数据驱动的智能车个性化场景风险图构建

为实现智能车辆危险预警辅助功能,精确建立个体驾驶员的个性化辅助系统,提出一种数据驱动的智能车个性化场景风险图构建方法。构建复杂交通场景中动静态要素属性与要素之间隐含交互关系的图表征,使用图核方法对图表征数据进行相似性度量,处理分析驾驶员操作数据并获取驾驶员个性化场景危险程度评价标签。基于支持向量机训练识别模型,建立驾驶员个性化危险评价机理与场景特征之间的映射关系,以模型输出的危险程度评价标签与真实值进行实验对比。结果表明,基于场景风险图构建的驾驶员个性化危险场景识别模型识别准确率可达95.8%,比特征向量表示法提高了38.2%,能够有效地做出基于驾驶员驾驶风格的个性化场景危险程度评价。

师范生线上支教服务优势与成效分析

随着信息时代的发展,互联网教育正以惊人的速度从“1.0”向“2.0”转型。互联网教育已经从以教育资源为主的单向传输,向互联互通、交互性更强,提供更为全面的教育服务。而我们作为汉语言文学专业师范生也应该为教育事业贡献一份自己的力量。我们所打造出的蒲公英零距离支教平台将作为一种新兴的线上支教模式,去帮助偏远学校解决教育资源不足的问题,弥补教育基础设施状况的不足,为学生提供更加全面和精准的个性化学习支持。本文将从师范生线上支教的背景、师范生线上支教的理念、师范生线上支教的特点、师范生线上支教的要求、师范生线上支教的机制、师范生线上支教的发展前景、师范生线上支教服务项目取得的成绩等方面进行分析探讨。

基于车辆视角数据的行人轨迹预测与风险等级评定

常用的基于路基视角数据的行人轨迹和风险预测模型往往无法避免复杂的建模运算和人工判断。为简洁而有效地预测行人轨迹和评定风险等级,本文中采用车辆视角数据建立行人轨迹和风险等级的预测模型,并先后进行车辆视角行人数据的采集、基于长短期记忆神经网络的行人轨迹预测和基于聚类分析-支持向量机方法的风险等级评定。实验结果表明,基于车辆视角数据所建立的数据驱动的模型能捕捉行人与车辆的运动趋势和交互特征,具有预测行人轨迹和评定风险等级的能力。