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牟伦田1; 谢海涛1; 毛莎莎2; 陈艳艳1;
[1]北京工业大学交通工程北京市重点实验室 北京100124;
[2]西安电子科技大学人工智能学院 西安710071;
车辆行为分析; 结构化学习; 结构化标签; 结构化深度森林模型; 结构化卷积神经网络模型;
机译:基于视觉的车辆行为分析:通过卷积神经网络的结构化学习方法
机译:大规模在线公开课程(MOOC)中的结构化学习行为分析:一种基于过程挖掘和聚类的方法
机译:观察道路上的车辆:基于视觉的车辆检测,跟踪和行为分析调查
机译:基于机器学习和基于深度学习的非结构化参考的实体解决方法
机译:基于学习的非结构化环境的地面车辆的感知和导航方法:审查
机译:这项研究是在课堂七SMPN 51万隆进行了准实验研究。本研究旨在回顾:学生的数学学习和教师谁通过结构化的任务和普通任务,增加了通过结构化的任务,普通任务和使用Knisley数学学习模式学生的数学解题能力的差异使用Knisley数学学习模型的描述传统的学习,提高质量Knisley的数学学习模式通过结构化的任务和数学通过普通的任务学习模型,以及对数学的学习,使用学生的态度数学通过结构化的任务,并通过普通的任务,学习的楷模。所用的研究方法是不等价的方法(前测和后测)对照组设计。使用科研仪器在测试和nontes形式获得的数据。之后正进行观察和分析。基于数据处理的结果,得到的:学生和教师的活动的图片已经增加到被越来越好,也有解决谁使用的数学通过结构化的任务,数学学习模式学习模型的数学问题学生的能力差异和传统的学习,获得增加的质量是低质量,以及给人以数学使用Knisley数学学习模型学习的积极响应学生
机译:基于机器学习和模糊逻辑的智能车辆电源管理
机译:通过对最近的行驶路线执行基于轨迹的行为分析,确定车辆模式是否从手动行驶模式改变到自动运行模式的学习方法和学习设备
机译:一种用于对最近的行驶路线进行基于轨迹的行为分析以确定是否将车辆模式从手动行驶模式改变为自主行驶模式的学习方法和学习设备
机译:通过对最近行驶路线进行基于轨迹的行为分析来确定将车辆从手动驾驶模式转换为自主驾驶模式的方法和学习装置
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