基于混合现实的数字孪生自动驾驶测试环境构建

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随着现阶段数字孪生技术的不断发展,围绕着数字孪生的研究和应用逐渐成为了热点.由于传统的自动驾驶测试方法存在着不同程度的功能性、安全性以及测试成本方面的各种缺陷,本文针对数字孪生的基本特征以及自动驾驶的测试方法,提出了一种混合现实下数字孪生自动驾驶测试环境的构建方法,利用空间坐标映射、碰撞检测模型、虚拟场景注册,将实际环境下的自动驾驶信息映射到虚拟场景中,同时构建了对应的混合现实的自动驾驶测试模型,并通过实验展示了混合现实系统具有交互特征的碰撞测试,对比了50 ms、200 ms和1000 ms采样频率下系统的性能并进行了分析,实验表明,本文算法在采样频率200 ms或以上,有较好的运行帧率特征.
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目的 :探究揿针结合脑循环治疗仪治疗偏头痛的临床疗效。方法 :选取 2020 年 1 月到 2021 年 8 月之间,甘肃中医药大学附属医院神经内科住院部收治的 60 例偏头痛患者作为本次研究对象,将其按照住院号随机分成两组,分别为实验组和对照组,每组患者各 30 例,对照组患者使用脑循环仪治疗偏头痛,实验组使用揿针结合脑循环治疗仪。对比两组患者治疗后每周发作的次数和时间、治疗有效率以及治疗后的生活质量评分。结果 :实验组患者治疗后每周的发作次数以及持续时间评分明显优于对照组,具有统计学意义(P < 0.
目的 :探究午时(11 :00 ~ 12 :59)气阴两虚型消渴患者进行八段锦锻炼对空腹血糖的影响。方法 :选取某中医院的 60 例气阴两虚型消渴患者,随机分为对照组和研究组,对照组予以降糖治疗和避开午时八段锦治疗,对照组予以降糖治疗和午时八段锦治疗。观察研究组和对照组的空腹血糖情况。结果 :研究组的空腹血糖比对照组的指标要低(p<0.05)。结论 :气阴两虚消渴患者在午时进行八段锦运动,可以降低消渴患者的空腹血糖,值得临床推广。
本文研究了考虑编制受限情况下的机场地勤人员排班问题.目的是从管理角度最小化成本,解决无法通过雇佣外界临时工以满足需求的人员紧缺问题,同时提高由不确定性因素造成计划中断的应对能力.本文建立了考虑编制受限的均衡任务覆盖混合整数优化模型,针对问题的特点设计了高效的启发式算法求解,并通过大型机场的真实算例验证算法及模型的效果.从无法覆盖的任务在排班周期内分布情况和员工间公平性两个角度分析模型在实际应用中的情况,证实模型能够很好应对用人高峰问题,提高机场运营效率,同时协助管理者在人员组成上进行决策.
针对高维群组变量下的分类问题,本文提出了一种基于MCP惩罚的AdaBoost集成剪枝逻辑回归模型(AdaMCPLR),将MCP函数同时应用于特征选择和集成剪枝,在简化模型的同时有效地提升了预测精度.由于传统的坐标下降算法效率较低,本文引用并改进了PICASSO算法使其能够应用于群组变量选择,大大提高了模型的求解效率.通过模拟实验,发现AdaMCPLR方法的变量选择和分类预测效果均优于其他预测方法.最后,本文将提出的AdaMCPLR方法应用于我国上市公司财务困境预测中.
目的 :探究清金化痰汤与盐酸氨溴索联合无创机械通气治疗老年慢性阻塞性肺疾病合并重症呼吸衰竭的临床效果。方法 :以 2019 年 8 月~ 2021 年 7 月收治的 80 例患者为研究对象,随机分成 A 组与 B 组,前者以盐酸氨溴索联合无创机械通气进行治疗,后者在前者基础上加用清金化痰汤,对比疗效。结果 :通过践行不同方案的临床治疗,B 组患者在 PaO2、PaCO2、SaO2、PH 等血气指标,PCT、CRP 等炎症因子水平以及心率和呼吸频率上均显著优于 A 组患者(P < 0.05),同时 B 组患
目的 :分析高血压心肌缺血应用动态心电图、24 小时动态血压联合监测的临床价值。方法 :在 2019 年 12 月~ 2020 年 12 月期间本院收治的高血压心肌缺血中随机择取 50 例作为本次研究对象,并作为观察组,另外择取同期在我院进行健康体检的 50 例患者作为对照组,两组患者均接受 24 小时动态血压监测、动态心电图监测联用,比较两组患者的监测结果。结果 :观察组与对照组患者的血压、心电图异常情况存在明显差异,有统计学意义(P < 0.05)。结论 :高血压心肌缺血患者的血压水平异常、心电图异常
目的 :对老年慢性支气管炎缓解期患者行心理护理联合肺功能训练的效果观察。方法 :选取医院收治的 92 例老年慢性支气管炎缓解期患者,甲组给予常规护理,乙组给予心理护理联合肺功能训练。结果 :SAS 评分和 SDS 评分乙组明显优于甲组(P<0.05)。护理后,乙组血气指标与肺功能改善情况显著优于甲组(P<0.05)。结论 :心理护理联合肺功能训练对老年慢性支气管炎缓解期患者的影响积极,值得在临床医学上推广和应用。
伴随着社会经济的快速发展,地铁、隧道、桥梁等建筑在人们的生活中占据的地位越来越高,预测分析建筑的结构变形数据,及时发现存在的安全隐患,至关重要.结合长短时记忆网络(Long Short Time Memory,LSTM)的优点,本文提出了一种基于双向长短时记忆网络(Bidirectional Long Short Time Memory,Bi-LSTM)的结构变形预测模型.该模型通过记忆时间节点前后的规律,预测当前节点变形数据,充分挖掘变形数据内部的关联信息.与WNN、LSTM、GRU模型进行对比,结果表
图像特征点及描述子提取是SLAM、SFM和3D重建等任务的基础,较好的图像特征点及描述子提取算法会对这些任务的进步产生十分重要的作用.本文聚焦于提取特征点和描述子算法中鲁棒性较高、性能较好的SuperPoint网络,对该网络进行了一定程度的改进.针对其计算量和参数较大的问题,首先将普通卷积改成深度可分离卷积,改变卷积层数和下采样方式,之后改进通道剪枝算法,使其可以应用于深度可分离卷积,对网络进行剪
因为身份验证的过程有概率会让使用者的秘密信息暴露,导致恶意敌手可能会追踪到用户的秘密信息,并对其进行不法利用产生危害和利益损失.比如在基于SmartCard的匿名PAKA协议方案中,SmartCard遗失后便没有办法防御敌手的离线字典攻击.因此,将双线性配对操作、D-H困难和椭圆曲线运算等操作与注册和认证过程相结合,分别基于口令和智能卡进行改进设计了新方案.并将智能卡与改进的基于口令AKA方案相结合,提出了基于智能卡和口令结合的AKA协议方案,给了出安全性证明.进一步提高了基于SmartCard和密码的P