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[发明专利]基于智慧道钉的自动驾驶专用车道动态管控系统及方法-CN202310511011.5在审
发明人：何赏璐;赵汇文;程文韬;谢嘉恒;王晓凯;贾俊;叶茂;彭富明 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2023-05-08 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G08G1/07 文献下载
摘要：本发明属于智能交通领域，具体涉及一种基于智慧道钉的自动驾驶专用车道动态管控系统及方法。所述系统包括：智慧道钉模块、路侧单元模块、路段功能区划分模块；所述智慧道钉模块用于对所述专用车道所在路段的人工驾驶车辆进行提示；所述路侧单元模块用于采集处理专用车道所在路段的信息，并将处理后路段信息发送到所述智慧道钉模块；所述路段功能区划分模块用于对所述专用车道进行功能区段划分。本发明可以实现专用车道与通用车道之间的物理隔离，以及解决车道利用效率低和车辆间协同差等问题。
基于智慧道钉自动驾驶专用车道动态系统方法

[发明专利]一种高效的基于可微分的神经网络架构搜索方法-CN202310125417.X在审
发明人：刘波;赵汇文 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2023-02-17 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本发明提出一种高效的基于可微分的神经网络架构搜索方法，用于提高搜索算法的效率和性能，使机器学习的过程自动化。本发明基于可微分搜索算法，将离散的网络架构连续化松弛，利用有向无环图对搜索空间建模。搜索框架为有向无环图堆叠的深度卷积神经网络，针对具体图像分类数据集，使用梯度下降算法进行训练。优化收敛后，通过贪心微调的方法评估架构重要性，依据重要性选择最优神经网络架构模型。本发明可在无专业技术人员参与的情况下，快速高效地对图像分类数据集进行神经网络建模。在数据集上对建模结果进行实验验证，结果显示本发明搜索出的最优神经网络架构模型的分类准确率更高，模型更稳定，不易出现无参数操作过多而导致的性能崩塌现象。
一种高效基于微分神经网络架构搜索方法