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Bayesian Geometric-based Interactions Learning Model for Self-aware Autonomous Agents
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OA
AI
DOI：10.1016/j.sigpro.2025.110237.png)
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摘要
En 中文
• 基于几何推理的无监督数据驱动方法，用于推断自动驾驶车辆（AV）状态间的交互作用。
• 基于几何的方法，用于估计自动驾驶车辆（AV）的主动/被动交互转换矩阵。
• 通过复杂的现实世界自动驾驶车辆（AV）超车实验验证方法。
• 估计抽象层级的异常，以识别新颖的交互作用。
• 具有演化记忆的自感知交互模型，用于持续的知识整合。
Keyword:
Interactive Hierarchical Generalized Dynamic Bayesian Network
Autobiographical Memory
Interactive Geometrical Markov Jump Particle Filter
Incremental learning
Active/passive interactions
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
3.6
论文数:
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被引数:
1.7W
机构
引用论文
W. Guo, J. Qin, Y. Xun, Incremental learning assisted dynamic driver identification: A new perspective, in: 2022 IEEE 23rd International Conference on High Performance Switching and Routing (HPSR), IEEE, 2022, pp. 265–270.W. Guo, J. Qin, Y. Xun, 增量学习辅助的动态驾驶员识别：一种新的视角，载：2022年IEEE第23届高性能交换与路由国际会议（HPSR）, IEEE, 2022, 第265-270页。.png)
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