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World File Search System自动推理
基于图的拓扑推理
了解道路结构对于实现自动驾驶至关重要。此信息主题包含两个基本组成部分 - 车道与车道与交通元素之间的关联之间的互连（例如，交通信号灯），其中仍然没有综合拓扑推理方法。一方面，现有的地图学习技术在使用基于分段或基于LAN线的表示中得出车道连接方面面临挑战；或先前的方法专注于中心线检测，同时忽略了互动建模。另一方面，将流量元素分配给车道的主题在图像域中受到限制，而图像和3D视图之间对应关系的构造是未开发的挑战。为了解决这些问题，我们提出了Toponet，这是一个用于分析驾驶场景的最终端拓扑推理网络。为了有效地捕获驾驶环境的拓扑结构，我们介绍了三个关键设计：（1）将嵌入式的介绍从2D元素集成到统一的特征空间中； （2）一个精选的场景图神经网络，该网络建模并促进网络中的相互作用； （3）设计了一个场景知识图，而不是任意传输消息，而是将先验知识与各种类型的场景拓扑区分开。我们在具有挑战性的场景上评估了Toponet理解基准OpenLane-V2，我们的方法在所有感知和拓扑指标中都超过了所有以前的作品。该代码将公开发布。
案例推理实践：-核心
摘要 软件产品在人们的日常生活和各行各业中扮演着越来越重要的角色。为了给软件开发提供良好的环境并提高生产力和效率，人们提出了各种各样的方法。基于案例的推理 (CBR) 因其在软件行业的明显优点而有潜力成为知识管理的最佳方法之一。但目前还没有足够的经验证据表明 CBR 在实践中的应用程度以及应用案例推理的困难、个人能力等挑战。为了了解案例推理在当前软件开发行业的实践应用情况，我们进行了一项研究，采用文献综述和访谈法作为主要研究方法。研究结果表明，由于应用案例推理的多重困难，一些公司选择使用其他类型的知识管理技术，而其他公司尚未应用 CBR 应用。
推理策略学生文件夹
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联合推理和信念共享
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