在采用精英保留策略改进遗传算法的基础上,创新性地提出一种自适应双边界约束策略来改进遗传算法,使改进后的算法在提升搜索效率上效果显著,收敛性增强。实验数据表明,自适应双边界约束遗传算法应用于仓储管理的储位分配算法的寻优平均效率提升77.8%,寻优平均速度提升62.5%。

自主驾驶车辆的深度模仿学习 自动驾驶汽车已经引起了学术界（例如牛津，麻省理工学院）和工业界（例如Google，特斯拉）的极大兴趣。 但是，由于普遍的知识，我们发现直接实现全自动驾驶（SAE 5级）非常困难。 为了解决这个问题，深度模仿学习是一种有前途的解决方案，可以从人类的演示中学习知识。 在这个项目中，我们研究了如何使用深度模仿学习来实现车辆动态控制（例如转向角，速度）。 我们使用了Udacity（ ）提供的数据集和模拟器以及现实世界中的comma.ai数据集。

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Mouse without Borders (无界鼠标)是微软推出的免费工具，它也可以让你实现使用一套键盘与鼠标同时控制多台不同的电脑，让你的鼠标指针可以在它们不同的屏幕之间穿梭，非常的方便实用！同时解决了Synergy的不足之处，只能在不同电脑间拷贝粘贴文本，不能拷贝文件，而Mouse without Borders就解决了这个问题，无界鼠标最多可以把四台PC电脑连接在一起，用户可以用一个鼠标在不同电脑上完成复制、粘贴、拖拽等操作，感觉就像在用同一台电脑一样。除了支持文件操作之外，“无界鼠标”还可以让用户通过该软件在一台电脑上登录到所有其他相连接的电脑上。

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在遥感应用中,运用MODTRAN软件求解大气透过率的参数比较多,而大气中各个参量的变化和不均匀性,给大气透过率和地表温度的计算带来很大的不便。文中基于大气上界的太阳日辐射,提出基于大气整体透过率的建模思想,以太阳能量子穿过大气到达地表损失的能量与大气上界的太阳常数比值作为大气透过率的近似解,通过建立地表热传导的线性方程,实现了地表温度求解。

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