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MiVeCC_with_DRL 这是一种多路口车辆合作控制（MiVeCC）方案，可实现3 * 3无信号交叉口中车辆之间的协作。 我们提出了一种结合启发式规则和两阶段深度强化学习的算法。 启发式规则使车辆通过交叉路口而不会发生碰撞。 基于启发式规则，DDPG用于优化车辆的协同控制并提高交通效率。 仿真结果表明，与现有方法相比，所提算法在不发生碰撞的情况下可将多个路口的出行效率提高4.59倍。 一种基于端边云计算的多路口车辆协同控制| 先决条件 Linux 或 macOS Python 3 MATLAB 2017b CPU或NVIDIA GPU + CUDA CuDNN Python模块 numpy==1.16.2 opencv-contrib-python == 3.4.2.16 opencv-python==4.2.0.32 张量流==1.12.0 matplotlib=

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陕化集团化肥公司为了提高新厂脱盐水装置的处理水量和提高老厂脱盐水的处理水质,结合新老两厂脱盐水装置的运行实际,对将老厂脱盐水送至新厂再次处理进行可行性分析,提出了相应的技改方案,并评价其实施效果。

在涉及模数转换的应用中， ADC精度会影响整体的系统质量和效率。为了提高此精度，必须了解与ADC相关的误差以及影响它们的参数。 ADC精度不仅取决于ADC性能和功能，还取决于ADC周围的整体应用设计。 本文还讲解了可应用于降低 ADC 误差的固件方法，给出了为得到更好的 ADC 精度，编写固 件的一些通用技巧。 同时，本应用笔记将帮助 ADC 模块用户了解 STM32 微控制器提供的一些高级模式并快速着手开发。所介绍的每种模式都随附一个应用示例，以便用户更好地理解如何使用各种模式。大多数模式都随附一个基本固件，以使 ADC 配置更易于理解。

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亮度保持动态模糊直方图均衡（BPDFHE）提出了亮度保持动态直方图均衡技术的一种新颖修改，以提高其亮度保持和对比度增强能力，同时降低其计算复杂度。 这种技术称为使用数字图像的模糊统计进行表示和处理。 模糊域中图像的表示和处理使该技术能够以更好的方式处理灰度值的不精确性，从而提高性能。 此外，模糊统计可以很好地处理灰度级的不精确性，模糊直方图在使用适当的模糊隶属函数计算时，没有随机波动或缺失强度级，并且基本上是平滑的。 这有助于获得保持亮度均衡所需的有意义的分区。 该方法的详细信息可在 D. Sheet、H. Garud、A. Suveer、J. Chatterjee 和 M. Mahadevappa，“亮度保持动态模糊直方图均衡”，IEEE Trans.，Consumer Electronics，vol。 56，没有。 4，第 2475 - 2480 页，2010 年 11 月。 [ h

IIR 通过插值增加图像的大小B= IIR(inputfile,f) 返回存储在文件 'inputfile' 中的图像，分辨率在两个维度上都增加了因子 f。 'filename' 必须是有效的图形文件（jpg、gif、tiff 等）。 它可以是灰度或彩色。 参数“ f”是尺寸增加率，因此增加50％ 使用 f= 1.5，将尺寸加倍（在每个维度上）使用 f= 2。 附加参数： B= IIR(A,f,'Display','off') 消除了原始图像和修改后图像的显示。 默认“开” B= IIR(A,f,'Method',method) 允许在五种插值方法之间进行选择：线性、样条、pchip、三次或 v5cubic。 'method' 必须是字符串字符。 默认'线性' 例子： B= iir('myimage.jpg',2); 截图显示分辨率增加3的效果。原始尺寸：600x402。 之后：24