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无人驾驶车辆自身具有强烈的非线性、信号时延和参数不确定性，对它的控制还受到道路附着系数的变化、侧向风等外界因素影响。因此传统控制方法往往难以对其稳定和精确地控制。神经网络所具有的学习能力、自适应能力和近似非线性映射的能力，为解决车辆模型参数的不确定性、外界的扰动以及车辆自适应控制问题提供了有效的途径。针对上述几个方面，对近几年国内外学者将神经网络应用到无人驾驶车辆运动控制中所取得的成果与进展进行了归纳分类，分别介绍了应用情况并对优缺点进行评价。最后总结了神经网络在无人驾驶车辆运动控制中存在的主要问题，并展望了可能的发展方向

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1.二重积分的计算 将二重积分(x,y)toh化为不同顺序的累次积分: (1)D由x轴与x2+y2=r2(y>0)所围成 (2)D由y=x,x=2及y=-(x>0)所围成 (3)D由y=x3,y=2x3,y=1和y=2围成

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离子液体电沉积铝技术具有广阔的应用前景，而添加剂是提高铝镀层性能的有效方法，但相关作用机制还有待明确。本文应用量子化学和分子动力学模拟研究了二氯甲烷（DCM）和甲苯(C7H8)对氯化-1-丁基-3-甲基咪唑/三氯化铝([BMIM]Cl/AlCl3)体系的微观结构、物理化学性质和铝电沉积的影响。发现DCM易与阴、阳离子形成氢键，分布在阴阳离子之间使得阴阳离子间距离增加、相互作用能减小, 导致阴阳离子扩散能力增强、铝配离子更倾向以${\\rm{A}}{{\\rm{l}}_2}{\\rm{Cl}}_7^ -$

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