模拟驾驶

一、深度强化学习的泡沫 2015年，DeepMind的Volodymyr Mnih等研究员在《自然》杂志上发表论文Human-level control through deep reinforcement learning[1]，该论文提出了一个结合深度学习（DL）技术和强化学习（RL）思想的模型Deep Q-Network(DQN)，在Atari游戏平台上展示出超越人类水平的表现。自此以后，结合DL与RL的深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）迅速成为人工智能界的焦点。 过去三年间，DRL算法在不同领域大显神通：在视频游戏[1]、棋类游戏上打败人类顶尖高手[2,3]；控制复杂的机械进行操作[4]；调配网络资源[5]；为数据中心大幅节能[6]；甚至对机器学习算法自动调参[7]。各大高校和企业纷纷参与其中，提出了眼花缭乱的DRL算法和应用。可以说，过去三年是DRL的爆红期。DeepMind负责AlphaGo项目的研究员David Silver喊出“AI = RL + DL”，认为结合了DL的表示能力与RL的推理能力的DRL将会是人工智能的终极答案。 RL论文数量迅速增长[8] 1.1 DRL的可复现性危机 然而，研究人员在最近半年开始了对DRL的反思。由于发表的文献中往往不提供重要参数设置和工程解决方案的细节，很多算法都难以复现

gps信号发生器的应用介绍 GPS信号发生器是什么？ 如果您正在开发依赖GPS等卫星信号的任何设备，您一定需要确保它的性能可以满足其既定任务的要求。但如何才能确定您已经做好准备，能够在设备投放市场之前满足真实世界的需求呢？您需要使用GPS信号发生器执行适当的测试。 由于缺乏实际的天空信号，实验室测试便具备了极端的重要性，尤其是当某些卫星尚未发射之时。 卫星跟踪将成为具备GPS能力的设备取得成功的关键。如果未能对这一方面开展正确的测试，您的设备刚一进入市场便可能以失败收场。 GNSS/GPS模拟：一般原理GNSS即全球导航卫星系统，是提供全球覆盖的卫星导航系统的标准名称。该术语涵盖了GPS、GLONASS、GALILEO、BEIDOU和其它区域卫星导航系统。 在GNSS出现之初，就有两种可用于测试导航系统的替代方案：现场测试和实验室模拟。今天，最佳惯例要求多数测试需在受控、可重复性的安全实验室条件下执行。这样不仅可以测试正常条件，还可以对极度恶劣的条件进行测试，包括测试性能的真实和理论极限。此外，这种做法还可以实现目前尚未推入使用或缺乏完整星群的接收机开发工作。 现实世界的真实天空测试存在巨大的缺陷，因为从本质上真实天空测试已经将受控测试排除在外。经过总结，与采用真实GNSS星群的真实天空测试相比，GNSS模拟器测试的优势如下表所示： 1、采用实际GNSS星群的真实测试 2

一、深度强化学习的泡沫 2015年，DeepMind的Volodymyr Mnih等研究员在《自然》杂志上发表论文Human-level control through deep reinforcement learning[1]，该论文提出了一个结合深度学习（DL）技术和强化学习（RL）思想的模型Deep Q-Network(DQN)，在Atari游戏平台上展示出超越人类水平的表现。自此以后，结合DL与RL的深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）迅速成为人工智能界的焦点。 过去三年间，DRL算法在不同领域大显神通：在视频游戏[1]、棋类游戏上打败人类顶尖高手[2,3]；控制复杂的机械进行操作[4]；调配网络资源[5]；为数据中心大幅节能[6]；甚至对机器学习算法自动调参[7]。各大高校和企业纷纷参与其中，提出了眼花缭乱的DRL算法和应用。可以说，过去三年是DRL的爆红期。DeepMind负责AlphaGo项目的研究员David Silver喊出“AI = RL + DL”，认为结合了DL的表示能力与RL的推理能力的DRL将会是人工智能的终极答案。 RL论文数量迅速增长[8] 1.1 DRL的可复现性危机 然而，研究人员在最近半年开始了对DRL的反思。由于发表的文献中往往不提供重要参数设置和工程解决方案的细节，很多算法都难以复现