本研究探讨了行人和车辆在结构化与非结构化环境中的运动轨迹差异。通过提取平均速度和轨迹变异性等特征，并结合K均值聚类和广义线性模型，提出了一种新方法来分类环境。研究表明，轨迹变异性、停留比例和行人密度等特征在两种环境中显著不同，可用于数据集分类。

本文介绍了自主驾驶的两种算法：深度学习和自适应神经符号网络。研究结合目标识别与跟踪技术，利用雷达传感器提高物体识别性能，并提出符号化同时定位与建图的新方法，增强环境分类能力。通过神经符号集成系统，改善了深度学习的推理任务，提升了模型在人体活动识别和运动预测中的准确性和性能。

本文介绍了一种基于公共工具的自动音频说明生成流程，构建了包含190万个音频文本对的Auto-ACD数据集，并验证了其在音频语言检索和环境分类任务中的有效性。此外，开发了高质量的对话数据集DailyDialog，手动标记了通信意图和情感信息，以促进对话系统研究。

本文提出了一种基于公共工具的自动音频说明生成流程，并构建了包含190万个音频文本对的高质量数据集Auto-ACD。通过训练模型，验证了该数据集在音频语言检索和环境分类等任务中的有效性，并建立了新的测试集和基准。