量产自动驾驶中的规划控制算法（小鹏&深蓝自动驾驶PnC公开课20200817）

视频码流是经过高效压缩的数据，其比特流之间的相关性非常强，因此对误 码或数据丢失很敏感。在分组网络通信中，由于因特网只能提供“尽力服务”， 因此分组丢失不可避免。这样，在网络视频通信中纠错控制的重要性不言而喻。 本论文重点研究应用于视频的纠删码算法，首先阐述了纠删码的研究背景和 进展，详细介绍了RS码、Tomado码、LT码和RaPtor码的编解码方法、编解码 复杂度及性能。然后，提出并实现了一种卷积式 Tomado码，把分组Tomad。码 偶图变换成卷积式偶图，并用该偶图对数据分组进行编解码，卷积式Tomado码 增强了编码数据分组之间的相关性，能够有效地抗网络突发丢包。接下来，提出 了一种基于FEC的选择重传方法，对于线性FEC只要接收到的数据分组可以线 性表示全部源数据分组，解码器就可以恢复所有丢失的数据分组，根据线性FEC 的这个特点，对解码失败时偶图对应的矩阵进行列变换，找到需要重传的数据分 组序号。另外，本论文还给出了一种适用于重传的数据封装结构，该结构中含有 两种类型:一种为含有重传分组序号信息的数据结构，另一种为含有视频数据的 数据结构。利用该数据结构的视频传输系统简单易实现。 最后，利用论文中给出的FEC和重传算法，实现具有抗分组丢失能力的视频 通信系统，同时验证了卷积式Tomad。码和基于FEC的选择重传方法。实验结果 表明，本论文提出的卷积式Tomado码和基于FEC的选择重传方法能有效提高视 频通信的质量，而且算法复杂度低，可用于实际视频通信系统中。

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不平衡数据在分类时往往会偏向"多数"，传统过采样生成的样本不能较好的表达原始数据集分布特征.改进的变分自编码器结合数据预处理方法，通过少数类样本训练，使用变分自编码器的生成器生成样本，用于以均衡训练数据集，从而解决传统采样导致的不平衡数据引起分类过拟合问题.我们在UCI四个常用的数据集上进行了实验，结果表明该算法在保证准确率的同时提高了F_measure和G_mean.

中国工业经济刊登的文章，另外还有引证的代码程序和原始数据及分析研究结果（见相同论文标题的另外附加文件）。《中国工业经济》期刊勇立潮头，率先在国内期刊界公开论文数据和程序等资料，代码数据开源，让论文结果复制成为可能，方便大家基于此做更深入的分析和研究。

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