摘要我们提出了一种大型语言模型(LLM)的ChatScene-利用LLM的能力来为自动驾驶汽车的安全至关重要方案。给定的非结构化语言指令,代理首先使用LLMS生成文本描述的流量方案。这些SCE-NARIO描述随后被分解为几个子描述,以获取指定的细节,例如行为和车辆的位置。代理然后将文本描述的子筛选性转换为特定于域的语言,然后在模拟器中生成用于预测和控制的实际代码,从而促进了Carla Simulation Envimonment中的不同和复杂场景的创建。我们代理的关键部分是一个全面的知识检索组件,它通过训练包含情景描述和代码对的知识数据库来有效地将特定的文本描述转化为相应的特定领域代码段。广泛的实验结果强调了Chatscene在提高自动驾驶汽车安全性方面的功效。对于Intance,ChatScene产生的方案显示,与最先进的基线相比,在针对不同的基于强化的基于学习的自我车辆进行测试时,碰撞率增加了15%。此外,我们表明,通过使用我们生成的安全 - 关键方案来微调不同的基于RL的自主驾驶模型,它们可以降低碰撞率9%,超过Cur-Current Sota方法。代码可在https://github.com/javyduck/chatscene上找到。ChatScene有效地弥合了交通情况的文本描述与实际CARLA模拟之间的差距,从而提供了一种统一的方式,以方便地生成安全至关重要的方案,以进行安全测试和改进AVS。
印度竹子的地理分布,特别是在东北地区特别提及其生物多样性。 地理信息系统(GIS):GIS的基本原理; GIS的历史; GIS目标:GIS的基本组成部分:硬件,软件,数据,人员和方法;信息域:空间和非空间;数据模型:矢量数据模型和栅格数据模型;数据产品,数据层覆盖范围和进入;属性数据附件;查询和分析;空间分析;创建主题地图。 竹解剖印度竹子的地理分布,特别是在东北地区特别提及其生物多样性。地理信息系统(GIS):GIS的基本原理; GIS的历史; GIS目标:GIS的基本组成部分:硬件,软件,数据,人员和方法;信息域:空间和非空间;数据模型:矢量数据模型和栅格数据模型;数据产品,数据层覆盖范围和进入;属性数据附件;查询和分析;空间分析;创建主题地图。竹解剖
1)农业 2)食品工业 3)石油和天然气工业 4)采矿业 5)冶金业 6)机械工程 7)化学工业 8)轻工业 9)其他工业 10)建筑业 11)电力和公用事业 12)贸易 13)餐饮业 14)保险业 15)银行业 16)运输和物流业 17)电信业 18)信息技术 19)制药业 20)媒体和娱乐业 21)旅游和旅行 22)医疗保健 23)教育 24)公共部门 25)国防工业
Bidhaa Sasa是一家企业,在肯尼亚和乌干达的农村地区分发家庭和农产品。产品包括太阳能灯和系统,液化石油气(LPG)气缸,烹饪炉,水箱和产品以干燥和储存谷物的产品。企业还以微观的形式提供财务支持,使客户可以负担产品的购买。作为其社交销售网络的一部分,Bidhaa SASA雇用了3000多名女性领导者,这些女性负责产品推广和客户识别,管理和教育。Bidhaa Sasa为110,000户家庭提供服务,其中75%的客户是女性。总部位于肯尼亚,该公司拥有140名全职员工。2022年,Bidhaa Sasa的收入为1,804,360美元。2022年,Bidhaa Sasa的收入为1,804,360美元。
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摘要 —由于竞争压力的增加,现代组织倾向于依靠知识及其利用来维持长期优势。这就要求准确理解知识管理 (KM) 流程,特别是整个组织系统中知识的创建、共享/传输、获取、存储/检索和应用方式。然而,自新千年开始以来,第四次工业革命(也称为工业 4.0)的到来深深影响和塑造了此类知识管理流程,这涉及机器的互联互通及其自主学习和共享数据的能力。因此,本文研究了工业 4.0 中知识管理的知识结构和趋势。对总共 90 篇相关文章进行了文献计量分析和系统的文献综述。结果揭示了六个关键词集群,随后通过系统的文献综述进行探索,以确定这一新兴领域的潜在流向和未来的研究途径,这些途径能够在工业 4.0 及其后果的管理知识方面取得有意义的进展。
本文介绍了在人机协作背景下代表,推理和交互式学习领域知识的综合体系结构。答案集Prolog是一种非单调逻辑推理范式,用于用不完整的comsense域知识来表示和理由,为任何给定目标计算计划并诊断出意外的观察。基于ASP的推理还用于指导以前未知的动作的互动学习以及编码负担能力,动作前提和效果的公理。此学习将主动探索,反应性动作执行和人类(口头)描述的输入观察以及学习的动作和公理用于后续推理。在模拟机器人上评估了架构,该机器人协助人类在室内域中。
文章标题:人工智能(AI)在医疗保健中的应用:综述 作者:Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构:沙特阿拉伯[1] Orcid ids:0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件:yiroyo1235@tmednews.com 许可信息:本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,只要正确引用原始作品即可。使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明:本文为预印本,尚未经过同行评审,正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。DOI:10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布:2021 年 9 月 25 日
