计算以提高性能。由于数字电子产品的快速整合,EVS现在有很大的机会进入自动驾驶领域,从而使它们在运输安全和创新方面更加理想。在开发自主电动汽车的过程中采用了许多方法。传统上,这些方法基于一种基于机器人的方法,该方法将自主驾驶任务分为后续模型,即感知,计划和控制。这些方法很困难,需要更多的计算能力。随着芯片制造的进步,近几十年来,传统的基于机器人的方法被机器学习方法取代。这些机器学习方法包括人工神经网络多层感知器(ANN-MLP),卷积神经网络(CNN),支持向量机(SVM)和卷积神经网络长短期记忆(CNN-LSTM)。尽管使用了不同的现代技术来改善需要高计算能力的自动驾驶汽车的性能,但是对PID控制器进行了持续的研究,以确保车辆在车道中的稳定性。在PID控制器中也使用了不同的优化算法,该算法被证明是有效的[2]。在本文中,我们在不同的深度学习算法之间进行了比较研究,并通过使用CTE进行路径跟踪的PID控制器验证了它们的性能。在第二节中,使用各种自动驾驶车辆技术对众多出版物进行了评论。第四节提出了PID实施。第三部分描述了这项实验研究中使用的几种深神经网络技术。第五部分描述了所使用的过程和步骤。在第六节中证明了比较研究,并且在第七节中进行了结论陈述。文献综述在过去的二十年中,在任何情况下都进行了研究,以使自动驾驶车辆更安全,更实用。研究了不同的研究论文
此文本的修订日期对应于瑞士人的日期。有关授权药物产品的新信息将不会纳入有关授权的摘要报告中。瑞士监测在瑞士授权的药品。瑞士药物会在新发现的不良药物反应或其他与安全相关的信号时启动必要的效果。可能会损害该药物产品的质量,功效或安全性的新发现,由SwissMedic记录并发布。如有必要,可以调整药物产品信息。
研究文章 | 疾病的神经生物学 来自患有功能获得和丧失的 SCN2A 发育性和癫痫性脑病的患者的 iPSC 衍生神经元中的独特体外表型 https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.0692-23.2023 收到日期:2023 年 4 月 17 日 修订日期:2023 年 11 月 7 日 接受日期:2023 年 11 月 9 日 版权所有 © 2023 作者
此文本的修订日期对应于瑞士人的日期。有关授权药物产品的新信息将不会纳入瑞士公共摘要中。瑞士监测在瑞士授权的药品。瑞士药物会在新发现的不良药物反应或其他与安全相关的信号时启动必要的效果。可能会损害该药物产品的质量,功效或安全性的新发现,由SwissMedic记录并发布。如有必要,可以调整药物产品信息。
此文本的修订日期对应于瑞士人的日期。有关授权药物产品的新信息将不会纳入有关授权的摘要报告中。瑞士监测在瑞士授权的药品。瑞士药物会在新发现的不良药物反应或其他与安全相关的信号时启动必要的效果。可能会损害该药物产品的质量,功效或安全性的新发现,由SwissMedic记录并发布。如有必要,可以调整药物产品信息。
部门:技术服务司 单位/部门:国际合作 报告对象:常任秘书 管理:国际项目官员、行政助理 本文件将用作管理工具,具体用于对职位进行分类和对在职人员的绩效进行评估。本文件经核实为对以下职位的准确、真实描述: ___________________________________ ________________________________________ 员工 日期 ______________________________ ____________________________________ 经理/主管 日期 ______________________________ _______________________ 部门/司长 日期 ___________________________________ _______________________ 人力资源司收到日期 创建/修订日期
此文本的修订日期对应于瑞士人的日期。有关授权药物产品的新信息将不会纳入瑞士公共摘要中。瑞士监测在瑞士授权的药品。瑞士药物会在新发现的不良药物反应或其他与安全相关的信号时启动必要的效果。可能会损害该药物产品的质量,功效或安全性的新发现,由SwissMedic记录并发布。如有必要,可以调整药物产品信息。
此文本的修订日期对应于瑞士人的日期。有关授权药物产品的新信息将不会纳入有关授权的摘要报告中。瑞士监测在瑞士授权的药品。瑞士药物会在新发现的不良药物反应或其他与安全相关的信号时启动必要的效果。可能会损害该药物产品的质量,功效或安全性的新发现,由SwissMedic记录并发布。如有必要,可以调整药物产品信息。
摘要 - 对于数据可用性有限的地区预测洪水影响不可或缺,可靠的洪水模型对于分析和减轻洪水危害至关重要。这项研究提供了洞察力,可以通过在HEC-RAS中准备良好校准的2D液压模型以及网格进近的雨水来准确分析洪水场景,该模型随后用于Madi River的危险图制备。洪水深度的危险分类表明,在20年的回流期内,中等危险水平占16.499%,高危险水平占14.831%,而危险水平非常高,占总淹没区域的68.670%,参考深度危害类别。由于淹没区域的大部分地区被归类为很高的危险;这项研究的发现强调需要有效缓解措施,并为洪水风险评估至关重要。