本研究提出了一种新方法，通过神经符号网络分析伽罗瓦理论中的多项式可解性问题。该方法比传统神经网络更高效，揭示了多项式分布的独特特征，具有广泛的应用潜力。

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。