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散度等多維度驗證指標，確保仿真結(jié)果與真實世界高度相關(guān)；然后適配性層面，方案支持 SiL/MiL/HiL 全流程測試需求，從算法快速迭代到系統(tǒng)級驗證無縫銜接，可靈活切換測試模式，適配智駕系統(tǒng)開發(fā)全生命周期；最后方案具有完備的工程化成熟度，方案已經(jīng)過 2000 + 小時實測標定，兼容 NI PXI 等主流硬件平臺，支持 CAN/CAN FD、以太網(wǎng)（1000/100BASE-T1）等多協(xié)議通信

5、估計散度損失 實際上，無論先驗還是后驗分布估計都存在一定的散度損失，這類損失的由來可以解釋如下。 給定過去的狀態(tài) (ht?1, st?1)，目標是預(yù)測下一個狀態(tài)st 的分布。當我們對主動代理進行建模時，這種轉(zhuǎn)換被分解為（i）動作預(yù)測和（ii）下一個狀態(tài)預(yù)測。

因此Informer中提出計算每個query的attention score打分分布和均勻分布的KL散度，對于重要性不大的query，key就不和這些query計算attention，形成了sparse attention的結(jié)構(gòu)，帶來計算效率的大幅提升。

統(tǒng)計學(xué)指標：鑒于LiDAR和Radar輸出的隨機性和對環(huán)境的敏感性，驗證應(yīng)轉(zhuǎn)向統(tǒng)計學(xué)方法，采用如Kolmogorov-Smirnov檢驗、Kullback-Leibler (KL) / Jensen-Shannon (JS) 散度[7]等（2）標準化驗證流程：環(huán)境搭建：在受控光照環(huán)境（如光學(xué)暗室）和真實戶外場景中，分別放置標準棋盤格、Macbeth色卡，或在可復(fù)現(xiàn)的真實環(huán)境中（如測試場的高速路段