1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....然后利用模式信息输入到不同的卷积层以及结构，最后同时预测出方向盘转角与速度。其中车道保持与避障绕开两个分支网络会采用不同的训练数据，车道保持分支网络采用的是车道。分支网络模型本文的端到端自动驾驶网络模型对横向方向盘转角与纵向速度控制进行同时预测。采用模式输入形式，分别同时训练车道保持与避障绕开分支网络模型。无论在车道保持还是在避障绕开上，分支网络在方向盘转角与速度的预测上还比较准确，值比较小。这说明采用网络结构对端到端自动驾驶模型有积极的影响，横向方向盘转角与速度的预测依赖于时序特征，方向盘转角与速度的前后时序关系都比较重要，将图像的空间特征与时序特避障绕开分支网络模型。引言随着深度学习尤其是深度卷积神经网络的发展，自动驾驶技术得到了蓬勃发展。在传统的自动驾驶中，基本采用规则系统的模块化方法，般分为感知融合决策规划和控制几大模块。其优点是各模块的任务明确......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....系统的可靠性较高。然而，这种方案依赖于各个模块的人工精细设计，往往覆盖不了驾驶的各种场景，处理复杂路况的能力有限，需要耗费大量人力物力财力进行数据标注。在评价模型好坏方面，我们主种最先进的方法对当前分支网络架构进行不断优化。比如当前网络模型缺乏大量类似驶离车道等负样本，我们会尝试数据合成技术，在自动驾驶虚拟仿真平台上生成负样本用于现实世界中。总之，我们会继续在端到端自动驾驶这条技术路上不断前进。基于分支网络辅助任务的端到端自动驾驶论文原稿。在评价模型好坏方面，我们主要采用离线与在线测试在离线测试上，我们计算测试集中样本的方向盘转角与速度预测值与标签值之间的平均绝对误差，值越小，说明基于分支网络辅助任务的端到端自动驾驶论文原稿.络模型缺乏大量类似驶离车道等负样本，我们会尝试数据合成技术，在自动驾驶虚拟仿真平台上生成负样本用于现实世界中。总之......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....基于分支网络辅助任务的端到端自动驾驶论文原稿。方法分支网络结构针对车道保持与避障绕开是两个相互独立问题，若用个网络结构，很难既能较好的车道保持又能绕道避障，本文采用的分支网络来训练端到端自动驾驶模型。我们对车道保持与避障绕开采用不同的模式纯电动车上搭载我们自动驾驶测试平台，主要采用的硬件平台。我们主要选取广州市国际生物岛进行实车测试，测试场景相对而言较简单，少车少人，具备定的测试条件。分支网络结构语义分割辅助任务的端到端自动驾驶模型在车道保持与遇到障碍物绕行上都能以较高的概率完成驾驶行为。在测试中也发现在模型训练中加入左右摄像头的负样本在定程度上能改善累积误差的问题。结语本文主要设计了种鲁棒性的分支网络结构语义保持与避障难题。通过实验在自动驾驶模拟器和实车数据上离线验证了该网络架构的有效性，也在真实道路真实车辆上进行了在线测试。由于当前采集的数据量不多......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....后续，我们会采集自动驾驶中的各种场景的大规模数据，来提升模型处理复杂路况的能力。由于我们当前模式信息是通过人为控制，未来我们将引入副驾驶自动判断模式信息是否介入。同时，通过尝试各种最先进的方法对当前分支网络架构进行不断优化。比如当前端深度学习自动驾驶分支网络模型分别在虚拟仿真数据和实车采集的数据上做了实验，主要让模型学会对场景进行理解，关注对当前控制决策起到重要作用的关键信息，比如若理解场景，检测出前方车辆则模型可能会以较大的方向盘转角绕开若在前方有可行驶区域或没有目标则模型会较好地沿车道线行驶，进行车道保持。无论在数据还是在实车数据上，端到端自动驾驶分支网络模型在车道保持与避障绕开上，增加语义分割辅助任务的方向盘转角与速度的义分割进行多任务训练变得至关重要，通过辅助任务学习方式让网络学会对场景进行语义理解，能够关注前方是否有车辆行人等重要障碍物信息......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....有利于车道保持与避障。无论在车道保持还是在避障绕开上，分支网络在方向盘转角与速度的预测上还比较准确，值比较小。这说明采用网络结构对端到端自动驾驶模型有积极的影响，横向方向盘转角与速度的预测依赖于时序特征，方向盘转角值比不加辅助任务的值都要低，这说明了语义分割辅助任务会让模型学会对场景进行理解，关注重要信息，最终能让端到端自动驾驶模型会做出更加正确的决策。实车测试在前面几小节已通过离线测试评价指标验证了我们端到端自动驾驶分支网络模型的效果，通过实验与离线测试发现，分支网络结构语义分割辅助任务方法的离线测试结果较好。由于我们研究的终极目标是在真实车辆真实道路的自动驾驶，为进步验证网络模型的有效性，我们在广汽传祺方法分支网络结构针对车道保持与避障绕开是两个相互独立问题，若用个网络结构，很难既能较好的车道保持又能绕道避障......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....我们对车道保持与避障绕开采用不同的模式输入，共享部分卷积层的特征参数，然后利用模式信息输入到不同的卷积层以及结构，最后同时预测出方向盘转角与速度。其中车道保持与避障绕开两个分支网络会采用不同的训练数据，车道保持分支网络采用的是车道我们构建了自己的数据集，对广州市各区域的主干道路采集了约万张图像，与上的道路场景相类似，包含了白天与夜晚，晴天与雨天，其中白天和晴天的占比高。采集中间摄像头左右两边的前视摄像头的图像，同时记录车辆信息如方向盘转角速度油门和刹车。基于分支网络辅助任务的端到端自动驾驶论文原稿。，等提出了模仿学习的端到端自动驾驶，引入左转右转直行导航信息的分支网络结构，同时预测车辆的方向盘转角与加速度驶行为如方向盘转角与速度为标签，进行反向传播。将全部的图像特征输进网络去学习，模型往往很难找到那些对驾驶有帮助的重要特征信息......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....因此增加辅助任务语义分割进行多任务训练变得至关重要，通过辅助任务学习方式让网络学会对场景进行语义理解，能够关注前方是否有车辆行人等重要障碍物信息，最终网络模型才会输出更为准确的驾驶行为信息如方向盘转角与速度，有利于车道保持与避障。割辅助任务的端到端自动驾驶网络架构，能有效地解决同时车道保持与避障难题。通过实验在自动驾驶模拟器和实车数据上离线验证了该网络架构的有效性，也在真实道路真实车辆上进行了在线测试。由于当前采集的数据量不多，只是在简单的少车少人场景中进行了测试。后续，我们会采集自动驾驶中的各种场景的大规模数据，来提升模型处理复杂路况的能力。由于我们当前模式信息是通过人为控制，未来我们将引入副驾驶自动判断模式信息是否介入。同时，通过尝试值比不加辅助任务的值都要低，这说明了语义分割辅助任务会让模型学会对场景进行理解，关注重要信息......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....实车测试在前面几小节已通过离线测试评价指标验证了我们端到端自动驾驶分支网络模型的效果，通过实验与离线测试发现，分支网络结构语义分割辅助任务方法的离线测试结果较好。由于我们研究的终极目标是在真实车辆真实道路的自动驾驶，为进步验证网络模型的有效性，我们在广汽传祺络模型缺乏大量类似驶离车道等负样本，我们会尝试数据合成技术，在自动驾驶虚拟仿真平台上生成负样本用于现实世界中。总之，我们会继续在端到端自动驾驶这条技术路上不断前进。基于分支网络辅助任务的端到端自动驾驶论文原稿。方法分支网络结构针对车道保持与避障绕开是两个相互独立问题，若用个网络结构，很难既能较好的车道保持又能绕道避障，本文采用的分支网络来训练端到端自动驾驶模型。我们对车道保持与避障绕开采用不同的模式的硬件平台。我们主要选取广州市国际生物岛进行实车测试，测试场景相对而言较简单，少车少人，具备定的测试条件......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....在测试中也发现在模型训练中加入左右摄像头的负样本在定程度上能改善累积误差的问题。结语本文主要设计了种鲁棒性的分支网络结构语义分割辅助任务的端到端自动驾驶网络架构，能有效地解决同时车基于分支网络辅助任务的端到端自动驾驶论文原稿.上述论文中的方法都能在定程度上通过深度学习端到端网络形式较好地完成对车辆的方向盘控制，但在同时进行车道保持与绕开避障物难题上具有定的局限性。本论文主要设计种卷积神经网络与长短期循环神经网络相结合的鲁棒性分支网络结构，并以语义分割作为辅助任务，同时预测方向盘转角和车速，进行车道保持与绕开障碍物本文设计的模型性能在虚拟数据集实车数据集均得到了有效的离线分析和验证，在真实场景下进行了在线测络模型缺乏大量类似驶离车道等负样本，我们会尝试数据合成技术......”。