蚁群优化算法是解决无人驾驶汽车路径规划问题的有效途径。 首先，建立无人车道规划的环境模型，处理和描述环境信息，最后实现问题空间的划分。 接下来，描述蚁群算法的仿生行为。 蚁群算法已通过添加惩罚策略进行了改进。 这种惩罚策略可以提高资源的利用率，并通过利用搜索历史中的较差值来提高信息素的易变性，从而引导蚂蚁探索其他未知区域。

规划权限状态页面 我们建议在安装python， 和其他依赖项之前在工作： $ make makerules $ make init $ make 每夜 这些页面由。 执照 该项目中的软件是开源的，并包含在文件中。 复制到该存储库中的各个数据集可能具有特定的版权和许可，否则，该存储库中的所有内容和数据均为并根据许可的条款提供。

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Create React App入门 该项目是通过引导的。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： npm start 在开发模式下运行应用程序。 打开在浏览器中查看它。 如果您进行编辑，则页面将重新加载。 您还将在控制台中看到任何棉绒错误。 npm test 在交互式监视模式下启动测试运行器。 有关更多信息，请参见关于的部分。 npm run build 构建生产到应用程序build文件夹。 它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。 生成被最小化，并且文件名包括哈希值。 您的应用已准备好进行部署！ 有关更多信息，请参见关于的部分。 npm run eject 注意：这是单向操作。 eject ，您将无法返回！ 如果您对构建工具和配置选择不满意，则可以随时eject 。 此命令将从您的项目中删除单个生成依赖项。 相反，它将所有配置文件和传递依赖项（we

我们的目的是开发一种用于自动扫描计划的椎骨检测方案，该方案将帮助放射线技术人员进行椎骨成像的常规工作。 因为椎骨的方向是多种多样的，并且仅采用Haar样特征在垂直，水平或对角线方向上表示对象，所以我们将CT Scout图像旋转了7次，以使其中至少一个椎骨大致水平。旋转的图像。 然后，我们采用Adaboost学习算法，通过使用类似Haar的特征来构造用于椎骨检测的强分类器，并根据检测到的次数将检测结果与重叠区域结合起来。 最后，大多数误报都是通过使用它们之间的上下文关系来消除的。 在具有76个CT侦察图像的数据库中评估了检测方案。 我们的检测方案报告了每张图像1.65个假阳性，初始检测椎骨候选者的敏感度为94.3％，然后将检测性能提高到每个图像0.95个假阳性，敏感度为98.6％，用于进一步减少假阳性的步骤。 所提出的方案在检测具有不同方向的椎骨方面实现了高性能。

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