Update README.md

Add the Auto-Car research directions.

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@@ -233,9 +233,16 @@ nomic Development in the Cardi  City Region](https://share.weiyun.com/580f30a716
 
 
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 2017 MCM  Problem C
 
+MCM 2017 [Link from github.com](https://github.com/Ternence/MCM2017/blob/master/MCM-2017-C.md)
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+[微博：分享技术，分享生活，欢迎交流](http://weibo.com/zhangtengyuan23)
+[Github：Baidu.Inc Mobile Security](https://github.com/Ternence)
+[CSDN ：技术分享](http://blog.csdn.net/zhangtengyuan23)
 
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@@ -365,11 +372,43 @@ v‘ n+1= min(vmax-1, vn+1, max(0, dn+1-1))
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 **所以我想从无人车带来的随机速度差的补偿方向去研究**
 
+题目给的数据我感觉颗粒度不够，能做网络流的训练。。  我是从NS方向中的自动驾驶带来的连续跟车速度补偿角度出发的，这方面有很多国外的论文研究，建议多看看!
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 ####**无人驾驶对现有交通流的影响**
 
+还有一篇关于无人驾驶对于现有城市交通的影响的论文还没看完，之后再更新吧，这题如果按元胞自动机微观相关作用思路去解，还是很靠谱的，不过需要你有较强的实践能力，数据分析能力。Good Luck! 加油！
+
+####**关于无人车**
+1、**无人车专用道： **  之前我有了解到我厂无人车团队的一些想法，在条件允许的情况下，建立一条无人车专用道。 我认为，关于 Electronic toll collection 电子收费系统，可以根据无人车的比例，建立适量的无人车专用道。算是一种思路吧，可以用模型、数据去验证.
+2、**无人车车队： **  还有这点也是一次我厂无人车团队 report 时提及的 ，基于自动驾驶的车队很有实践意义与商业价值（你可能不了解，无人车的车队跟车系统，在测试上能大大提高汽油的使用率，节油节省费用非常明显）  
+	对于这点，我查阅资料，有这样的新闻，同样也验证了可能性。
+```
+Recent statements by Ford, Uber, BMW and others clearly show that fleets of self-driving cars will emerge early and have the potential to capture a significant share of individual motorized mobility.
+```
+基于这点，车队将寻求'**最大化其所有车辆的吞吐量**'，而不是单个车的通行速率。『还有一点，如果无人驾驶车队的数量大量增长，更具团队strategies ，以及精巧的算法提高整体车队的粘度，或者叫密度~ 』
+
+####关于无人车比例
+
+```
+how do the effects change as the percentage of self-driving cars increases from 10% to 50% to 90%? Do equilibria exist? 
+```
+题目提及的10-percent，50-percent，90-percent 不知道是无意还是有意透露， 不过基于上面2条的分析，对于无人车对的比例增加，可以做如下分析：
+
+ 1. 首先，得明确一些现实已经存在的假设~『无人车车队可以根据传感器的数据分析，精确控制车队的运行策略，并上传给管理端』 『车队管理人员，或者城市交通管理者可以通过传感器获得的实时交通信息，以及无人车队的具体位置』
+ 2. 模型研究方向:  
+	 3. 无人车车队车辆超过10％-50%的交通流量规模时，保留一些车道用于无人驾驶车辆，因为它们比单个车辆具有更高效的移动性（有研究无人车车辆专用车道上的吞吐量可以是人驾驶车道的吞吐量的两倍）
+	 4. 50%-90% 那说明大部分交通流量都是无人车辆，完全可以考虑控制红绿灯，交通信号灯的，来提供一半以上车辆的运行效率！
+	 5. 90%以上意味着基本全城流量都是无人车，刚我们做了『能够预测在任何给定时间点的行程的实际持续时间，并且将旨在最小化引起严重拥塞的行程』的假设，那么，全局上看，可以实时政策干涉整体交通流量，例如，**驱动无人车队改变路线策略，对空闲道路施行奖励或者对繁重压力的路段施行拥堵费的征收**。
+	 6. 既然我们已经打开思路，都立法，人为干预了，那么，更大胆的预测，**无人车达到90%的比例，交通事故的出现概率将降低到极低的值**，在北京的同学应该很明显的感觉体会到，由于交通事故造成的交通拥堵非常严重，而且时常很长！那么，你也可对这个feature 进行研究，增加在模型中。
+
+
+```
+Does your analysis of your model suggest any other policy changes? 题目也提及政策的变化
 
+针对这点：我非常感兴趣，希望能和大家交流，有好的想法都可以提处理来！
+
+```
 
 参考文献：