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本書針對(duì)城市交通能源供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)負(fù)效應(yīng)的評(píng)估及減負(fù)展開研究。通過分析當(dāng)前我國城市交通能源供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)供需現(xiàn)狀，對(duì)城市交通能源供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)負(fù)效應(yīng)進(jìn)行了概念的界定，提出了負(fù)效應(yīng)的具體定義和度量方法。從交通能源站點(diǎn)布局優(yōu)化、站點(diǎn)合作和補(bǔ)能調(diào)度三個(gè)方面構(gòu)建了城市交通能源供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)減負(fù)機(jī)制，并通過AnyLogic仿真軟件進(jìn)行仿真驗(yàn)證。

目前的船舶不確定性優(yōu)化設(shè)計(jì)方法還不夠成熟，主要表現(xiàn)在缺乏精準(zhǔn)的不確定性因素分類方法；隨機(jī)不確定性分析傳遞方法耗時(shí)嚴(yán)重；認(rèn)知不確定性建模方法不夠準(zhǔn)確合理；缺乏隨機(jī)和認(rèn)知混合不確定性下的分析傳遞方法。本書主要針對(duì)這些問題，分別開展不確定性因素分類研究、基于多項(xiàng)式混沌展開法的隨機(jī)不確定分析傳遞方法研究、認(rèn)知不確定性建模研究，

本書闡述交通大數(shù)據(jù)及人工智能發(fā)展背景下高速公路運(yùn)行安全評(píng)估、管控的模型和技術(shù)，主要內(nèi)容包括高速公路運(yùn)行安全信息采集、實(shí)時(shí)事故風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、二次事故風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、施工作業(yè)區(qū)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、基于事件態(tài)勢(shì)感知技術(shù)的交通事件時(shí)空影響預(yù)測(cè)、基于案例推理的高速公路交通事故應(yīng)急預(yù)案管理，以及基于車道控制和匝道控制運(yùn)行安全控制等。

本書全面系統(tǒng)地介紹了智能汽車環(huán)境感知技術(shù)，包括汽車的智能化、環(huán)境感知技術(shù)的重要性及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，智能汽車感知系統(tǒng)及傳感器的標(biāo)定方法，基于單目視覺的環(huán)境感知技術(shù)，基于MobileNetv2_CA-YOLOv4的環(huán)境感知技術(shù)，基于MCDVformer的多任務(wù)環(huán)境感知技術(shù)，基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)增強(qiáng)的環(huán)境感知技術(shù)，基于兩階段序列融合

本書從自動(dòng)駕駛汽車多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)的產(chǎn)生背景和發(fā)展過程開始，深入淺出地介紹了該技術(shù)的基本概念、數(shù)據(jù)融合經(jīng)典算法、數(shù)據(jù)融合功能與結(jié)構(gòu)模型、分布式檢測(cè)與數(shù)據(jù)融合等內(nèi)容，并著重闡述了自動(dòng)駕駛汽車多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)在不同應(yīng)用場(chǎng)景下的工作原理與解決方案，如行人過街、斑馬線、紅綠燈、隧道等場(chǎng)景，引用了目前具有廣泛應(yīng)用前景的新

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