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地球：通过签名距离函数
我们引入了一种新的生成方法，用于合成3D几何形状和单视收集的图像。大多数现有的方法预测了体积密度，以呈现多视图一致的图像。通过使用神经辐射场进行体积重新定位，它们继承了一个关键限制：生成的几何形状嘈杂且不受限制，从而限制了输出网格的质量和实用性。为了打扮这个问题，我们提出了Geogen，这是一种新的基于SDF的3D生成模型，以端到端的方式训练。最初，我们将体积密度重新解释为签名距离函数（SDF）。这使我们能够引入有用的先验来生成有效的网格。然而，这些先验阻止了生成模型学习细节，从而将方法的可观性限制在现实世界中。为了解决这个问题，我们使转换可学习，并限制渲染深度图与SDF的零级集合一致。通过对手训练的镜头，我们鼓励网络在输出网格上产生更高的忠诚度细节。进行评估，我们介绍了一个从360度摄像机角度捕获的人类头像的合成数据集，以克服现实世界数据集所面临的挑战，而实际数据集通常缺乏3D同意，并且不涵盖所有摄像机角度。我们在多个数据集上进行的实验表明，与基于神经辐射场的先前发电模型相比，Geogen在视觉和定量上产生更好的几何形状。
季度利益相关者脚本（2024年6月13日）
o对过去18个月的计算机事故事件报告系统（CAIARS）数据库的审查是针对涉及手持磨碎机的事件进行的。应注意的是，未报告以下事件中的事件报告处理系统（ORP）。以下是从Cairs数据库中提取的七起磨床事件的简短描述：事件（2/6/2023）：一名工人正在使用研磨机并更改了刀片/碟片，并开始切割一部分钢管。光盘在支撑中撞到了一个凹槽。它向后踢，撞到了胸部的员工，导致胸部横向撕裂。工人在整个胸部区域收到10缝线，并被置于工作限制8天。事件（6/15/2023）：一名工人在便携式手持式研磨机上使用砂光盘在焊缝上打扮，并拿着焊接的材料。在焊接焊缝的过程中，砂盘被固定在材料上。碟片释放时，研磨机的势头使研磨机向工人的左手行驶，抓住皮手套，然后抓住工人的左手拇指，导致拇指内部裂缝，导致四个缝合线。事件（8/14/2023）：一名工人在电动机上使用电线轮。电线轮向后踢，抓住了工人的长袖衬衫，摧毁了袖子，并在左前臂上造成了磨损/烧伤。绑扎了伤害并提供了处方药。
拉菲兹（Rafizi）说
吉隆坡（2月13日）：其部长Datuk Seri Rafizi Ramli说，今年第二或第三季度将在今年的第二或第三季度推出Natu的天然气路线图。他说，政府打算以道路图为基于天然气对经济增长的520亿令吉的贡献。“我们想传达政府在关键监管问题上的立场，证明如何打扮这些障碍，并概述了建立强大的燃气基础设施的机会，以确保马来西亚的长期供应确保马来西亚的长期供应，”他在Ma-Laysian煤气座（Mygas 2025）的主题讲话中说。拉菲兹（Rafizi）表示，路线图还将在获得融资和燃气基础结构方面。“通过扩大我们的重新认证媒介和管道，我们希望增加技术工作的数量并维持该行业的社会经济影响。”根据拉菲兹（Rafizi）的说法，政府强大的政策支持的明确指导将增强对银行业和金融部门的信心，即天然气部门将成为该国经济的骨干。Rafizi强调，在考虑能源的地缘政治时，推动是重要的，并指出，全球天然气市场比原油更分散。“国家天然气路线图是能源的重要因素，即确保未来的天然气短缺的未来国家经济保持竞争力。“需要加强几个方面，这些方面涉及汽油市场机制和基础设施投资，”他说。他说，政府需要做出和完善这些决定，以便在批准和提出批准后可以立即实施。
cornav：自动校准具有自校正计划的自动驾驶计划
理解并遵循自然语言指示在通过综合过程中导航时，现实世界中的环境对通用机器人构成了一个很大的挑战。这些环境通常包括障碍和行人，这对于官员的代理人具有自我校正计划的能力以根据周围环境的反馈来调整其调整的能力至关重要。但是，大多数现有的视觉和语言导航（VLN）方法基本方法在较不现实的模拟器设置中运行，并且不会将环境反馈纳入其决策过程中。为了打扮这个差距，我们介绍了一个名为Cornav的新型零拍框架，利用大型语言模型来制定决策，并组成两个关键组成部分：1）结合环境反馈，以完善未来的计划并调整其行动，并调整其行动，以及2）多个主要专家，以取消指导，并在场景中进行改进，并改进了预定的范围。除了框架外，我们还开发了一个3D模拟器，该模拟器可使用虚幻引擎5.为了评估在零击的多任务设置中导航剂的有效性和概括，我们创建了一个名为navbench的基准。我们的实证研究包括在四个任务中部署7个基线的，即给定目标对象类别，目标条件的导航，给定简单的指令，以下简单的指令，基于高级指令，以及逐步指示。广泛的实验表明，Cornav同意在所有任务中都大大优于所有基准。
![arxiv：2308.05659V2 [CS.CV] 16 9月16日2024](/simg/3\30a46ac880935730bedbb8cdc7f572bd0c181275.webp)
arxiv：2308.05659V2 [CS.CV] 16 9月16日2024
尽管深度学习模型在监督的学习任务上表现出了令人印象深刻的表现，但在培训（源）和测试（目标）域不同时，它们通常会努力概括地概括。无监督的域适应性（DA）已成为解决此问题的流行解决方案。但是，当前的DA技术依赖于视觉主干，这可能缺乏语义丰富。尽管大规模视觉语言基础模型（如剪辑）有潜力，但其对DA的有效性尚未得到充分探索。为了打扮这个差距，我们介绍了AD-CLIP，这是一种域名迅速学习策略，旨在解决及时空间中的DA问题。我们利用夹子的冷冻视频主干来提取图像样式（域）和内容信息，我们将其应用于学习提示令牌。我们的提示是通过同时调节图像样式和内容功能的及时学习的，以域名为域不变且可将其归纳。我们在源域中使用标准监督的对比度学习，同时提出熵最小化策略以使嵌入空间中的域中的域与焦油域数据相结合。我们还考虑了一个方案，其中仅在测试过程中仅可用目标域样本，并带有任何源域数据，并提出了一个跨域样式映射网络以使幻觉域 - agnoftic to-kens。我们在三个基准DA数据集上进行的广泛实验证明了与现有文献相结合的AD-CLIP的有效性。代码可从https：//github.com/mainaksingha01/ad-clip
长提示的自动工程
我们提出了PCA基础，这是一种多模式决策 - 用于评估多模式大型语言模型（MLLM）的整体功能的基准。偏离了专注于简单任务和单个模型功能的预先基准，PCA基础台面引起了三种复杂的方案：自动驾驶，国内机器人和开放世界游戏。给定的任务说明和不同的文本，该模型必须在推理链中无缝地掌握感知，齿轮和行动的多种功能，以做出准确的决策。此外，PCA基础台上的错误定位功能，在感知，知识或推理等领域的审查模型不准确。这增强了部署MLLM的可靠性。为了平衡评估的准确性和效率，我们可以使用PCA-Eval，一种自动评估程序，并评估10个普遍的MLLM。结果揭示了开源模型与强大的专有模型（如GPT-4 Vision）之间的显着性能差异。为了打扮，我们介绍了体现的实体演化（EIE），这是一个自动框架，用于在多模式体现的环境中综合说明调谐示例。EIE在PCA板台上有7,510个培训示例，并提高了开源MLLM的性能，偶尔超过了GPT-4 Vi-Sion（决策准确性+3％），从而确保EIE的有效性。我们的发现表明，诸如GPT4-Vision之类的强大MLLM在实施剂中显示了决策的希望，为MLLM研究开辟了新的途径。所有基准数据和评估代码均公开。
hyneter：用于多个计算机视觉任务的混合网络变压器
摘要 - 在本文中，我们指出，基于卷积神经网络（CNN）基于变压器的检测器之间的基本差异，这些检测器在基于变压器的方法中导致小对象的性能较差，是局部信息与全局依赖性在特征提取和传播中的差距。为了使这些差异打扮，我们提出了一种新的视觉变速器，称为Hybrid Network Transformer（Hyneter），此前表明差距导致基于CNN的基于CNN的方法和基于变压器的方法，以增加尺寸不同的对象的结果。不同于以前方法中的分裂策略，Hyneters由混合网络骨干（HNB）和双切换（DS）模块组成，这些模块集成了本地信息和全局，并同时转移它们。基于平衡策略，HNB通过将卷积层嵌入并联中的变压器块中扩展了局部信息的范围，并且DS调整了对斑块外部全局依赖性的过度依赖。消融研究表明，Hyneters通过 + 2的巨大边缘实现了最先进的表现。1〜13。2 AP在可可和 + 3上。 1〜6。 5 miou在visdrone上具有较轻的型号大小和对象检测的计算成本较低。 此外，Hyneters在多个计算机视觉任务上实现了最新的结果，例如对象检测（60。 1 AP在可可和46上。 1 AP在Visdrone上），语义segmentation（54。 3 AP上的ADE20K）和实例分段（48。 可可上的5个ap掩码），并超过以前的最佳方法。2 AP在可可和 + 3上。1〜6。5 miou在visdrone上具有较轻的型号大小和对象检测的计算成本较低。此外，Hyneters在多个计算机视觉任务上实现了最新的结果，例如对象检测（60。1 AP在可可和46上。1 AP在Visdrone上），语义segmentation（54。3 AP上的ADE20K）和实例分段（48。可可上的5个ap掩码），并超过以前的最佳方法。该代码将在以后公开可用。
antofact：通过本体驱动的强化学习揭示了LLM的奇妙事实 - 骨骼
大型语言模型（LLM）表现出了信息检索的熟练程度，而它们容易产生与现实冲突的不正确反应，这种现象被称为固有幻觉。关键挑战在于经过大量数据训练的LLM中不清楚和不可靠的事实分布。vreva-liment方法将事实检测任务视为一个问题 - 回答范式，在其中询问了LLMS有关FACTUAL知识并检查正确性的问题。但是，研究主要侧重于仅从几个特定领域（例如电影和运动）中得出测试用例，从而限制了对知识缺失的全面观察和对意外幻觉的分析。为了打扮这个问题，我们提出了构造，这是一个自适应框架，用于检测LLM的未知事实，致力于挖掘缺失知识的本体论级骨架。特定说明，我们认为LLM可以在缺失的事实中公开基于本体的相似性，并将五个代表知识图（kgs）作为基准。我们进一步设计了一种复杂的本体驱动的强化学习（ORL）机制，以自动与特定实体和关系产生易错的测试用例。Orl Mechamenism奖励KGS朝着可行的方向导航，以揭示事实错误。此外，经验努力表明，无论是否包括这些知识，主导的LLM都倾向于回答是的，而不是否定。使用32个代表性LLM的5个数据集上的实验结果表明，当前LLMS总体上缺乏事实。为了减轻LLM的过度自信，我们利用了无幻觉检测（HFD）策略来解决基线之间的不公平比较，从而提高了结果的稳健性。值得注意的是，CHATGPT在DBPEDIA上的事实错误率分别为51.6％，Yago的错误率分别为64.7％。另外，ORL机制显示出令人鼓舞的误差预测分数，大多数LLM的F1分数范围从70％到90％。与详尽的测试相比，ORL的平均召回率为80％，同时将评估时间降低35.29％至63.12％。
战略性规划 - 在农村中 - ...
经济发展已成为俄克拉荷马州农村地区的“口号”，因为当地领导人努力振兴农村经济。经济发展与农村经济多样化，创造更多的就业和收入，以维持和提高农村城镇和社区的生活质量。陷入困境的农业产业，资源价格下跌以及国家经济趋势都加在一起挑战对强大的农村经济感兴趣的人。在国家和州一级付出了很多努力，以打扮重要的发展问题。这些问题，包括财政政策，美国的贸易立场以及国家发展政策，都是农村和城市地区发展的至关重要的。农村领导人需要了解这些问题可能对其当地经济发展工作产生的影响。但同等重要的是，农村领导人需要知道哪些政策和策略可以指导地方一级的经济发展。这些本地考虑是此事实说明书的主题。战略规划意味着对未来的前瞻性思维和预期。资源将被利用，并做出决定以实现所需的未来目标。战略计划是确定未来目标以及如何实现目标的过程。战略计划将阐明为经济发展建立当地基础的过程。制定策略没有任何神秘作用。它涉及艰苦的工作，通讯，思想和合作。策略只是一个计划或路线图，显示如何到达那里。要成功地在经济发展工作中取得成功，社区必须知道它想要去哪里以及如何到达那里。经常建议商业公司制定一项业务计划，以便在不断变化的环境中生存。该计划可用于协助管理层评估潜在的机会和实施决策[1]。如果社区取得成功，则为COM Munity经济发展制定战略是非常相似的和必要的。当地领导者必须参与制定该战略，因为如果没有全部支持，它就无法成功。同样重要的是，当地的领导者一开始就了解，如果他们希望成功，他们必须对自己的时间和精力做出实质性的承诺。此情况说明书的目的是：1。查看战略计划的好处
机器人和人工智能中的电子人格
作家豪尔赫·路易斯·博尔赫斯在他的文章《帕斯卡的领域》中写道，希腊哲学家、巴门尼德的导师色诺芬尼厌倦了荷马史诗中将诸神打扮成人类的诗句。与拟人化特征相反，他向希腊人提出了一个上帝，而这个上帝实际上是一个永恒的领域。历史顺其自然，夸张的人性化神灵被贬为诗意的虚构。拟人化的隐喻并不局限于神话或宗教意象。索菲亚是汉森机器人公司开发的一款具有人工智能 (AI) 的人形机器人，于 2017 年获得沙特阿拉伯公民身份。尽管几位面试官对其回答的复杂性印象深刻，但该机器人遵循一种简单的算法，其大多数陈述都归功于先前准备好的文本（Parviainen 和 Coeckelbergh，2020 年）。就像博尔赫斯的文章一样，机器人也可以被认为是一个球体，没有任何拟人化的资源，与其他隐喻一起。Roomba 是一个扁平的圆形家用机器人。尽管它没有像索菲亚那样的社交技能，但这款机器人吸尘器可以按照简单的算法自行移动，这使得一些人给它起名字、和它说话，当它被卡在沙发下时会感到难过（Darling，2016）。如果说长期以来，机器人和人类应该分开的想法盛行，那么相反的趋势已经得到强调，特别是在过去的十年里：人类可以而且应该与机器人共享同一个环境。作为老年人——甚至是患有自闭症的儿童——的陪护、手术器械、送货员或保安人员，机器人已经开始进入人们的家庭和生活。由于缺乏对这一新兴技术的本体论和法律定义，法律被迫诉诸旧形象、已知的隐喻，这些有助于我们以一定的熟悉度来接近新的和未知的事物。2017 年，欧洲议会提出了一项关于机器人技术的指导方针决议，提议为“智能”机器人产品创建电子人格（欧盟，2017 年）。