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World File Search System预测轨迹
proin：学习基于自主驾驶的渐进互动来预测轨迹
在这项工作中，提出了一个渐进互动网络，以使代理的功能能够逐步专注于相关地图，以便更好地学习代理的功能表示，以捕获相关的地图约束。网络在以下三个阶段中逐渐通过图形卷积编码映射约束的复杂影响：在历史轨迹编码之后，在社交互动之后和多模式分化之后。此外，还提出了用于多模式训练的权重分配机制，以便每种模式都可以从单模地面真相获得学习机会。实验验证了渐进互动与现有一阶段相互作用的优越性，并证明了每个组件的有效性。在具有挑战性的基准中获得了令人鼓舞的结果。
面向自动驾驶的高效脑启发学习...
摘要：准确安全地预测周围车辆的轨迹对于完全实现自动驾驶 (AD) 至关重要。本文提出了类人轨迹预测模型 (HLTP++)，该模型模拟人类的认知过程以改进 AD 中的轨迹预测。HLTP++ 采用了一种新颖的师生知识提炼框架。配备自适应视觉区的“老师”模型模仿人类驾驶员根据空间方向、距离和驾驶速度等因素表现出的注意力动态分配。另一方面，“学生”模型侧重于实时交互和人类决策，与人类的记忆存储机制相似。此外，我们通过引入新的傅里叶自适应脉冲神经网络 (FA-SNN) 来提高模型的效率，从而可以用更少的参数进行更快、更精确的预测。使用 NGSIM、HighD 和 MoCAD 基准进行评估，HLTP++ 表现出比现有模型更优异的性能，在 NGSIM 数据集上将预测轨迹误差降低了 11% 以上，在 HighD 数据集上将预测轨迹误差降低了 25%。此外，HLTP++ 在输入数据不完整的具有挑战性的环境中表现出很强的适应性。这标志着在实现完全 AD 系统的过程中迈出了重要一步。
可再生能源和电池储能系统的融资：挑战及国际经验借鉴
1) 根据所选市场价格相对于历史价格的预测轨迹进行定量评估。2) 批发市场红绿灯未显示近期饱和，而是显示 2030 年相对于欧洲平均水平的绝对价差。3) 包括完全激活时间 < 10 分钟的频率产品，例如 FFR、FCR 和 aFRR。4) 包括英国和爱尔兰的平衡机制以及完全激活时间 > 10 分钟的频率产品，例如 mFRR、RR 和意大利 MSD 内的二级/三级储备。5) 代表 DK2。6) 快速频率响应产品的 SE1-4 产品的平均值。资料来源：Aurora Energy Research
使用基于能量的模型进行隐式生成和建模
基于能量的模型 (EBM) 因其在似然建模中的通用性和简单性而具有吸引力，但传统上很难训练。我们介绍了在连续神经网络上扩展基于 MCMC 的 EBM 训练的技术，并展示了它在 ImageNet32x32、ImageNet128x128、CIFAR-10 和机器人手轨迹的高维数据域上的成功，获得了比其他似然模型更好的样本，接近当代 GAN 方法的性能，同时覆盖了数据的所有模式。我们重点介绍了隐式生成的一些独特功能，例如组合性和损坏图像重建和修复。最后，我们表明 EBM 是适用于各种任务的有用模型，实现了最先进的分布外分类、对抗鲁棒分类、最先进的持续在线类学习和连贯的长期预测轨迹推出。
人工智能在SEO中的作用
自动驾驶汽车模拟的基本特征是其模仿虚拟世界中各种驾驶情况和条件的能力。神经网络可以训练以解释传感器数据，识别对象，预测轨迹并使用机器学习技术进行适当的操作[3,5] [3,5]。研究人员和工程师可以通过使用仿真平台来实现现实情况下的自主行为迭代的算法，而不必运行现实情况下的自主行为迭代算法。此外，通过启用可扩展测试，这些模拟有助于评估车辆在各种情况下的性能，例如恶劣的天气，不稳定的行人行为和复杂的交通模式。最后，自动驾驶汽车模拟有望加快可信赖和安全的自动驾驶技术的进步和实施，从而为汽车将在道路上无缝而聪明地导航的一天打开大门。[9]
硕士论文 - UPCommons
考虑到预期的空中交通增长，创新和开发能够更高效、更安全地管理飞机运营的新工具对于实现未来的期望是必不可少的。在这种情况下，能够准确预测飞机轨迹以确保高效的飞机运营（例如，航班规划和调度、飞行轨迹预测等）以及使空中交通管理 (ATM) 系统更加强大（包括地面 ATC 系统、预测 ATC 部门的需求等）非常重要。预测它们的方法是基于飞机性能模型 (APM)，即允许根据取决于执行飞行的飞机的一些特定系数对飞机性能进行建模的方程组。因此，预测轨迹的准确性将直接取决于所使用的飞机性能模型。如果 APM 不能反映现实，则预测轨迹将不够准确。此外，由于这些轨迹不再符合实际性能模型的最佳性能，因此飞机运营的成本效益和环境影响将降低。因此，需要尽可能真实地使用飞机性能模型。本硕士论文的目标是设计一种算法，该算法能够估计描述所考虑的飞机性能模型的函数系数，该算法将是
基于推理的一般和差分博弈策略调整
在许多多代理交互的环境中，每个代理的最佳选择在很大程度上取决于其他代理的选择。这些耦合的相互作用可以用一般和差分博弈很好地描述，其中玩家有不同的目标，状态在连续的时间中演变，最佳博弈可以用许多均衡概念之一来表征，例如纳什均衡。问题通常允许多重均衡。从这种博弈中的单个代理的角度来看，这种多重解决方案可能会带来其他代理行为方式的不确定性。本文提出了一个通用框架，通过推理其他代理所追求的均衡来解决均衡之间的歧义。我们在多人人机导航问题的模拟中演示了这个框架，得出两个主要结论：首先，通过推断人类所处的平衡状态，机器人能够更准确地预测轨迹；其次，通过发现并使自己适应这种平衡状态，机器人能够降低所有玩家的成本。
MAVPro：使用最少数量的地面传感器进行航空安全 ADS-B 消息验证
自 2020 年以来，广播式自动相关监视 (ADS-B) 在美国和欧洲的飞机交通管制中发挥着重要作用。ADS-B 消息包含有关飞机位置和轨迹的信息，以便更好地实时跟踪太空中的飞机。然而，缺乏安全机制将成为信任 ADS-B 技术的障碍。因此，应结合对策来确保通信安全并评估收到消息的完整性和可信度。在本文中，我们设计了一种名为 MAVPro 的消息验证协议，以评估收到的 ADS-B 消息的可信度，否则其真实性和完整性无法验证。MAVPro 背后的主要思想是将收到的 ADS-B 消息中的位置声明与预期的飞机位置进行比较，后者是使用预测轨迹信息（例如速度、经过时间、飞机加速度、航向信息）和一组预先信任的、持续更新的锚点计算得出的。如果只有一个 ADS-B 接收器收到消息，我们的协议就能够评估收到消息的可信度——而使用基于多点定位的技术验证位置声明则需要四个接收器。因此，与现有解决方案相比，我们能够大大扩展可以应用安全检查的覆盖范围。我们根据来自 OpenSky 网络的实时数据评估 MAVPro，分析其性能并验证其适用性
备忘录
关于第一个问题，在2小时电池的寿命中，CAF下降可能会导致其在未来几年中失去收入，从而提高其初始净锥体。基于CAF的预测轨迹，在此周期之后不可能保持需求曲线复位单元。如果一个人假定需求曲线是基于下一个周期的CT设置的，则为2小时电池的当前净锥体和相应的需求曲线参考点将急剧上升，如图1。即使人们采取了一个乐观的假设，即该CAF会下降较少（即“高CAF”场景），但参考点和产能价格的价格也将高于所有领域的20年CT。但是，即使人们接受AG估计的2小时电池估计的净锥体，在4年需求曲线重置期内，纽约市的价格仍可能比20年的CT更高（上面列出的第二个问题）。图2比较了未来四年的预测清算价格，根据当前的需求曲线（2024-25）的需求曲线以及AG和MMU-推荐的需求曲线，鉴于当前的容量盈余。对于AG推荐的需求曲线，该图显示：（i）第一年的价格基于当前的CAF水平； （ii）过去三年中，CAF的平均价格在我们估计的高端估计中的平均价格上涨； （iii）在过去三年中，假设CAF在我们对现实CAF的估计低端的情况下，价格的额外上涨。