简介：公司技术交流．我选择了公司主导产品红霉素的组分问题．如何将红霉素各组分的化学结构式展示在观众面前，成为摆在我面前的一个难题。这些结构式没有现成的必须自己制作．经过查找资料和多次试验终于完成任务。

简介：研究基于深度强化学习技术的避障场景的算法模型设计，采用改进岛深度Q网络（DeepQ-lesrningNet-work，DQN）算法克服了Q-learning表名式算法在连续状态下导致内存不足的局限性。鉴于学习过程中奖励稀疏导致很艰难获得较好结果的情况，改进奖利机制，增知实时奖惩作为补充，解决学习耗时长和练不稳定的问题：采用相对角度、位置金和距离等信息，相比绝对坐标信息可以更有效的躲障碍物。不同于基于栅格法／可视图法等传统人为策略避障算法，深度强化学习算法DQN能够在缺乏先验知识的条件下具备自主决策能力，因此适用性更强。该技术可应用在仓储无人车、巡佥机器人、无人机等现实场景。

简介：Qorvo凭借功能强大的前端模块(FEM)QPF1002Q(作为高通9150芯片组参考设计的关键部件),在蜂窝车联网(C-V2X)应用的全球现场试验中发挥重要作用。QorvoFEM具备出色的线性输出功率和热管理性能,有助于在车辆、自行车、行人和基础设施之间构建无线安全通信系统,实现直接实时通信。C-V2X技术将5G的低延迟和高带宽优势融入了汽车应用领域。Qorvo产品旨在解决汽车领域中最棘手的RF难题,同时支持C-V2X和DSRC协议。相关产品将于1月8日至11日的CES(#CES2019)期间,在拉斯维加斯金沙会展中心的40943号Qorvo展位上展出。