無人駕駛汽車的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

新機器智能

為了解決無人駕駛汽車的問題，作者 這樣論述：

人工智能領域一直以來堅信：只要人工智能系統能產生類似於人類的行為，它就是智能的。於是，我們看到了能夠打敗國際象棋冠軍的計算機棋手，能夠根據路況選擇行駛路線的無人駕駛汽車，能夠做手術的“醫生”……人們甚至開始擔憂：有朝一日，機器人會不會超越人類，進而奴役人類？ 在《新機器智能》一書中，科技界一代傳奇傑夫·霍金斯指出，如今的人工智能並不智能。要想創造眞正的機器智能，蕞快的途徑是理解大腦的工作原理，然後在計算機中模仿這些原理。霍金斯一生痴迷兩件事——計算機和大腦。早在幾十年前，他創建的Palm掌上電腦就在商業上取得了巨大成功，也成為現代智能手機的原型。但霍金斯一心想弄清楚大

腦的工作原理。經過數十年的不懈努力，他終於發現了其中的奧秘：大腦學習世界的一個模型，並使用這個模型來預測未來。人類的創造力、意識都是通過這個模型產生的。這一全新的智能理論框架被命名為“記憶-預測模型”，它改變了人們對智能的看法，也為開發眞正的機器智能奠定了堅實的基礎。 《新機器智能》主題宏達又足夠吸引人，深入探討了智能的核心問題：計算機真的智能嗎？大腦是如何工作的？為什麼弄清大腦的工作原理如此困難？如果不以行為來定義，那應該怎樣定義智能呢？“記憶-預測模型”的含義是什麼？如果你想了解自身、了解智能、了解機器智能，那麼一定不要錯過霍金斯的這一本里程碑式作品。 傑夫·霍金斯，科技界一代

傳奇，美國知名發明家、計算機科學家和神經科學家，于2003年當選美國國家工程院院士。Palm掌上電腦創始人，Numenta公司創始人。1992年創立Palm公司。1996年，該公司推出的創新產品PalmPolit一經上市便取得了創奇般的成功，18個月內銷量超過100萬台，將蘋果和微軟的同期產品遠遠甩在身後。多年來深耕對大腦的探索，致力於解釋大腦是如何工作的。他認為只有把人類智能弄明白，才能製造出像人類大腦一樣工作的機器智能，著有《千腦智能》《新機器智能》。 桑德拉·布萊克斯利，科學作家，《紐約時報》撰稿人。

無人駕駛汽車進入發燒排行的影片

基於強化學習的路徑和導航優化

為了解決無人駕駛汽車的問題，作者柯威年 這樣論述：

自動駕駛汽車，也稱為無人駕駛汽車或自駕車，是一種無需人工操作即可自主導航至目的地的無人地面車輛(Unmanned Ground Vehicles; UGV)。 UGV的導航涉及到環境感知、定位與地圖構建、路徑規劃和運動控制。環境感知是指理解傳感器回傳的資料；定位與地圖構建是指建構出周圍環境的模型。在透過運動控制完成最佳路線之前，規劃出無碰撞的路徑是必不可少的階段。為此，針對避障路線搜尋的問題，我們比較了不同的強化學習演算法，例如： SARSA、Q-Learning、DQN 和 A2C。在這篇論文中，我們首先介紹強化學習的基本概念和主流的強化學習演算法。接著，我們介紹多種常用於 UGV 的傳感

器，並示範如何將相機傳感器的資料轉化為佔用網格地圖。之後將佔用網格地圖信息進一步整合成 OpenAI Gym 的環境，以進行路徑規劃的模擬實驗。在不同強化學習演算法的實驗中，Q-Learning 在迭代次數、記憶體使用以及完成目標所用步數等方面均表現最佳。最後，我們以 DJI 的 RoboMaster EP 作為移動機器人，展示我們的路徑導航實驗。

新聞聽力全面掌握，英語學習超高效

為了解決無人駕駛汽車的問題，作者許豪英語教學團隊 這樣論述：

英語新聞播報語速快、專業術語多， 讓你有聽沒有懂？ 英語能力明明不差，卻還是離不開字幕的輔助？ 精選時事新聞×專業教學團隊指點， 帶你快速聽懂英語新聞！ 　　多元新聞收錄，練習聽力的同時增廣見聞 　　本書精選55篇BBC、VOA、CNN的熱門時事新聞，收錄英式及美式發音新聞播報，報導內容包含經濟、政治、社會等各領域大小事。並在每篇練習開始前補充新聞背景知識，讓讀者對新聞事件發生的前因後果有大致的了解，這樣不僅可以在接下來的聽力練習更快地掌握新聞內容，更可以在聽力訓練的同時增廣見聞！ 　　搭配不同形式的練習題，馬上驗收 　　按照題目類型不同，分別在聽第一遍、第二遍、第三遍時循序漸進作答單

選、填詞、填句題，找出自己有哪個部份是漏聽或是沒聽懂的，聽力練習更扎實。每篇練習皆附新聞原文，搭配關鍵字彙補充與中文譯文，一網打盡所有常見問題，學習更透徹！ 　　聽力技巧指點，帶你快速提升實力 　　每篇練習後都有「技巧指點」單元，補充新聞常見英文知識，或講解英文聽力重點訣竅，讓你快速掌握聽力進步秘訣，高效提升英文實力！下次再聽到相似內容時，就可以快速抓到內容核心，更好地理解新聞播報內容！  

有關數位平台反托拉斯規制問題之研究

為了解決無人駕駛汽車的問題，作者朱金藝 這樣論述：

數位時代中，數位平台業者實施了牽涉到數位技術運用的一些新形態的限制競爭行爲，引起了對相關行爲反托拉斯規制方面的疑問與異見。藉由相關個案的累積，以美國、中國大陸晚近涉及數位經濟的案例作爲實務探討，研析數位經濟方面的反托拉斯法制議題。佐以蒐整相關主題的學理爭議，以限制競爭行爲三大態樣——獨占、結合與聯合行爲作爲區隔，探討數位平台業者所實施的競爭行爲於不同法律規制態樣中所生之法制適用問題與政策因應的重點議題與可能方向，對數位平台業者實施的限制競爭行爲之因應作出評斷。綜合來看，當前各地反托拉斯法制可以有效因應數位平台業者實施的限制競爭行爲，但鑑於此前對數位平台限制競爭行爲之規制多採放任自由主

義，面對數位經濟似乎已達到瓶頸時期、缺少創新動力，本文傾向於加強反托拉斯法之執行，主張在傳統以競爭效應爲主要特徵的反托拉斯適用上輔以消費者福利標準進行檢視，審慎選擇救濟措施，以防止將不利益轉嫁給消費者。 本文第一章對本研究背景、目的、方法等作初步介紹，第二章對數位平台分類與特徵等作簡要說明。第三章集中於立法目的之探討、美國反托拉斯法制沿革之介紹，明確後文對反托拉斯法制適用研究所採行的基本價值理念。第四章則討論數位領域供需規律與反托拉斯法制之基本原則。第五章主要對大陸以《反壟斷法》爲主的法律體系與台灣以《公平交易法》爲主的法律體系進行比較研究。第六章結合美國、大陸具市場力量的數位平台業者相

關案例進行剖析，對數位平台業者涉嫌濫用市場支配地位行爲之反托拉斯規制與法律政策調試進行研析；第七章則以同樣的模式研究數位平台業者結合。第八章則分析Uber平台及其勞務提供者的定性問題，探究是否可以運用反托拉斯法促使加強對勞務提供者權益的保障。第九章承接前章Uber案例分析的內容，研究數位平台以演算法爲工具的實施水平聯合行爲之反托拉斯規制。最後則爲本文結論章節，再次明確本文觀點以及總結對相關法制與政策發展的探討。