XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemBenchmark
NAVSIM：数据驱动的非反应性自动驾驶汽车模拟和基准测试
基于视觉的驾驶政策基于基准测试是具有挑战性的。一方面，带有实际数据的开环评估很容易，但是这些结果并不能反映闭环性能。在另一个闭环评估中是可以在模拟中进行的，但是由于其巨大的计算需求，很难扩展。此外，当今可用的模拟器显示出对真实数据的较大域间隙。这导致无法从端到端自动驾驶的迅速发展的研究体系中得出明确的结论。在本文中，我们提出了NAVSIM，这是这些评估范式之间的中间立场，在该范式中，我们将大型数据集与非反应模拟器结合使用来启用大型现实基准测试。具体来说，我们通过展开鸟类的眼睛视图抽象来收集基于模拟的指标，例如进度和碰撞的时间，以进行简短的模拟视野。我们的仿真无反应，即，评估的政策和环境不会相互影响。正如我们从经验上证明的那样，这种去耦允许开环计算，同时比传统的位移误差更好地与闭环评估保持一致。NAVSIM启用了在CVPR 2024举行的一项新比赛，其中143支球队提交了463个参赛作品，从而产生了一些新的见解。在一系列具有挑战性的情况下，我们观察到具有适度计算要求（例如接送器）的简单方法可以匹配最近的大型端到端驱动体系结构，例如UniaD。我们的代码可在https://github.com/autonomousousvision/navsim上找到。我们的模块化框架可能会通过新的数据集，数据策略和指标来扩展，并将不断维护以承受未来的挑战。
跨越博斯普鲁斯海峡：通过低资源语言适应和基准测试策略推进土耳其语大型语言模型
大型语言模型 (LLM) 在各个领域都变得至关重要，这强调了在代表性不足的语言中建立高质量模型的紧迫性。本研究探讨了低资源语言面临的独特挑战，例如数据稀缺、模型选择、评估和计算限制，特别关注土耳其语。我们进行了深入分析，以评估训练策略、模型选择和数据可用性对为代表性不足的语言设计的 LLM 性能的影响。我们的方法包括两种方法：(i) 调整最初用英语预训练的现有 LLM 以理解土耳其语；(ii) 使用土耳其语预训练数据从头开始开发模型，这两种方法均辅以在新的土耳其语指令调整数据集上进行监督微调，旨在增强推理能力。通过创建新的土耳其语 LLM 排行榜来评估这些方法的相对性能，其中包含评估不同推理和知识技能的基准。此外，我们在预训练和微调期间对数据和模型扩展进行了实验，同时强调跨语言知识迁移的能力，并解决在不同语言上微调时遇到的灾难性遗忘的挑战。我们的目标是提供在低资源语言环境中推进 LLM 框架的详细指南，从而使自然语言处理 (NLP) 的好处在全球范围内更容易获得。
多代理增强学习的有效开放世界基准
在将AI代理部署到现实世界环境中之前，仍存在许多挑战。但是，这种环境的一种优点是它们本质上是多代理，并且包含经验丰富的专家（如人类），这些专家表现出有用的行为。这种行为可以帮助AI代理一般性化并应用于新的用例和方案。尽管这种社会学习能力可以改善概括和人类的互动，但由于缺乏开放式多机构环境，目前很难研究。在这项工作中，我们提出了一个环境，其中多个自私的代理可以追求复杂的独立目标。我们开发了Craftax基准的第一个多代理版本。基于JAX的Craftax-Classic环境，该扩展名支持有效的加速器多代理培训1。我们的实验表明，在NVIDIA T4 GPU上使用4 Agent LSTM模型可以在大约一小时内完成1亿个步骤。这种环境将使研究能够在开放式的多代理环境中提高AI代理的社会学习能力，从而通过观察其他代理来更好地概括并更快地学习。
翻译短尾负鼠（Monodelphis domestica）的发育基准时间，以便与常用的杆状动物进行比较
摘要简介：灰色短尾负鼠（Monodelhis domestica，M. domestica）是一种广泛使用的有袋动物模型物种，在神经发育研究中具有独特的优势。值得注意的是，它们极晚熟的出生时间使得可以在相当于胎盘哺乳动物胚胎阶段的时间点对出生后的幼崽进行操作。关于短尾负鼠的发育有大量的文献，但许多研究更传统的小鼠和大鼠模型物种的研究人员可能会发现很难确定进行实验的适当年龄。方法：在这里，我们展示了从对 6 窝 40 只幼崽的摄影观察中获取的详细分期图，这些幼崽横跨出生后发育的 25 个时间点。我们还利用本研究和现有文献回顾中的时间点，对短尾负鼠 (M. do- mestica)、家鼠 (Mus musculus) 和实验室大鼠 (Rattus norvegicus) 在胚胎和出生后发育过程中的神经发育时间进行了比较，并利用了该数据集
比较Waymo仅限骑手碰撞数据与710万英里的人类基准
本文描述了撞车事故是由于安全性确定生命周期的一部分，仅骑手（RO）广告乘车服务的现场部署。现场崩溃结果可能是确认设计元素和预测的重要因素，如图1所示（Favarò等人。，2023a）。在开发系统和开始RO操作之前或考虑对现有RO部署的更新之前，只有预测预期性能的前瞻性方法。在一种前瞻性方法中，例如在模拟部署中（Webb等人，2020）或如Favarò等人所述。（2023b），模拟用于预测AD崩溃率，并将该速率与基准进行比较。在这种方法中，可以为基于崩溃严重性模型确定的不同严重程度设置基准，因为模拟无法获得诸如伤害之类的结果。基于本文介绍的崩溃结果的回顾性分析可用于补充和/或确认广告准备确定中使用的这些前瞻性方法（Webb等人。，2020）。
2026 年企业人权基准方法论
采掘业的特点是项目规模庞大，通常与当地公司和政府合作，由于这些项目对当地社区的健康和环境影响，采掘业面临着重大的人权挑战。采掘项目建立和运营的主要人权风险包括侵犯土地和土著人民权利、环境退化和与体面劳动有关的挑战。这些风险包括安全、强迫劳动和结社自由受限。此外，虽然采掘项目有望带来资本流入，但也可能加剧权力不平衡、剥削和腐败。然而，该行业也带来了机遇。通过采取负责任的做法，采掘公司可以支持当地经济发展，提高劳工标准，并为可持续发展做出贡献，特别是在绿色能源转型的背景下。
基准储备容量价格成本
3. 制定资本成本估算 9 3.1 估算限定条件和排除条件： 9 3.2 供应和交付成本 10 3.2.1 电池模块/外壳 10 3.2.2 电力转换系统 (PCS) 10 3.2.3 设备平衡（材料和设备） 10 3.2.4 材料供应成本汇总 10 3.3 建设成本 10 3.3.1 场地准备施工合同 10 3.3.2 主体工程施工合同 11 3.3.3 建设成本汇总 11 3.4 输电连接 11 3.5 土地成本 11 3.6 连接协议和市场注册成本 12 3.6.1 网络连接协议 12 3.6.2 市场注册和储备容量认证 13 3.6.3 ERA 许可 13 3.6.4 连接协议、市场注册成本汇总 14 3.7 环境和开发审批14 3.7.1 环境保护法审批 15 3.7.2 开发审批 15 3.7.3 开发审批条件 16 3.7.4 建筑审批 16 3.7.5 危险品许可证 17 3.7.6 审批成本汇总 17 3.8 业主方工程和施工管理和支持 18 3.9 业主间接成本 18 3.10 应急费用 19 3.11 总成本汇总 19
Stark：在文本和...
回答现实世界中的复杂查询，例如复杂的产品搜索，通常需要从涉及非结构化（例如，产品的文本描述）和结构化（例如，产品关系）的半结构知识基础中进行准确检索。但是，许多以前的作品将文本和关系检索任务研究为独立的主题。为了解决差距，我们开发了st a rk，这是一个大规模的SEMI结构检索基准，并在t the t t and t and rational k newledge基础上。我们的基准涵盖了三个领域：产品搜索，学术纸搜索和精密医学的查询。我们设计了一条新颖的管道，以合成现实的用户查询，以整合各种关系信息和复杂的文本属性以及其基础真相（项目）。我们进行严格的人类评估以验证合成查询的质量。我们通过高质量的人类生成的查询进一步增强基准，以提供真实的参考。s rk是一个全面的测试床，用于评估大型语言模型（LLMS）驱动的检索系统的性能。我们的实验表明，ST A RK对当前检索和LLM系统提出了重大挑战，强调了对更有能力的半结构检索系统的需求。
EMASS实现突破会导致基准测试
●ECS点芯片组通过嵌入式AI。系统PTE。ltd（EMASS）的能源消耗低20倍，为边缘AI应用中的超低功率性能树立了新的基准。●结果验证了处理计算密集型任务的SOC潜力，例如实时2D到3D图像转换，但以节能的方式，这对于Eyefly3D TM应用很重要。●ECS点实现了行业领先的推理潜伏期，人物检测为5.2 ms（毫秒），图像分类为6.3 ms。●EMASS的解决方案每次推理的能源消耗低至3.7 microjoules，因此非常适合对功能敏感的应用，例如IoT设备，可穿戴设备，可穿戴设备和智能技术，而效率至关重要。●从设置到评估的全面基准测试过程以每个基准2小时的时间完成，展示了该系统在性能和测试方法中的效率，并允许额外的时间进行进一步的测试和结果验证，并持续到2024年10月18日星期五。
价值基准银标准化计划
您的申诉和上诉权利：如果您对拒绝索赔的计划提出投诉，则有一些机构可以提供帮助。此投诉称为申诉或上诉。有关您的权利的更多信息，请查看您将获得该医疗要求的福利的解释。您的计划文件还提供完整的信息，以提交索赔，上诉或申诉。有关您的权利，本通知或协助的更多信息，请联系：劳工部的员工福利安全管理局，电话866-444-EBSA（3272）或dol.gov/ebsa/healthreform；或者，如果您的承保范围得到了全部保险，您也可以联系犹他州保险部，消费者援助办公室，套房3110，州办公室大楼，盐湖城，犹他州84114。