对于移动机器人来说，自主行驶安全性的能力，尤其是在动态环境中的能力至关重要。近年来，DRL方法在避免动态障碍物方面表现出了出色的表现。但是，这些基于学习的方法通常是在专门设计的仿真环境中开发的，并且很难针对传统的计划方法进行测试。此外，这些方法将这些方法的集成和部署到真正的机器人平台中尚未完全解决。在本文中，我们介绍了Arena-Bench，这是一套基准套件，可在3D环境中在不同机器人平台上进行训练，测试和评估导航计划者。它提供了设计和生成高度动态评估世界，场景和自动导航任务的工具，并已完全集成到机器人操作系统中。为了展示我们套件的功能，我们在平台上培训了DRL代理，并将其与各种相关指标上的各种现有基于模型和学习的导航方法进行了比较。最后，我们将方法部署到了真实的机器人方面，并证明了结果的可重复性。该代码可在github.com/ignc-research/arena-bench上公开获得。
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Covid-19 Pandemic是一个持续的全球大流行，这导致了公共卫生部门和全球经济中的前所未有的中断。病毒，SARS-COV-2负责冠状病毒病的快速传播。由于其传染性，病毒可以容易地感染不受保护和暴露的个体，从轻度到严重症状。对怀孕母亲和新生儿的病毒效应的研究现在是平民和公共卫生工作者在全球范围内的关于病毒如何影响母亲和新生儿健康的问题。本文旨在制定一种预测模型，以估算基于记录的症状的携带型患者死亡的可能性：呼吸困难，咳嗽，鼻子，关节痛和肺炎的诊断。我们研究中使用的机器学习模型是支持向量机，决策树，随机林，渐变升压和人工神经网络。该模型提供了令人印象深刻的结果，可以准确地预测给定输入的怀孕母亲的死亡率。3型号（ANN，渐变升压，随机林）的精度率为100％，最高精度得分（梯度提升，ANN）是95 ％，最高召回（支持向量机）为92.75％，最高F1得分（梯度提升，ANN）为94.66％。由于模型的准确性，怀孕的母亲可以基于其由于病毒而导致的可能性即时治疗。全球卫生工人可以利用该模型列出急诊患者，最终可以降低Covid-19诊断患者的死亡率。
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