具有提高越野能力的小型移动机器人布局的新概念的发展是由于各个领域的许多现代挑战和趋势。首先,在不断增加的城市化和越来越多的城市物体(例如步骤,楼梯和不平坦的表面)的背景下,可以有效地使用高流量移动机器人在各种环境中执行任务。其次,与在自主系统中的应用扩展相关,例如在运输,医学和研究领域,小型移动机器人的出现成为这一开发的组成部分。能够穿透难以到达的地方并在有限空间的条件下移动的能力使他们能够执行难以使用传统方法解决的任务。第三,在提高对各个领域任务性能效率和速度的要求,包括生产和维护,高流量移动机器人布局的开发可以极大地促进常规操作并确保更有效地利用资源。总而言之,开发了小型移动机器人布局的新概念,旨在增加交通,满足现代社会的要求,并为改善各个行业的自主系统提供了广泛的机会[1-4]。
生成模型中的进步引发了人们对产生图像的重大兴趣,同时遵守特定的结构指南。场景图到图像生成就是生成与给定场景图一致的图像的一项任务。然而,视觉场景的复杂性在基于场景图内的指定关系准确对齐的观察中提出了一个挑战。现有方法通过先预测场景布局并使用对抗性训练从这些布局生成图像来处理此任务。在这项工作中,我们介绍了一种新颖的方法来从场景图中产生iM,从而消除了预测中间布局的需求。我们利用预先训练的文本对图像扩散模型和剪辑指导来将图形知识转化为图像。向此,我们首先使用基于GAN的培训将图形编码器与相应图像的剪辑特征与相应图像的剪辑特征对齐。此外,我们将图形特征与给定场景图中存在的对象标签的剪辑嵌入融合在一起,以创建一个一致的剪辑引导性调节信号。在条件输入中,对象嵌入提供了图像的粗糙结构,图形特征提供了基于对象之间关系的结构对齐。fi-Nelly,我们对图一致的调节信号和夹子对准损失的图一致的调节信号进行了预训练的扩散模型。详细的实验表明,我们的方法在可可粘合和视觉基因组数据集的标准基准上的现有方法优于现有方法。我们的代码和重现结果的说明可以在https://anonymon.4open.science/r/gandiffuclip-d9e8中找到。
摘要。在本文中,我们引入了一个新的生成模型,即无自动编码器(DolfIN)的扩散布局变压器,该变压器在现有方法上可显着提高建模能力和透明度。Dolfin采用基于变压器的扩散过程来建模布局生成。除了有效的双向(非因果关节)序列表示外,我们还设计了一种自回归扩散模型(Dolfin-ar),该模型尤其擅长捕获邻居对象的丰富局部语义相关性,例如对齐,大小和重叠。在对标准的无条件布局生成基准进行评估时,Dolfin尤其优于各种指标的先前方法,例如FID,对齐,重叠,Maxiou和DocSim分数。此外,Dolfin的应用程序不仅仅是布局生成,因此它适用于对其他类型的几何结构(例如线段)进行建模。我们的实验既提出了定性和定量结果,以证明Dolfin的优势。
Internet路由涉及协议与地区之间的频繁互连。分析网络链接和路由宣传对于优化绩效和做出明智的业务决策至关重要。但是,现有的视觉分析系统缺乏全面的多观点分析,阻碍了专家有效地分析路由动态和活动的影响。很少有人探索了用于路由数据的2D和3D分析技术的有效集成。我们介绍了Asrelvis,这是一个新颖的系统,将AS路由关系的3D表示与2D Ascone层次结构视图相结合,适用于BGP路线更新。这些表示形式使用交互技术无缝连接,从而创建一个感知统一的交互式空间。通过与域专家的合作,我们解决了数据显示和互动中的挑战。ASRELVIS集成了2D和3D Visu-Alizations,基于2D概述指导探索。案例研究和专家访谈证明了其分析BGP路由数据的有效性和实用性。
摘要。查找合适的布局代表了图形设计中的Di-Verse应用程序的至关重要任务。是由简单,更平滑的采样轨迹促进的,我们探索了流动匹配作为基于当前扩散的布局生成模型的替代方法。具体来说,我们提出了Layoutflow,这是一种有效的基于流量的模型,能够生成高质量的布局。我们的方法不是逐步确定嘈杂布局的元素,而是学会逐渐移动或流动初始样本的元素,直到它达到最终预测为止。此外,我们采用了一种调理方案,使我们能够使用单个模型以不同程度的调理来处理各种生成任务。经验,LayoutFlow在最新模型的同时表现出色,同时要快得多。项目页面(包括我们的代码)可以在https://julianguerreiro.github.io/layoutflow/上找到。
“中国电信:网络即服务战略与发展布局”案例研究将介绍中国电信网络即服务战略蓝图、网络即服务解决方案、实施措施、挑战和成果等典型API案例。引言网络即服务(NaaS)一直是电信运营商的热门话题。随着运营商一站式信息服务导向的日益明显,NaaS在企业数字化转型战略中扮演着重要的角色。NaaS为通信行业提供了开放、标准化、应用程序可编程的接口(API),使开发者能够快速接入网络,加速数字化服务和应用的开发,实现按需开通和客户自助服务。NaaS使运营商不仅可以向自己的IT团队开放网络可编程能力,还可以向外部开发者和潜在的企业客户开放,从而帮助实现新的服务和商业模式。2023年,中国电信明确提出将价值型能力开放作为中国电信云与网络操作系统(CNOS)的关键能力之一。中国电信CNOS以客户需求为导向,聚焦差异化网络能力,包括连接能力、网络感知分析能力、网云融合能力等,融合AI、网络大语言模型等技术,提供基于意图的服务API,供外部简单灵活调用。中国电信将作为智能主导者开放智能连接服务能力,作为综合平台提供商,通过建立一体化能力开放平台,保障能力安全灵活,通过能力嵌入应用,让内容和应用得到更广泛的普及。NaaS的顶层设计为满足面向云网融合的新型ICT基础设施运营需求,中国电信建立了通用操作系统—CNOS,提供云网基础设施核心智能大脑,驱动新型ICT基础设施跨越式发展。 CNOS屏蔽了基础设施底层差异性和复杂性,提出全栈多核超融合架构FSCCA,支持云、网、数据、智能、安全等多要素全栈感知、管理及融合服务。
设施布局设计在制造和服务设施的效率和生产力中起着至关重要的作用。设施中机器,设备和工作区的布置显着影响工作流程,物质流和整体操作效率。设施布局设计的传统方法通常依赖于手动或启发式方法,这些方法可能会耗时,并且可能不会产生最佳的解决方案。遗传算法(气)为优化设施布局设计提供了有希望的替代方法。受自然选择过程的启发,气体模拟于迭代改善解决方案。它们通过产生一系列潜在的解决方案,评估其健身性,并通过选择,跨界和突变操作来迭代发展,从而产生更好的后代解决方案。扩展现实(AR)是一项创新,它覆盖了当前现实的插图。在AR创新授权小工具或应用程序Catch的文章图片时,将其提供给PC Vision程序,然后处理该图片以从其预测信息基础上积累了每个吸引人和相关的微妙之处。它具有在现实世界和电子数据之间直接连接的承诺。在许多情况下,AR作为计算机生成的现实(VR)混合在一起。两者之间的关键对比是,尽管AR通过实际数据覆盖层巩固了当前的现实,但增强现实取代了整个真正的世界。此外,在VR的情况下,客户不必可用于遇到虚构的宇宙,尽管如果应该出现扩展现实的情况,则可以预期客户的存在。在设施布局设计的背景下,考虑各种约束和目标,遗传算法可用于探索和完善布局配置。通过将布局设计表示为染色体并使用健身功能来评估其有效性,本文旨在全面概述遗传算法在设施布局设计中的应用。
116科学当前标志此标志反映了学生是在2023 - 24年参加演员或CAA科学的演员,还是学生记录来自先前的测试管理,并作为科学队列报告的演员或CAA的一部分。包括先前测试管理中的这些记录,以提供构成2023 - 24毕业班级科学表现的完整记录。121条件代码特殊条件代码指示在测试过程中存在特定情况。有关此字段中包含的代码列表,请参阅条件代码(字段121)参考表。每个记录类型只能应用一个条件代码。122尝试此标志将学生指定为非完成,部分完成或完成。有关状态的定义,请参阅尝试/完成状态代码(字段122)参考表。124未列出的资源构造更改
随着中国邮轮旅游业的发展,有必要研究邮轮的设计和建设,尤其是中央中庭,这是公共区域设计的重要组成部分,代表了整艘船设计的质量和特征。,与欧洲相比,中国的大规模邮轮设计基金会仍然缺乏。因此,研究中央中庭的空间布局特征对于改善中国邮轮业具有重要意义。本文重点介绍了巡航船中部中庭集成空间布局的设计原理和特征。通过使用建筑,造船工程,美学,国际海事安全惯例和技术的基本理论,通过数据收集和研究方法(包括数学统计学方法论,聚类方法和案例研究方法研究方法)分析25种典型的家庭和外国巡洋舰品牌的代表性中心室。通过对案件的比较和概括,该研究最终总结了六个总体原则和四个结构性原则,用于在邮轮中部中庭设计综合空间。六个总体原则包括安全,理性,适用性,艺术性,协调和技术经济学。四个结构原理包括清晰的空间循环,自然空间连接,主题协调和统一以及突出的关键水平。这项研究提供了在邮轮中部中庭设计综合空间的见解,希望可以将其应用于改善中国的巡航设计工作,同时还支持对未来相关领域的指导。
Hogans Road 11的未来详细信息和布局:该开发计划概述了Hogans Road 11 Hogans Road作为住宅村庄的一部分的潜力。开发将需要修改制定计划或制定新的发展计划,以使负责当局满意。
