的大量数据，机器学习是制定对车辆情况意识至关重要的预测和决策的理想工具。该技术文档报告了一项初步研究，旨在通过使用机器学习技术的汽车雷达来估算目标，信号到达的方向。最初，进行了道路上的雷达方案的模拟，从而产生了64 GB的数据集，其中约为20万个样本。随后，该数据集被用于训练两种类型的深度学习算法：经典密集的神经网络和卷积神经网络。将结果与被称为音乐的经典信号方向进行比较。
对高程角度对信号传播的影响评估
Corresponding Author: ubongukommi@aksu.edu.ng , +2347032465163 Date Submitted: 01/08/2022 Date Accepted: 05/01/2023 Date Published: 20/11/2023 Abstract : Rural telephony is challenging in the remote part of Nigeria due to inadequate telecommunication infrastructure, exorbitant cost of communication systems and较差的道路网络扩展光纤网络。这些因素在许多村庄中构成贫困或没有蜂窝网络服务。另外，使用电视空间（TVWS）技术通过超高频（UHF）促进农村地区的电话服务，并且非常高频（VHF）频谱具有成本效益。因此，该研究研究了高程角对UHF/VHF频率处信号传播的影响。实验测试方案在不同的高程角度测量了接收的信号质量性能并传输功率水平，以获得更稳定的结果以进行实质性推断。实验测试方案考虑了一个通信链路，以436 MHz的UHF频率运行。在实验过程中，通信连接的方位角和传播损失保持恒定，而接收天线高度角度则变化以评估高程角度的影响。在实验期间获得的评估结果。比较在零（0 0）高程角处接收的信号质量性能，已经观察到，当发射功率分配增加时，接收的信号质量会提高。是从实验结果中得出的，即接收天线的高度角度对接收的信号质量性能有重大影响。结果进一步表明，在给定的发射功率水平为34dBm，在零（0 0）高程角度测试配置时，获得了1.80 dB的信号质量性能，在30 0时在30 0高度角度和10.9 dB时在60 0高度上获得10.9 dB，相比在0 0升高时（0 0升高），在30 0 0.9.90 0.9.90 db时获得了高度的质量性能，发射功率水平增加到46.98 dBM。这种见解在使用TVWS频率的农村电信服务的设计和网络计划中非常有用，以改善农村宽带渗透率。关键字：天线，高程角，超高频（UHF），电信和非常高的频率（VHF）。
价格审查 2024 安格利亚水务公司的商业计划......
“在我们地区创造和提升自然资本是我们的主要优先事项。我们的商业计划提案为我们实现所需的环境价值开辟了一条不同的道路。基于我们与东部水资源、诺福克水资源战略、河流信托基金以及过去两个 AMP 期间的洪水伙伴关系工作的成功合作，我们将加强我们地区的伙伴关系能力。通过这些伙伴关系，我们正在培养技能并实现环境改善，并为更广泛地投资基于自然的解决方案奠定基础。基于自然的解决方案是我们未来愿景的重要组成部分：不仅为我们的客户提供重要服务并满足我们不断增长的人口的需求，而且还以一种有利于野生动物、环境和当地社区的方式做到这一点。”
对英国国教和卫理公会学校的法定检查（...
庆祝成年人。他们被确认为独特的人，他们可以以上帝赋予的才能和礼物繁荣。他们彼此照顾。学生是愿景的大使，并认为他们的行为是学校数量不可或缺的一部分。因此，他们认为自己负责他们的学校和更广泛的社区。学生被鼓励渴望，相信和关心。在发展愿景时，领导者敏锐地倾听，以确保愿景引起人们的共鸣并代表整个学校社区。因此，这是一个联合的愿景，社区，学生，员工，州长和父母的声音都被重视并包括在内。愿景最终是什么驱动学校的变化。愿景是针对社区，社区的。父母是真正的合作伙伴，他们认为这种愿景可以帮助他们的孩子为学校感到自豪。学校正在通过远景恢复。加入该信托基金正在为学校带来新的能量，并帮助学校提高了他们的愿景。视觉仍在嵌入，但是它处于积极的轨迹上。成年人也是视野的一部分。他们通过持续的专业发展配备。他们在这个新领导下的培训计划现在适合于目的，并且与愿景保持一致。有一种强烈的归属感。
对英国国教和卫理公会学校（SIAMS）报告的法定检查
•明确的基督教视野塑造了学校工作的各个方面。这是因为领导者精确地阐明了如何将其原则纳入行动。•课程将好奇心放在其核心。学生很高兴学习和参与经过精心设计的课程，以包括所有这些课程。•积极的关系是学校的核心。文化明确，公平地赋予所有人的尊严。•学生和成年人的健康是学校工作的核心。深刻的团结感意味着所有人都有空间，鼓励和支持蓬勃发展。•伙伴关系增强了学生和成年人的生活。联邦与教区和其他当地学校一起提供了宝贵的合作机会。•宗教教育领域（RE）已建立了有效的课程。与定期反思的机会相关且具有挑战性。因此，学生发展了广泛的技能。
全玻璃超表面用于超宽带和大接受角抗反射：从紫外线到中红外
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基于拉丁超行的储能的网格连接风电场的多角度可靠性评估
摘要：旨在应对慢速和储能中电源系统可靠性评估的较差的问题的问题，本文提出了一种基于拉丁超级立方体重要采样（LHIS）的可靠性评估方法。首先，我们的目的是通过将拉丁超立方体抽样方法与重要采样方法相结合，以建立拉丁超立方体重要的采样评估模型。其次，我们旨在优化组件的样本概率分布并进行系统的层次采样。然后，提出了综合风险指标（CRI）来评估运营风险，并提出了风储存中断的能源收益（WSGIEB）来评估可靠性的贡献。最后，通过各种电源系统操作方案进行了仿真实验。模拟结果表明，所提出的方法比评估速度提高的重要性采样方法（IM-IS）高47％，比在计算准确性方面的重要性采样方法提高了33％。