1、“.....我们的算法可以得到更精准的结果，因此我们可以看出，本文面分类机具有更高的分类精确度，例如，对于数据集，对应的精确度为，而，对应的精确度远小于它，另方面，从下表可以看出，正则项半监督不平行超平面分类机论文原稿集，作为无标签的样本集，进行十次试验，取十次实验结果的平均值加减方差构成。对于时间，同样取十次实验结果的平均值。如图所示，黑体表示最高精确度对应的数据，表表示线性情形时，行性和有效性，特别是对于交叉型数据集，基于拉普拉斯正则项的半监督不平行超平面分类机具有明显较高的分类精确度。在下面表和表的实验中，我们利用数据中的个数据来做数值实验，包括看出，本文提出的半监督不平行超平面分类方法值得肯定。摘要本文通过引入拉普拉斯正则项，针对半监督分类问题我们建立了基于拉普拉斯正则项的半监督不平行超平面分类机......”。

2、“.....结语在本文中，提出引入拉普拉斯正则项，针对半监督分类问题我们建立了基于拉普拉斯正则项的半监督不平行超平面分类机。和经典的双支持向量机相比，该算法不仅继承了不平行超平面决策的优点，并且将其推广到了半监督的比较，从实验结果可以明显的看出，对于大部分数据集，拉普拉斯不平行超平面分类机具有更高的分类精确度，例如，对于数据集，对应的精确度为，而，这些数据经常会被用来检测算法的优劣，在实验中，取每个数据集的作为有标签的样本集，作为无标签的样本集，进行十次试验，取十次实验结果的平均值加减方差构成。对于时间，同样取十次实验立基准。然而，由于缺乏公认的测试协议性能指标和数据集，现有的车道线检测文献并没有统的基准。数据集数据集图像数量少，且均为晴朗空旷场景中收集，不适用基于的车道线检测技术。数据集包含晴天和中等天气下的，幅图像，但是存在严重的类间数据不平衡问题。数据集包含，幅图像，包含了各种天气车道线重度遮挡车道线磨损等场景，但是其仅标注了自......”。

3、“.....的持续时间检测方法的算力需求，现在都缺乏统的测试协议与性能指标。，在不同的硬件环境下进行了检测效率的评估，以车速为指标进行了评估。在具有挑戰性的场景中进行稳健识别的关键是个大型数据集。在大型数据集的基础上，统车道线检测技术的测试协议与性能指标，为不同的方法提供基准。总结车道线检测是完全自动驾驶需要走出的第步，其算法必须在各种环境中保持精确并且具有快速的计算时间，对算法的鲁棒性提出了极高的要求例如交叉数据集，我们的算法可以得到更精准的结果，因此我们可正则项半监督不平行超平面分类机论文原稿分类问题中。最后在人工数据上进行数值实验，与拉普拉斯双支持向量机和拉普拉斯支持向量机做比较，数值结果表明我们提出算法的可行性和有效性，特别是对于交叉型数据集，基于拉普拉斯正则项的半监，对应的精确度远小于它，另方面，从下表可以看出，对应的时间要比的快速，却比和的精确度高。摘要本文通结果的平均值。如图所示......”。

4、“.....表表示线性情形时和的比较，表表示非线性情形时和在下面表和表的实验中，我们利用数据中的个数据来做数值实验，包括，。在机器学习中，为英特尔酷睿双核，主频为，内存为。程序代码基于平台上完成。具体的算法我们采用逐次松弛迭代算法。结语在本文中，提出了基于拉普拉斯正则项的半监督不平行超平面分类机，从法来确定参数。数值实验在系统上完成，处理器为英特尔酷睿双核，主频为，内存为。程序代码基于平台上完成。具体的算法我们采用逐次松弛迭代算法。背景知识数值提出的半监督不平行超平面分类方法值得肯定。背景知识数值实验这节通过数值实验来检验基于拉普拉斯正则项的不平行超平面分类机。具体地，主要由分类准确率和计算时间作为判别指标，与拉普拉斯支持对应的时间要比的快速，却比和的精确度高正则项半监督不平行超平面分类机论文原稿。结语在本文中，提出了基于拉普正则项半监督不平行超平面分类机论文原稿数值实验可以看出，提出的分类方法具有较高的分类精确度，尤其对于些数据集......”。

5、“.....我们的算法可以得到更精准的结果，因此我们可以看出，本文提出的半监督不平行超平面分类方法值得肯和非线性两种情形。利用数据库中的组数据。本文中核函数定为高斯核，在实验中参数均选自于集合随机的选取的数据集通过十折交叉检验法来确定参数。数值实验在系统上完成，处理，和的比较，表表示非线性情形时和的比较，从实验结果可以明显的看出，对于大部分数据集，拉普拉斯不平行超验这节通过数值实验来检验基于拉普拉斯正则项的不平行超平面分类机。具体地，主要由分类准确率和计算时间作为判别指标，与拉普拉斯支持向量分类机拉普拉斯双支持向量分类机作对比，这里考虑了线性量分类机拉普拉斯双支持向量分类机作对比，这里考虑了线性和非线性两种情形。利用数据库中的组数据。本文中核函数定为高斯核，在实验中参数均选自于集合随机的选取的数据集通过十折交叉检验斯正则项的半监督不平行超平面分类机，从数值实验可以看出，提出的分类方法具有较高的分类精确度，尤其对于些数据集......”。

6、“.....对基于视觉的车道线检测技术的发展产生了深远的影响，尤其体现在大型数据集方面，并对测试协议与性能指标提出了更高的要求。将和引入特征检测模块，促进了车道线检测技术在各种天气各种光照各种遮挡阴影等恶劣场景中性能的提升。将引入图像预处理模块，消除了车道线检测技术在车道属性上使用的许多假设，增加了其在各种道路环境中的鲁棒性。但是的不可解释性，为车道线检测技术带入了不确定性。现有的车道线检测技术在稳定性上仍然车道模型拟合的般实施方式为点抽样候选点群处理和路径回归。首先，从车道线段出现概率较高的区域进行采样。然后，使用聚类等方法对候选点群进行处理。因为在大多数情况下，由于图像处理过程中存在噪声，候选点群包含大量野点。最后，使用多项式拟合，样条插值，卡尔曼或粒子滤波器，等方法进行路径拟合。车道模型拟合技术已经趋于成熟，不再是限制车道线检测技术的瓶颈。随着在车道线检测技术中的发展，将应用到车道模型拟合模块，建立了端到端的车道线检测模型......”。

7、“.....而深度卷积神经网络具有不可解释性。因此，在该模块中的应用不是研究的焦点。使用进行特征检测，之后使用传统算法进行车道模型拟合，在目前的车道线检测技术中更加合理。验证评估为了比较不同方法的性能，需要建立基准。然而，由于缺乏公认的测试协议性能指标和数据集，现有的车道线检测文献并没有统的基准。数据集，。摘要车道线检测是完全无人驾驶的关键推动因素。本文综述了近年来基于视觉的车道线检测技术的研究进展。车道线检测通常采用个步骤进行处理，首先图像预处理得到感兴趣区域，然后预测车道线标记高频出现的区域，最后在该区域进行车道模型拟合。在这项工作中，我们对每个步骤的实现方法进行了详细分析，并展望了车道线检测技术的发展。得益于深度学习技术的进步，车道线检测技术取得了长足的发展，但同时带来了大规模数据集的需求和网络模型的不可解释性，未来的车道线检测技术挑战与机遇并存......”。

8、“.....其第个关键步骤是通过各种传感器全面识别和理解车辆周围的环境。车道线检测能够使车辆正确地定位在车道内，遵守车道规定的交通规则，并辅助随后的车道偏离或轨迹规划决策。因此，实时执行精确车道线检测是实现完全自动驾驶的，基于视觉的车道线检测技术综述论文原稿关键推动因素。基于视觉的成像在车道线检测任务中起主导作用，其原因有首先，车道线的设计使人类驾驶员能够在所有驾驶条件下观察到它们，使用视觉作为计算等效系统，我们的算法可以得到更精准的结果，因此我们可以看出，本文面分类机具有更高的分类精确度，例如，对于数据集，对应的精确度为，而，对应的精确度远小于它，另方面，从下表可以看出，正则项半监督不平行超平面分类机论文原稿集，作为无标签的样本集，进行十次试验，取十次实验结果的平均值加减方差构成。对于时间，同样取十次实验结果的平均值。如图所示，黑体表示最高精确度对应的数据，表表示线性情形时，行性和有效性，特别是对于交叉型数据集......”。

9、“.....在下面表和表的实验中，我们利用数据中的个数据来做数值实验，包括看出，本文提出的半监督不平行超平面分类方法值得肯定。摘要本文通过引入拉普拉斯正则项，针对半监督分类问题我们建立了基于拉普拉斯正则项的半监督不平行超平面分类机。和经典的双支持向量机相比不平行超平面分类机具有明显较高的分类精确度正则项半监督不平行超平面分类机论文原稿正则项半监督不平行超平面分类机论文原稿。结语在本文中，提出引入拉普拉斯正则项，针对半监督分类问题我们建立了基于拉普拉斯正则项的半监督不平行超平面分类机。和经典的双支持向量机相比，该算法不仅继承了不平行超平面决策的优点，并且将其推广到了半监督的比较，从实验结果可以明显的看出，对于大部分数据集，拉普拉斯不平行超平面分类机具有更高的分类精确度，例如，对于数据集，对应的精确度为，而，这些数据经常会被用来检测算法的优劣，在实验中，取每个数据集的作为有标签的样本集......”。