XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System预测轨迹
博士建议
当前在道路网络上行驶的自动化车辆仅在简单的环境（单向车道）中运行，并且通常在系统自动做出决策时（车道更改）时，通常以低速行动。自动化车辆的大规模部署需要提高系统管理更复杂情况的能力（尤其是具有不同优先级规则和回旋处的相交），这需要同时根据环境中其他车辆的预测轨迹在受限的时间内同时做出决策。未信号的回旋处因成为最复杂的节点而闻名，因为它的交叉首先需要控制大多数机动的轨迹，而自动化车辆在城市环境中航行时必须执行的大多数动作（例如，在插入式环境中，插入车道，车道，更换车道），而在弯曲的运动中（无需弯曲的行动），在此期间（不断）。回旋处的第二个挑战涉及其动态方面：它可能是密集和异质的（例如，车辆和/或骑自行车的人的存在），要求自动化的车辆预测其用户的意图，并通过适应其路径来对不可预见的情况做出反应。为了解决这些复杂的问题，Lamih自动控制部门已经开发了一种基于触觉共享控制和多层驾驶员车辆合作的方法，该方法证明了其在更简单的环境中管理高度约束情况的能力：高速公路（插入，车道变化，超车，出口，出口）[1]。这种相同的方法被用作基于渐进学习方法开发系统开发的一部分，以在同一情况下改变自动机的行为[2]。
朝鲜语中的14年累积遗传高血压和2型糖尿病的风险：观察和门德尔随机证据
摘要本研究旨在评估血压（BP）与2型糖尿病（T2D）的因果关系，并评估韩国未来临床的高BP或血糖的遗传倾向的累积作用。评估大型生物库中禁食血糖（FBS）和收缩压（SBP）之间的双向因果关系，五个MR方法（一个2阶段最小二乘（2SL）回归（2SLS）回归，逆变量（IVW），2个基于中位数（IVW），2个基于中间的（简单和MR的评分）和MRSCRETS和MRSCERTS和MR ISCERT SPERT SPERT SPERT SPERT SPERT SEPTIED（WISCERT）。在所有五种方法中都发现了双向因果关系，并且没有水平的多效性。使用2SLS回归方法，基因确定的10 mm/hg SBP升高导致0.63 mmol/L FBS增加（P <0.0001）。男人的双向因果关系特别牢固。使用基于组的轨迹建模（GBTM）确定基于遗传确定的SBP和FBS水平的不同预测轨迹。进行了每种轨迹中随后的高血压或T2D的风险，COX比例危害模型和调整后的协变量（包括WGR）。一个不控制的SBP模式（浮动图）的子序列T2D风险高于对照预测的模式（HR：1.25，95％CI：1.00 - 1.58）。在韩国中年，有明显的证明，高BP和T2D之间存在双向因果关系，这与以前的欧洲研究不同。特别是，遗传变异的累积高血压倾向可能会影响T2D发病率的风险。必须在寿命中遵循高bp的预防。