配子等合作驾驶系统，依靠沟通和信息交换，为每个特工创造情境感知。因此，控制部件的设计和性能与通信部件性能紧密耦合。车辆之间的信息流可以显着影响排的动态。因此，排列的性能和稳定性不仅取决于车辆的控制器，还取决于信息流拓扑（IFT）。 IFT可能导致某些排特性的限制，即稳定性和可扩展性。蜂窝载体 - 一切（C-V2X）已成为支持连接和自动化车辆应用的主要通信技术之一。由于数据包丢失，无线通道会创建随机链路中断和网络拓扑的变化。在本文中，我们使用一阶马尔可夫模型模拟车辆之间的通信链路，以捕获每个链路的普遍时间相关性。这些模型通过在系统设计阶段期间的通信链路更好地近似来实现性能评估。我们的方法是使用实验中的数据来使用马尔可夫链的分组间隙（IPG）和连续IPG状态的过渡概率矩阵来模拟分组间隙（IPG）。使用基于各种不同车辆密度和通信率的经验数据来源的模型从高保真模拟中收集训练数据。利用IPG模型，我们分析了一家车辆的平均方形稳定性，标准共识协议调整了理想的通信，并比较不同情景的性能下降。
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雅典娜2.0是一家亚历克萨奖的社会奖，这是最后两个Alexa奖奖挑战的决赛。雅典娜成功的一个原因是其新的对话管理战略，它允许它动态构建组件模块的对话和响应，导致每个互动的新型对话。在这里，我们在20/21竞争期间描述了Athena的Alexa奖的系统设计和性能。雅典娜的活跃演示以及视频录音将挑起对话AI的艺术状态的讨论。
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