《小小交警来报道》 是一款模拟街道益智类的单机游戏，游戏里面分为2D，和3D版本视角去体验。 大城市中，街道马路处处都是，人流车辆川流不息，然车辆、行人都能井然有序的运行，这可以说都归功于红路灯、斑马线的，还有交警叔叔以及城市规划的合理性。如今的城市电力系统完整加上很多城市红绿灯时单独供电，在意外情况也有相应的应对措施，所以极少会出现电路停断导致红路灯瘫痪不能运作得情况。但是生活总会有点小惊喜，在红绿灯不能正常运转的情况下，或者一些路段因为某些实现到时车流量加大，这时候就需要交警叔叔的指挥管理，不然很有可能出现堵车甚至是车祸的发生。以下提出两个问题：1.如何最好的规划车辆的运转？2.你知道交警的所有指令手势吗？ 背景故事：在一个十字路口上，红路灯意外的瘫痪不能运作了，这时候需要你来当交警去指挥交通，疏通道路。 创作者意念：通过控制交警工作去使可能会发生堵车的道路正常运作，一方面是能让玩家去更好的了解到交警的手势指令，并且明白应该合理的去规划道路的通行；另一方面是希望在现实生活中遇到对应的情况，能有更多的人站出来为人民服务。 unity版本号为：Unity2019.1.9f

动画角色的AnimMap Baker 描述： 使用GPU来实现大量动画角色渲染。 顶点着色器的动画贴图，用于在运行时修改网格的顶点位置。 使用GPU实例化减少绘制调用。 使用Unity的AR Foundation在旧版iPhone 7上在现实世界中创建10,000个玩具士兵。 初始版本于2017年7月30日在GitHub上发布，当然，它仍在GitHub上。 但是，如果您能给我买杯咖啡，我会很高兴的:-)。 最近，我添加了对Unity 2019的支持，因此可以从Unity 5.x到Unity 2019使用它。 我将创建一个视频教程来演示如何使用它。 如果您想进一步了解其背后的实现，

Microsoft开源行为准则 该项目采用了。 有关更多信息，请参见或与联系，并提出其他任何问题或意见。

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神经架构搜索Neural Architecture Search (NAS)是深度学习研究热点。NAS旨在通过使用有限的计算资源，以尽可能少的人工干预的自动化方式设计具有最佳性能的网络架构。西北大学等学者发布了关于神经架构搜索的综述论文，对NAS进行了全面、系统的综述。

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自主驾驶车辆的深度模仿学习 自动驾驶汽车已经引起了学术界（例如牛津，麻省理工学院）和工业界（例如Google，特斯拉）的极大兴趣。 但是，由于普遍的知识，我们发现直接实现全自动驾驶（SAE 5级）非常困难。 为了解决这个问题，深度模仿学习是一种有前途的解决方案，可以从人类的演示中学习知识。 在这个项目中，我们研究了如何使用深度模仿学习来实现车辆动态控制（例如转向角，速度）。 我们使用了Udacity（ ）提供的数据集和模拟器以及现实世界中的comma.ai数据集。

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