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NSW灵狮赛车的信件
游戏和赛车部长在以多个理由确定的特权文件上主张了PLL。第一个理由是，这些文件包含的信息，如果公开可用，则可能会损害与相关实体相关联的倾向，坦率和坦率。严重关注的是，公开披露特权文件将对未来的披露产生令人不寒而栗的影响。鉴于当前对新南威尔士州灵狮赛车的调查以及在收到与调查相关的提交有关的提交后，公众发布的负面影响很有可能是相关的。鉴于当前对新南威尔士州灵狮赛车的调查以及在收到与调查相关的提交有关的提交后，公众发布的负面影响很有可能是相关的。
tinylidarnet：基于第2 f1th自主赛车的端到端深度学习模型
摘要 - 先前的研究证明了端到端深度学习对机器人导航的有效性，其中控制信号直接源自原始感觉数据。但是，大多数现有的端到端导航解决方案主要基于相机。在本文中，我们介绍了Tinylidarnet，这是一种基于自动赛车的基于轻量级的2D激光雷达的端到端深度学习模型。使用Tinylidarnet的第1辆汽车在第12场比赛中获得第三名，这表明了其竞争性能。我们会系统地分析其在未经训练的轨道和实时处理的计算要求上的性能。我们发现，基于Tinylidarnet的1D卷积Neu-ral网络（CNN）的体系结构显着胜过基于多层的多层感知器（MLP）体系结构。此外，我们表明它可以在低端微控制器单元（MCUS）上实时处理。
部分端到端强化学习，以抗鲁棒性，以防止建模自动赛车
摘要 - 在本文中，我们解决了在存在实用车辆建模错误（通常称为模型不匹配）的条件下导航时自动赛车的强化学习（RL）解决方案的性能（RL）解决方案的问题。为了应对这一挑战，我们提出了一种部分端到端算法，该算法可以解除计划和控制任务。在此框架内，RL代理会生成一个轨迹，该轨迹包括路径和速度，随后使用纯粹的追击转向控制器和优势速度控制器对其进行跟踪。相比之下，许多当前基于学习的基于学习的（即增强和模仿学习）算法使用了一种端到端方法，从而深层神经网络将传感器数据直接映射到控制命令。通过利用经典控制器的鲁棒性，我们的部分端到端驾驶算法比标准的端到端算法表现出更好的模型不匹配的鲁棒性。
策略2025 |款待和赛车新南威尔士州出版物
免责声明：本出版物中包含的信息基于写作时的知识和理解（2023年8月），可能不准确，当前或完整。新南威尔士州（包括款待和新南威尔士州赛车），作者和出版商不承担任何责任，也不承担任何责任，因为文档中包含的任何信息的准确性，货币，可靠性或正确性（包括第三方提供的材料）。读者应在做出与本出版物中包含的材料有关的决策时进行自己的询问，并依靠自己的建议。
自动驾驶汽车赛车的平衡奖励启发的增强学习
自动驾驶汽车赛车引起了广泛的兴趣，因为它在极限的自动驾驶中具有巨大的潜力。基于模型和基于学习的方法已被广泛用于自主赛车。但是，基于模型的方法在仅可用局部感知时无法应对动态环境。作为比较，基于学习的方法可以在本地感知下处理复杂的环境。最近，深度强化学习（DRL）在自主赛车上越来越受欢迎。DRL通过处理复杂情况并利用本地信息来优于传统的基于学习的方法。DRL算法，例如近端政策算法，可以在自动驾驶竞争中的执行时间和安全性之间达到良好的平衡。但是，传统DRL方法的训练结果在决策中表现出不一致的正确性。决策中的不稳定引入了自动驾驶汽车赛车的安全问题，例如碰撞到轨道边界中。所提出的算法能够避免碰撞并提高训练质量。在物理发动机上的仿真结果表明，所提出的算法在避免碰撞中的其他DRL算法优于其他DRL算法，在急剧弯曲期间实现更安全的控制以及多个轨道之间的较高训练质量。关键字：自动驾驶汽车赛车，本地规划，近端政策优化，平衡奖励功能。
技术采用与跨越：移动支付竞赛
∗ 我们感谢 Mark Bils、Yiting Deng、Jeremy Greenwood、Apoorv Gupta、Kinda Hachem、Zhiguo He、Hugo Hopenhayn、Chang-Tai Hsieh、Chad Jones、Boyan Jovanovic、Pete Klenow、Dirk Krueger、Jane Li、Florin Maican、Nitya Nayar、Shumiao Ouyang、Zheng (Michael) Song、Pengfei Wang、Shang-Jin Wei、Toni Whited、Kairong Xiao、Wei Xiong、Daniel Yi Xu 以及各种研讨会和会议的参与者提供的有益评论，感谢 Emily Emick 和 Brennan Merone 提供的研究帮助。本文表达的观点仅代表作者本人，并不一定反映里士满联邦储备银行或联邦储备系统的观点。† 隶属关系：北京大学光华管理学院，北京，中国。电子邮件地址：pengfei-han@gsm.pku.edu.cn。 ‡ 隶属关系：美国弗吉尼亚州里士满里士满联邦储备银行研究部。电子邮箱地址：zhu.wang@rich.frb.org。
设计和开发用于赛车应用的驱动逆变器
在本文中，根据《配方奶》学生法规2024 v1.1的设计和开发了驱动逆变器的驱动逆变器竞争逆变器的电子硬件。除了整体系统的概念设计及其对现有车辆环境的适应性外，这里的主要重点是电力电子部件的开发以及高压传动系统系统与低压控制系统之间的绝缘接口。该开发重点是最大的成本效益，轻巧和小型系统设计。作为比较参考，使用了自2019年以来安装在每个升级团队的电气赛车中的购买的逆变器系统。选择关键组件（例如功率开关或DC链路电容器）的选择是基于对开关的预期功率损失的先前分析估计，以及直流链路电容器的当前连续性分析。还可以根据计算时间，计算工作和准确性进行比较三种不同的功率损耗分析方法。
衰老的印第安纳州途径
**适用于标准犬和四分之一马** IHRC正在向骑手咨询，以便在使用补充剂和整体药物（尤其是那些声称治疗或预防疾病的人）时谨慎行事。这些药物/补充剂中的许多未经FDA批准，并且可能包含不受调节的成分，并可能对马匹造成伤害和/或可能导致阳性测试。提防产品声称它们“不测试”或“无测试”。许多动物药物和补充剂在未经法律要求的未经批准的情况下进行销售。未经批准的动物药物包括由药房或兽医，草药，顺势疗法产品和“动物补充剂”复合的药物。FDA将药物定义为“用于治疗，治愈，减轻或预防疾病的任何物质，食物或非食物。药物也是任何旨在影响动物结构或功能的非食品物质。必须证明药物对预期用途是安全有效的。” FDA批准是什么意思？•该产品对于其预期用途是安全有效的•用于制造，加工和包装的方法，设施和控件足以保留其身份，强度，质量和纯度，您可以通过FDA批准获得什么？•目标动物安全•有效性•化学，制造和控制•人类食品安全•环境影响•非FDA批准产品的标签（FDA生成的标签）制造商不能声称其产品预防，治疗或治愈疾病。由于这些产品缺乏FDA的监督和安全性，因此，IHRC强烈建议骑手在为参加赛车的马匹管理这些产品时谨慎行事。
通过Assetto Corsa
这项研究有助于洞悉增强学习（RL），SIM卡（ULATION）赛车和自主驾驶的交集，特别是在Assetto Corsa（AC）中作为SIM卡赛车环境。RL算法的差异是通过推理软性批判性（SAC）算法适用于AC中的Au car赛车剂的适用性的。基于此，提出了用于使用AC作为实验环境的系统设计，用于训练无模型的非政策外囊算法。在解决圈圈结算问题的背景下讨论了特定的政策细节，超参数和奖励因素。在这里，观点是找到一项通过给定汽车完成给定轨道的政策。为五个不同的奖励功能提供了结果，我们在该功能上结论了第五个（使用标题和中心错误）是最有效的。进行研究的未来步骤的目的是实际完成全圈，并最终还优化了最低时间问题。这里的目标不仅要完成，而且要以最少的时间结束。
全尺寸自动赛车传感器体系结构的评论
摘要 - 在技术创新的景观中，官能赛车是一个充满活力且充满挑战的领域，不仅可以推动技术的局限性，而且在促进和促进对自主系统的更大接受方面也起着至关重要的作用。本文彻底探讨了自动赛车设计和性能的挑战和范围，重点是Roborace和Indy Automous Challenge（IAC）。本评论提供了对这些尖端平台上传感器设置，架构细微差别和测试指标的详细分析。在Roborace中，详细介绍了从Devbot 1.0到Robo-Car和Devbot 2.0的演变，揭示了对传感器配置和性能结果的见解。检查扩展到IAC，该IAC专用于高速自动驾驶车辆，强调发育轨迹和传感器的适应性。通过审查这些平台，该分析为自主驾驶赛车提供了宝贵的见解，从而有助于更广泛地了解传感器体系结构和面临的挑战。本评论支持了全面自主赛车技术的未来进步。