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eye_code
- eye detection sample in matlab. Eyetrackers can analyze a driver’s level of attentiveness while driving and prevent drowsiness from causing accidents.-eye detection sample in Matlab. Eyetracke rs can analyze a driver's level of attentivenes s whi
pso_Methods_for_Pattern_Recognition_and_Image_Proc
- A dissipative particle swarm optimization is developed according to the self-organization of dissipative structure. The negative entropy is introduced to construct an opening dissipative system that is far-from-equilibrium so as to driving th
Supportvectormachinebasedbatterymodelforelectricve
- The support vector machine (SVM) is a novel type of learning machine based on statistical learning theory that can map a nonlinear function successfully. As a battery is a nonlinear system, it is difficult to establish the relationship between th
car
- 给定一个N*N 的方形网格，设其左上角为起点◎，坐标为（1，1），X 轴向右为正，Y 轴向下为正，每个方格边长为1。一辆汽车从起点◎出发驶向右下角终点▲，其坐标为（N， N）。在若干个网格交叉点处，设置了油库，可供汽车在行驶途中加油。汽车在行驶过程中应遵守如下规则： 求汽车从起点出发到达终点的一条所付费用最少的行驶路线。-Given an N* N square grid, set the upper left corner as a starting point ◎, c
Vega
- Vega简单示例，展示了一个简单的模拟驾驶的场景，具有后视功能。-Vega simple example shows a simple simulated driving scene with rear view function.
Monitoring-drice
- 基于神经网络的防疲劳驾驶的论文，有较高的参考价值-Neural network-based anti-fatigue driving the paper, a high reference value
sijiache
- 私家车充电模型，私家车日行驶距离概率密度及累加函数，电动汽车出发时间（或者称开始充电的时间）概率-Private car charging model, private car day driving distance probability density function and cumulative electric vehicle departure time (or start charging of said time) probability
An-Improved-A--Star-Algorithm
- （被EI收录，不错的文章）传统A*算法在栅格地图上进行路径规划时，求解得到的路径长度不是最短并且转折点较多。针对这些不足，提出了一种改进A*算法，将传统A*算法的可搜索邻域个数从离散的8个拓展为无限个，可以沿任意方向进行搜索。这样不仅求解出来的路径长度更短，并且大大降低了其转折点的个数。该算法被应用于自主研发的“智能先锋”号系列无人驾驶车辆上，实车试验以及它们在“中国智能车未来挑战赛”中的优异表现证明该方法能够在栅格地图中求解出一条更优的可行驶路径，可以显著提升无人驾驶车辆行驶的效率和平稳性。-
BP1234
- 基于带动量项的BP神经网络语音识别,含有数据-Based on the driving amount of BP neural network to speech recognition
1709.04326
- 多智能体设置在机器学习中的重要性日益突出。超过了最近的大量关于深度的工作多agent强化学习，层次强化学习，生成对抗网络和分散优化都可以看作是这种设置的实例。然而，多学习代理人的存在这些设置使得培训问题的非平稳常常导致不稳定的训练或不想要的最终结果。我们提出学习与对手的学习意识（萝拉），一种方法，原因的预期。其他代理的学习。罗拉学习规则包括一个额外的术语，解释了在预期的参数更新的代理政策其他药物。我们发现，利用似然比策略梯度更新的方法，可以有效地计算萝拉更新规则，使该方法适合于无模型强化学习。这
Capture
- Abstract: This paper presents a new control strategy to optimize the fuel economy of parallel configured charge sustained hybrid electric vehicles. This new approach is a constrained engine on-off strategy, which has been developed from the two extr
深度学习入门：基于Python的理论与实现.pdf+代码
- 本书是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识，对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解，此外还介绍了深度学习相关的实用技巧，自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用，以及为什么加深层可以提高识别精度等“为什么”的问题。(This book is a true sen
SVM分类
- 基于SVM的疲劳驾驶系统。基于神经网络的非接触式疲劳驾驶检测已成为当前针对疲劳驾驶检测领域炙手可热的研究方向。它有效解决了接触式疲劳检测方法给驾驶员带来的干扰以及单一信号源对于反映疲劳程度可靠性低的问题，同时通过设计神经网络模型对多源信息进行分类，实现对疲劳状态的高精度和高速度的检测。选取合适的特征值对网络检测准确率以及准确反映疲劳程度至关重要。基于驾驶员生理信号检测可靠性和准确性较高。(Fatigue driving system based on SVM)