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用Origin6.0软件构造D_(nd)分子点群三维结构模型 被引量：2
1
作者 张建华 郭世恒 《广东化工》 CAS 2004年第6期50-52,共3页
在PC机上利用Origin6.0软件的三维离散数据绘图功能,构造分别属于D2d和D3d分子点群的丙二烯和椅式环己 烷三维结构模型,给出了模型在不同平面上的投影图和各对称元素的分布。
关键词 0rigin6.0软件 d2rl D3rl 分子点群 三维结构模型 丙二烯 椅式环己烷
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面向自动驾驶安全验证的深度密集强化学习方法
2
作者 刘翱翔 陈焕明 《商用汽车》 2025年第6期115-117,共3页
针对自动驾驶验证面临的"百亿公里"实路测试难题及传统仿真中危险场景稀疏的"稀疏度灾难",本文提出一种基于密集强化学习(DRL)的安全验证框架(D2RL方法).该框架通过重构马尔可夫决策(MDP)过程,识别并删除非安全关... 针对自动驾驶验证面临的"百亿公里"实路测试难题及传统仿真中危险场景稀疏的"稀疏度灾难",本文提出一种基于密集强化学习(DRL)的安全验证框架(D2RL方法).该框架通过重构马尔可夫决策(MDP)过程,识别并删除非安全关键状态,同时连接与强化安全关键状态,从而在编辑后的状态空间中高效生成密集的挑战性测试场景.利用该框架训练背景交通车辆作为对抗性"陪练"智能体,构建出高保真、高风险的智能测试环境.实验表明,该方法能够将测试效率提升3~5个数量级,即每1 km仿真测试可等价于实际道路上1000~10000 km的安全验证效果,为自动驾驶系统的大规模、高置信度安全验证提供了创新性解决方案. 展开更多
关键词 自动驾驶 安全验证 密集强化学习(DRL) 深度密集强化学习(d2rl) 测试效率 稀疏度灾难 智能测试环境
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