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将扩散模型缩放到现实世界3D激光雷达场景完成
计算机视觉技术在自动驾驶汽车的感知堆栈中起着核心作用。使用此类方法来感知给定数据的车辆周围环境。3D激光雷达传感器通常用于从场景中收集稀疏的3D点云。然而，根据人类的看法，这种系统努力鉴于那些稀疏的点云，因此很难塑造现场的看不见的部分。在此问题中，场景完成任务旨在预测LiDAR测量中的差距，以实现更完整的场景表示。鉴于最近扩散模型作为图像的生成模型的有希望的结果，我们建议将其扩展以实现单个3D LIDAR扫描的场景。以前的作品使用了从LiDAR数据提取的范围图像上使用扩散模型，直接应用了基于图像的扩散方法。差不多，我们建议直接在这些点上操作，并介绍尖锐的和降解的扩散过程，以便它可以在场景规模上有效地工作。与我们的方法一起，我们提出了正规化损失，以稳定在denoising过程中预测的噪声。我们的实验评估表明，我们的方法可以在单个LIDAR扫描中完成场景，作为输入，与最新场景完成方法相比，产生了更多详细信息的场景。我们认为，我们提出的扩散过程公式可以支持应用于场景尺度点云数据的扩散模型中的进一步研究。1
提前计划：段落完成任务的自我监督文本计划
尽管上下文化的语言模型最近在各种NLP任务上取得了成功，但语言模型本身仍无法捕获长长的多句文档的文本共同（例如，段落）。人类经常就发言之前就何种方式以及如何发言做出结构性决定。通过这种高级决策和以连贯的方式构建文本的指导性实现被称为计划过程。模型可以在哪里学习这样的高级相干？段落本身包含在这项工作中称为自upervision的各种形式的归纳相干信号，例如句子顺序，局部关键字，修辞结构等。以此为动机，这项工作为新的段落完成任务p ar -c om;在图形中预测蒙版的句子。但是，该任务遭受了预测和选择相对于给定上下文的适当局部内容。为了解决这个问题，我们提出了一个自我监督的文本计划，该计划可以预测首先说出的内容（内容预测），然后使用预测的内容指导验证的语言模型（表面实现）。SSPlanner在自动和人类评估中的段落完成任务上的基线生成模型优于基线生成模型。我们还发现，名词和动词类型的关键字的组合是最有效的内容选择。提供了更多内容关键字，总体发电质量也会提高。
对GitHub Copilot代码完成功能的研究
随着软件开发的复杂性的增加，增强开发人员的生产力已成为组织的关键重点。这项研究调查了AI驱动的代码完成工具Github Copilot对开发人员生产率的影响。通过采用混合方法方法，我们分析了调查和生产率指标的定量数据，以及来自各种经验水平的开发人员的访谈的定性见解。调查结果表明，GitHub Copilot可显着提高编码效率，减少日常任务的时间并通过智能建议提高代码质量。然而，还指出了诸如对AI生成的代码的依赖以及建议的偶尔不准确的挑战。这项研究有助于理解软件开发中的AI工具，从而强调了它们的潜在收益和局限性。对寻求利用AI技术提高生产力的开发人员和组织的影响以及未来研究的建议进行了讨论。
减少碳的完成技术标准...
2当测量温室气体排放的报告时，通常在二氧化碳等效单位（CO2E）中进行。使用CO2E的使用允许随着时间的推移进行更容易访问的报告和直接跟踪和排放报告。二氧化碳包括京都协议中定义的所有温室气体：二氧化碳，甲烷，一氧化二氮，氢氟化合物，全氟化合物，硫二氟化硫和氮三氟化物。这些温室气体中的每一个都有一个转换因子，如Defra：www.gov.uk/government/publications/greenhouse-gas-reporting-conversion-factors-2020，当使用“ Net net Zero Carbon”时，使用的是CO2和CO2E和CO2E Ensions and NET Zero co2，而不是co2。
像我的三元组一样吸引我：利用生成AI进行Wikidata图像完成（海报）
[1] Gabriel Amaral，Rodrigues的Odinal和Elena Symperl。WDV：国家数据数据数据构建编织。在Ulrike Sattles，Aidan Hogan，Maria Keet，Valentine Presutti，JoãoPauloA. Almeida。 2022。内部Springer Publishing。
Neuromark DFNC模式
路径集成是在没有环境地标的情况下导航，并且是空间内存的主要认知机制。路径积分性能主要使用三角完成任务（TCT）在人类中评估。在人类中，TCT对早期诊断阿尔茨海默氏病显示了希望。 然而，在啮齿动物中，使用多种任务评估了路径积分，但目前没有一个为TCT提供同源性。 作为啮齿动物通常用作临床前模型，导致物种之间可比性能指标的同源路径积分任务很重要。 在本研究中，我们开发并测试了三角完成任务的新型啮齿动物版本，以增强路径整合性能的跨物种可比性。 大鼠能够理解和执行任务。 一组阿尔茨海默氏病模型大鼠（TGF344-AD）表现出与野生型同窝仔相似的路径整合性能。但是，对行为结构的分析表明使用不同的行为策略。 这项工作建立了三角完成任务的新型啮齿动物同源物，从而促进了人类路径整合的增强反向翻译研究。在人类中，TCT对早期诊断阿尔茨海默氏病显示了希望。然而，在啮齿动物中，使用多种任务评估了路径积分，但目前没有一个为TCT提供同源性。作为啮齿动物通常用作临床前模型，导致物种之间可比性能指标的同源路径积分任务很重要。在本研究中，我们开发并测试了三角完成任务的新型啮齿动物版本，以增强路径整合性能的跨物种可比性。大鼠能够理解和执行任务。一组阿尔茨海默氏病模型大鼠（TGF344-AD）表现出与野生型同窝仔相似的路径整合性能。但是，对行为结构的分析表明使用不同的行为策略。这项工作建立了三角完成任务的新型啮齿动物同源物，从而促进了人类路径整合的增强反向翻译研究。
