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自动驾驶场景的LLM驱动的合成环境
摘要本文概述了一项提案，探讨了大型语言模型（LLMS）的潜在用途，尤其是GPT-4，用于为自动驾驶场景 - iOS制造现实的合成环境。所设想的方法涉及游戏引擎中动态场景的发电，利用LLMS为自动驾驶汽车引入具有挑战性的元素。拟议的评估过程概述了评估，例如现实测试，安全指标和用户互动，旨在为自动驾驶系统的潜在改善奠定基础。本文旨在通过讨论如何利用LLM来为自动驾驶汽车创建宝贵的测试场，从而促进更强大的自动驾驶技术的发展，从而为AI领域做出贡献。具有远见的影响是最终提高道路安全性和可能采用自动驾驶汽车的加速性，为未来的道路铺平了道路，并以更安全，更具效率的运输方式为未来铺平了道路。
机器人空间感知的场景表示
机器人及时通过传感器数据构建持久，准确且可操作的模型的能力是自主操作的范围。在将世界表示为点云可能足以进行本地化时，避免障碍物需要更密集的场景表示形式。另一方面，更高级别的语义信息通常对于分解必要的步骤来完成一项复杂的任务，例如烹饪，自主是至关重要的。因此，迫在眉睫的问题是，手头机器人任务的合适场景表示是什么？这项调查提供了对关键方法和框架的全面回顾，这在机器人空间感知领域推动了进步，并特别关注了代表的历史演变和当前的趋势。通过将场景建模技术分类为三种主要类型（公式，公式和指标 - 语言流行），我们讨论了空间启示框架正在从构建世界的纯几何模型转变为更高级的数据结构的方式，这些模型包括更高级别的概念，例如对象实例和位置的概念。特别重点是实时同时定位和映射（SLAM）的方法，它们与深度学习的集成，以增强了鲁棒性和场景的理解，以及它们处理场景动态性的能力，作为当今驾驶Robotics研究的一些最热门的主题。我们在讨论方面的挑战和未来的研究方向的讨论中进行了结论，以建立适合长期自治的强大而可扩展的空间感知系统。
NAIC气候场景经常提出问题
公司特定的结果为监管机构提供了有价值的信息，以与他们有关气候变化对其承保，业务和再保险策略的影响的有意义的讨论。监管机构将使用嵌入“财务分析手册”和“财务状况考官手册”程序中的现有偿付能力框架进行这些讨论。6。结果会汇总并用来为政策制定提供信息吗？
3D场景数字化的AI潜力
迈克尔·温曼（Michael Weinmann）在Karlsruhe技术学院（2003-2009）学习了电气工程和信息技术，并于2016年获得了波恩大学的计算机科学博士学位。然后，他继续担任博士后研究员和讲师，重点关注波恩大学视觉计算系（直到2021年）的计算机视觉和图形，以及X-Rite研究生院的项目协调员在数字材料外观上。2021年，他加入代尔夫特技术大学，担任智能系统系的助理教授。在计算机视觉，计算机图形和机器学习的交汇处工作，他的研究目标是从不同传感器（即RGB或RGB或RGB信息，深度图，多光谱测量等）中获得的图像或视频数据的了解。），重点是对3D场景的准确，有效的捕获以及它们的解释和可视化。因此，特别的重点是基于利用专用的先验（例如结构性或程序性规则，神经先验或物理学知识的机器学习）来开发可靠的解决方案。各自的研究结果用于跨学科的应用程序场景，包括机器人技术，直播场景中的远程敏感/远程操作，医疗应用以及文化遗产，虚拟原型，土木工程，建筑，建筑和艺术的应用。
人类皮质场景处理的发展
在过去的三十年中，研究大大提高了我们对成人人类场景的理解，发现了三个“场景选择”大脑区域的网络：Parahippocampal Place区域（PPA； Epstein＆Kanwisher，1998），枕形区域（OPA; Dilks等，2013）和reverosplenial（refosplenial; ragu complect; ragu; ragu; ragu; ragu; ragu; rague; ragu; rag rsc; rag rsc; rsc; rag rsc; rcy; rsc; rag rsc; rsc; rsc；这些区域是所谓的场景选择性的，因为它们每个区域对场景图像的响应大约是对象，面部和其他类别的响应，但有趣的是，每个在场景处理中播放的特定功能上有所不同。具体来说，我们最近提出，PPA支持我们将场景识别为特定位置（场景分类）的能力，OPA支持我们在立即可见的位置（视觉引导导航）导航的能力，RSC支持我们在更广泛的环境中导航的能力（基于MAP基于MAP的NavigaTion; Dilks et eilks et; Dilks等。1）。但是皮质场景如何发展？要在此问题上获得最初的牵引力，最早的
Tyndp 2022场景构建指南
如上所述，国家趋势方案基于从天然气和电力TSO收集的数据，反映了按照2020年底所述在国家一级讨论的最新政策和市场驱动的发展。这可能包括但不限于国家能源和气候计划，因为可能会有其他发展/措施（尤其是但不限于国家氢策略）。场景涵盖了电力，甲烷和氢能载体。的目的是确保天然气和电力tyndps提供一致且汇总的国家情景观点，并将利益相关者告知欧洲能源调度。
关键场景的多目标增强学习...
自动驾驶汽车（AVS）在没有人类干预的情况下做出决定。因此，确保AVS的可靠性至关重要。尽管在AV开发方面进行了重大研究和发展，但由于其操作环境的复杂性和无预测性，它们的可靠性仍然是一个重大挑战。基于方案的测试在各种驾驶场景下评估了AVS，但无限数量的潜在方案突出了识别可能违反安全或功能要求的关键场景的重要性。此类要求本质上是相互依存的，需要同时进行测试。为此，我们提出了MOEQT，这是一种新型的多目标增强学习（MORL）的方法，以生成关键场景，同时测试相互依存的安全性和功能要求。MOEQT将包络Q学习作为Morl算法，该算法会动态调整多目标权重以平衡多个目标之间的相对重要性。MOEQT通过动态与AV环境进行动态交互，生成关键场景，以违反多PLE要求，从而确保全面的AV测试。我们使用高级端到端AV控制器和高保真模拟器评估MOEQT，并将MOEQT与两个基准进行比较：随机策略和具有加权奖励函数的单对象RL。我们的评估结果表明，MOEQT在确定违反多个要求的关键方案方面取得了更好的表现。
