论文提出ARGUS框架以增强端到端自动驾驶系统(ADS)的安全弹性。该框架包含三个核心组件：危险监控器通过运动预测和分离轴定理实时检测碰撞、停车信号及停滞危险；接管门基于缓冲区状态动态决策控制权切换；危险缓解器采用A*算法重规划轨迹并结合智能驾驶模型调整速度。实验表明ARGUS使ADS驾驶分数提升150.3%，违规减少64.38%，各组件延迟均控制在365ms内，验证了其有效性和实时性。该框架通过

1.环境ubuntu16.04htoppython3.6安装htop:apt upgradeapt install htop2.问题描述在screen中运行的跑在显卡上的python程序，按ctrl+C没能杀死程序，所以用了ctrl+Z。但是这个杀死的程序居然显存不释放。3.解决（1）通过nvidia-smi，查看显卡中占用的显存：看到对应的PID。（2）通过htop命令查看正在运行的进程PID：

论文《FLAD: Federated Learning for LLM-based Autonomous Driving in Vehicle-Edge-Cloud Networks》提出了一种基于联邦学习（FL）的自动驾驶框架，旨在通过分布式多模态数据训练提升大型语言模型（LLM）在自动驾驶中的性能，同时解决数据隐私和计算资源限制问题。FLAD采用云-边缘-车辆协作架构，结合智能并行训练和知识蒸

先记一下，怎么运行Dockerfile将Dockerfile放在一个目录下，然后指定目录去运行（最后一个点不要忘记）：# 模板sudo docker build -t your_container_name:your_Tag -f /Dockerfile_path .sudo docker build -t tensorflow/tensorflow:1.12.0-gpu-py3-v2 -f /t

【摘要】UniMM-V2X提出了一种基于多级融合和混合专家（MoE）架构的端到端多智能体自动驾驶框架。该研究解决了单体智能感知局限性和现有合作方法忽视规划对齐的问题，通过感知/预测层信息共享和MoE动态特征生成，显著提升系统性能。实验表明，在DAIR-V2X数据集上，感知精度提升39.7%，预测误差降低7.2%，规划碰撞率下降52%，同时保持较高通信效率。多级融合与MoE的协同作用被验证是关键创新

keras cifar10.load_data()自己下载数据1.使用keras时，导入cifar10数据会自动下载(https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz),但是有时会下载出错；2.解决：（1）自己下载cifar-10-batches-py.tar.gz，然后将文件放到对应路径(～./keras/datasets...

1.安装sshpassapt-get -y install sshpass2.sshpass命令设置以前手动设置时：scp -r name@ip:/path1/* /path2现在自动设置：sshpass -p 'password' scp -r name@ip:/path1/* /path2

官网下载：http://ffmpeg.org1.可用的安装包http://ffmpeg.org/download.html#build-windowshttps://github.com/BtbN/FFmpeg-Builds/releases2.解压3.添加系统环境变量

0.数据下载0.1 官方下载数据主页（包含google云盘、百度云盘下载方式）Google DriveorBaidu Drive (jx5p)0.2 我自己的csdn链接WiderPerson.zip官网下载数据解压之后：1.不同目录下说明1.0 ReadMe.txt关于该数据集的解释，我主要关注的类别对应的标签：1.1 Annotations以.jpg.txt结尾~，好吧。其中000040.jp

0.环境ubuntu16.04pytorch1.1.01.问题RuntimeError: [enforce fail at /pytorch/third_party/gloo/gloo/transport/tcp/device.cc:127] rp != nullptr. Unable to find address for: my_username说找不到my_username地址。2.解决问题