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同，他转过头来，目光紧盯着屏幕上的神经网络结构图。“我们可以调整神经网络的层数和节点数量，尝试不同的激活函数和优化算法。通过这些调整，我们可以找到最佳的配置，使系统在感知和决策方面取得更好的效果。”
两人开始了一轮又一轮的实验。他们仔细研究每一次试验的结果，分析系统在各个场景中的表现，并根据反馈信息进行相应的调整。有时，他们会面对挫折和困惑，但他们从未放弃，始终相信他们的努力会有回报。
在实验进行的过程中，他们发现系统的感知能力逐渐提高。自动驾驶汽车能够准确识别各种道路标志、交通信号灯和行人动作，甚至能够预测其他车辆的可能行为。这些进展使他们备感振奋，他们深知他们正在迈向实现自动驾驶的关键一步。
然而，决策方面的挑战并不容忽视。系统需要在毫秒级的时间内做出复杂的决策，考虑到各种因素如速度、距离、交通流量和安全性等。李晓琳和王刚意识到，他们需要更加精细地调整奖励机制，以引导系统做出最佳的决策。
\"我们需要给系统一个明确的目标，并通过奖励和惩罚来引导它的学习。如果它能够安全高效地完成任务，我们就给予积极的奖励。反之，如果它犯了错误或者出现危险情况，我们则给予负面的反馈。\" 王刚提出了一个新的思路。
经过不断地实验和调整，系统逐渐学会了响应奖励信号，并在不同的场景中做出智能决策。它可以在复杂的十字路口等待合适的时机，并优雅地融入交通流。当遇到突发状况时，它能够快速做出正确的反应，避免潜在的危险。
随着实验的深入，李晓琳和王刚的情绪起伏也被牵动着。有时他们因为取得的进展而兴奋不已，有时他们又因为遇到的困难而感到沮丧。但他们知道，这个过程是必要的，只有通过不断的探索和挑战，他们才能真正实现自动驾驶汽车的目标。
最终，他们看到了自己努力的成果。在模拟环境中，自动驾驶汽车表现出了令人惊叹的智能和稳定性。它可以在繁忙的城市道路上行驶，与其他车辆和行人协调一致，安全地将乘客送到目的地。
\"我们成功了！\" 李晓琳兴奋地说道，眼中闪烁着光芒。
王刚也露出了笑容，他感慨地说：\"我们经历了无数的尝试和失败，但最终我们成功了。这是一项伟大的成就，对我们来说，也是对整个科学界的贡献。\"
他们互相拥抱庆祝着，感受着胜利的喜悦。然而，他们深知这只是一
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