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上校 Ernest J. Lane II 指挥官 – 第 405 军野战部队...
莱恩上校的职务包括夏威夷斯科菲尔德兵营第 25 步兵师 (轻装) 第 725 主支援营营情报官和卡车排长；伊拉克基尔库克第 225 前进支援营卡车排长和营副官；阿富汗坎大哈第 831 运输营地面部署和配送司令部支队指挥官；弗吉尼亚州尤斯蒂斯堡第 382 运输战区开战部队队长；科威特阿里夫詹营第 640 支援旅战斗上尉；尤斯蒂斯堡第 508 运输连指挥官；弗吉尼亚州匡蒂科美国海军陆战队远征作战学校教员顾问/讲师作家；师运输官和装甲旅战斗队后勤和保障主任，第 3 步兵师，佐治亚州斯图尔特堡和阿富汗坎大哈；联合后勤官 – 美国运输司令部联合人员交流计划，美国海军军事海运司令部，华盛顿特区；高级联合计划官，后任后勤准备与保障司司长，美国北方司令部联合部队总部 - 国家首都地区 / 华盛顿军区；第 831 运输营营长，水面部署和配送司令部，巴林海军支援活动 - 巴林，巴林王国；美国陆军物资司令部指挥官副官，阿拉巴马州亨茨维尔。
使用视频视觉变压器对周围车辆的巷道更改预测
摘要：预期周围车辆的车道变化对于自动驾驶汽车的安全和ffi cient运行至关重要。以前的作品采用了不包含上下文信息的物理变量的用法。最近的方法依赖于行动识别模型，例如3D CNN和RNN，从而处理了复杂的体系结构。尽管变形金刚的出现成为行动识别，但采用变压器体系结构的作品有限。自主驾驶依赖于许多外部因素，包括驾驶员行为，天气状况，意外障碍和遵守Tra FFI C规则。但是，关键组件是能够准确预测自动驾驶汽车之前的车辆是否可能改变车道的能力。这项研究通过采用视频动作预测来应对自动驾驶汽车中车道变化预测（LCP）的关键挑战，并特别着重于整合视频视觉变形金刚（Vivit）。使用摄像头输入得出的小管嵌入，此方法利用了预防数据集，该数据集提供了对车辆轨迹和关键事件的详细注释。该方法超过了先前的模型，在通过1秒地平线预测车道变化方面达到了超过85％的测试精度。比较分析重点介绍了Vivit在视频数据中捕获时空依赖性方面的优越性，同时也需要更少的参数，从而提高了计算EFFI的效率。这项研究有助于通过展示Vivit在现实世界应用中的E FFI CACY并提倡进一步探索以提高车辆安全性和E FFI效率的进一步探索，从而有助于提高自主驾驶技术。
使用深度学习，语义
地址：巴基斯坦木尔坦电子邮件：imrankhurshid25@gmail.com摘要自动驾驶引起了人们的重大关注，因为它可以实时消除严重的驾驶风险。虽然自动驾驶汽车在很大程度上依赖传感器来进行车道检测，障碍物识别和环境意识，但由于诸如阴影，不良的车道标记和障碍物视图之类的因素，准确的车道识别仍然是持续的挑战。尽管计算机视觉的进展，但这个问题尚未完全解决，这在当前文献中存在差距。这项研究的主要目的是通过开发增强的车道检测系统来应对这些挑战。为了实现这一目标，该研究集成了先进的技术，包括语义分割，边缘检测和深度学习，再加上来自相机，激光雷达和雷达的多传感器数据融合。通过采用这种方法，该研究研究了各种泳道检测方法，并根据准确性，特异性和处理速度对现有系统的拟议模型进行了基准测试。初始发现表明，语义分割和多传感器融合的组合可改善实时场景中的车道检测。所提出的模型达到了97.8％的车道检测准确性，特异性为99.28％，平均处理时间为0.0047秒。本研究不仅解决了现有车道检测系统的局限性，而且还提供了改善自动驾驶汽车道路安全性的见解。关键字：车道检测，语义细分，边缘检测，自动驾驶汽车。
北部路缘工作 - MLK车道关闭交通管制计划
关闭MLK Jr的南东行车道。 BLVD卸下并更换现有的路缘和排水沟。North Eastbound Lane将保持开放。关闭时间为24小时/天，从3/3/25到3/10/25。
陆地坐标483317 147147 Old Park Lane Farnham
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自动化车道变更行为的行为预测和基于SLAM技术的环境感知
除了环境感知传感器（例如摄像机，雷达等）。在自动驾驶系统中，人们可以感知车辆的外部环境，实际上，也有一个感知传感器在系统中默默地专用，即定位模块。本文探讨了自动驾驶汽车的自动巷改变行为预测和环境感知的猛烈（同时定位和映射）技术的应用。它讨论了传统定位方法的局限性，引入了大满贯技术，并将激光雷达的大满贯与视觉大满贯进行了比较。来自特斯拉，Waymo和Mobileye等公司的现实世界实例展示了AI驱动技术，传感器融合和在自动驾驶系统中的集成。随后，纸张研究了SLAM算法，传感器技术的细节，以及自动车道变化在驾驶安全性和效率方面的重要性。它突出显示了特斯拉对其自动驾驶系统的最新更新，该系统结合了使用SLAM技术的自动车道更改功能。本文结论是强调SLAM在实现自动驾驶汽车的准确环境感知，定位和决策中的关键作用，最终增强了安全性和驾驶经验。
多代理强化学习用于混合交通中连接和自动驾驶汽车的合作车道
自主驾驶在过去二十年中引起了重大的研究兴趣，因为它提供了许多潜在的好处，包括释放驾驶员疲惫的驾驶和减轻交通拥堵等。尽管有前途的进展，但改变车道仍然是自动驾驶汽车（AV）的巨大挑战，尤其是在混合和动态的交通情况下。最近，在AVS中改变车道的决策，并表现出了令人鼓舞的结果，对增强学习（RL）进行了广泛的探索。然而，大多数研究都集中在单车设置上，并且在多个与人类驱动的车辆并存的背景下改变车道的情况已经受到了很少的关注。在本文中，我们在混合交通高速公路环境中制定了多个AV的改变道路的决策，作为一种多代理增强学习（MARL）问题，每个AV都会根据邻近的AVS和HDVS的动作做出改变车道的决策。具体来说，提出了一种新型的本地奖励设计和一个人共享方案，提出了多代理优势 - 批评者（MA2C）方法。尤其是多目标奖励功能
使用机器检测自动驾驶汽车的车道和快速断路器警告系统
IT系Matoshri工程与研究中心，印度纳西克。 摘要 - 随着自动驾驶技术的快速发展，确保这些车辆在道路上的安全已成为最重要的问题。 安全自主驾驶的关键方面之一是准确检测到车道和潜在的道路危害，例如断路器。 在这项研究中，我们提出了一个车道和速度断路器警告系统（LSBW），该系统采用机器学习算法来增强自动驾驶汽车的感知能力。LSBWS利用计算机视觉和机器学习技术的组合来实时检测和分析和分析路线和速度障碍。 该系统利用摄像头传感器捕获前方的道路场景，然后采用图像处理算法来识别车道标记和速度断路器。 使用卷积神经网络（CNN）在捕获的图像中准确检测和分类这些特征。 关键字：车道检测，快速破坏者检测，自动驾驶汽车，机器学习算法，卷积神经网络，道路安全。IT系Matoshri工程与研究中心，印度纳西克。摘要 - 随着自动驾驶技术的快速发展，确保这些车辆在道路上的安全已成为最重要的问题。安全自主驾驶的关键方面之一是准确检测到车道和潜在的道路危害，例如断路器。在这项研究中，我们提出了一个车道和速度断路器警告系统（LSBW），该系统采用机器学习算法来增强自动驾驶汽车的感知能力。LSBWS利用计算机视觉和机器学习技术的组合来实时检测和分析和分析路线和速度障碍。该系统利用摄像头传感器捕获前方的道路场景，然后采用图像处理算法来识别车道标记和速度断路器。使用卷积神经网络（CNN）在捕获的图像中准确检测和分类这些特征。关键字：车道检测，快速破坏者检测，自动驾驶汽车，机器学习算法，卷积神经网络，道路安全。
CRISPR-Cas 基因组编辑工具：具有潜在阻断作用的癌症治疗窄道
包括各种类型的核酸酶，例如 Cas9、Cas1、Cas3、Cas4 和 Cas12a (8-19)。有趣的是，最近的一项发现报告了一种新型基因编辑酶 CasX，据称它比 Cas9 更有效、更高效 (15)。编码的核酸酶 Cas9 与 trcrRNA 和 crRNA 形成复杂的结构，并寻找与 CRISPR 阵列位点中存在的间隔序列匹配的 DNA 序列。II 型系统被认为是三种 CRISPR 系统中最重要的系统，对基因组编辑技术贡献巨大 (20-22,24-26)。最近，有报道称 CRISPR 系统存在脱靶活性问题。为了消除这些问题，人们试图借助基因组学和生物信息学工具来修改 CRISPR 系统 (8-19)。有趣的是，据报道，使用 CRISPR 编辑工具可以生成可编程的 3D 核组织，从而实现特定的基因表达集 (28)。
2023 0128 EIA 土地 A645 Wade House Lane Drax 以南......
建议：建议规划委员会授权规划发展管理负责人根据本报告建议的条件授予拟议开发的规划许可；并协商并完成第 106 条协议，确保场外景观和云雀地块的管理和维护。2.1。这是一份规划许可申请，用于建造一个高达 50MW 的太阳能发电场和相关开发，包括 A645 的通道改善、通道、施工大院、变电站、控制室、电池储能系统大院、转换装置、安装结构上的太阳能电池板、鹿围栏、电缆、闭路电视、允许的人行道和景观美化。2.2。该地点为 166 公顷平坦的可耕农业用地，沿途有高速公路、铁路、轨道、农场建筑和国家电网坎布尔斯福斯变电站。该地点拥有成熟的田地边界，其中有树篱和树木，以及靠近 Wade House Lane 的一片牧场和三个池塘。布罗克斯霍尔是一处重要自然保护区 (SINC)，位于该地点的东北部。该地点位于乡村、洪水区 3 和矿产保护区内。一条现有的高压天然气主干线从东向西穿过该地点的南端。2.3. 发展计划和国家规划政策被认为支持该提案的原则。该提案为减少温室气体排放做出了非常重要的贡献。拟议的现场电池储能系统将使开发产生的可再生能源与国家电网的需求保持平衡。在 40 年的临时规划结束时