XiaoMi-AI文件搜索系统
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视觉增强的动态语义原型，用于生成零拍学习
生成的零拍学习（ZSL）学习了一个生成器来合成看不见类的视觉样本，这是推进ZSL的有效方法。然而，现有的发电方法依赖于高斯噪声和预定义的语义原型的条件，这限制了仅在特定的看到类中优化的发电机，而不是对每个视觉实例进行特征，从而导致概括不良（例如，过度适用于可见的类）。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的视觉启动动态语义原型方法（称为VADS），以增强发电机来学习准确的语义 - 视觉映射，以充分利用视觉效果的知识为语义条件。详细说明，VADS由两个模块组成：（1）视觉吸引域知识学习模块（VDKL）了解视觉特征的偏见和全局先验（称为域的视觉知识），这些偏见取代了纯净的高斯噪声，以提供更丰富的先验噪声信息； （2）以视觉为导向的语义更新模块（VOSU）根据样本的视觉表示更新语义原型。最终，我们将它们的输出作为动态语义原型串联，作为发电机的条件。广泛的实验表明，我们的VAD在三个突出的数据集上实现了上升的CZSL和GZSL prounperces，并且在Sun，Cub和Awa2上分别胜过其他最先进的方法，其平均分别增加了6.4％，5.9％，5.9％和4.2％。
用移动操作的交互式对象搜索语言的动态场景图
摘要 - 为了充分利用移动操纵机器人的功能，必须在大型未探索的环境中自主执行的长途任务。虽然大型语言模型（LLMS）已显示出关于任意任务的紧急推理技能，但现有的工作主要集中在探索的环境上，通常集中于孤立的导航或操纵任务。在这项工作中，我们提出了MOMA-LLM，这是一种新颖的方法，该方法将语言模型基于从开放式摄影场景图中得出的结构化表示形式，随着环境的探索而动态更新。我们将这些表示与以对象为中心的动作空间紧密地交织在一起。重要的是，我们证明了MOMA-LLM在大型现实室内环境中新型语义交互式搜索任务中的有效性。最终的方法是零拍摄，开放式摄影库，并且可以易于扩展到一系列移动操作和家用机器人任务。通过模拟和现实世界中的广泛实验，与传统的基线和最新方法相比，我们证明了搜索效率的显着提高。我们在http://moma-llm.cs.uni-freiburg.de上公开提供代码。
LiDAR4D：用于新型时空视图 LiDAR 合成的动态神经场
尽管神经辐射场 (NeRF) 在图像新视图合成 (NVS) 方面取得了成功，但 LiDAR NVS 仍然基本上未被探索。以前的 LiDAR NVS 方法采用了与图像 NVS 方法的简单转变，同时忽略了 LiDAR 点云的动态特性和大规模重建问题。鉴于此，我们提出了 LiDAR4D，这是一个可微分的 LiDAR 专用框架，用于新颖的时空 LiDAR 视图合成。考虑到稀疏性和大规模特性，我们设计了一种结合多平面和网格特征的 4D 混合表示，以由粗到细的方式实现有效重建。此外，我们引入了从点云衍生的几何约束来提高时间一致性。对于 LiDAR 点云的真实合成，我们结合了光线丢弃概率的全局优化来保留跨区域模式。在 KITTI-360 和 NuScenes 数据集上进行的大量实验证明了我们的方法在实现几何感知和时间一致的动态重建方面具有优越性。代码可在 https://github.com/ispc-lab/LiDAR4D 获得。
光激发二维钙钛矿中的非平衡晶格动力学
2D金属卤化物钙钛矿是一类新兴的可溶液加工半导体，由于其依赖于厚度和成分的电子可调性、简便的合成和高缺陷容忍度而引起了人们的浓厚兴趣，这使得它们在各种光电应用中具有吸引力。 [1] 这些2D变体是通过有机铵阳离子和金属卤化物八面体自组装成量子阱结构而形成的。 与相关的3D组合物相比，这种维度赋予了电荷载流子的量子限制，并且由于介电屏蔽减少而增加了激子结合能。 [2] 3D组合物中低频声子的数量和室温下的动态无序影响电子-空穴对的介电环境，从而导致电子-声子相互作用，例如电荷载流子屏蔽
infinigen：具有动态KV缓存管理的大语言模型的有效生成推断
基于变压器的大语言模型（LLMS）在各种自然语言处理任务中都具有令人印象深刻的表现。为LLM推断为生成长含量而构成挑战，这是由于瞬态状态的巨大内存足迹（称为键值（KV）缓存），该状态以序列长度和批处理大小缩放。在本文中，我们提出了Infinigen，这是一种针对Longext Genertion量身定制的新型KV缓存管理框架，该框架协同与现代卸载基于卸载的推理系统合作。Infinigen利用了关键见解，即可以通过对当前层的最小彩排以及查询权重的一部分和后续层的关键缓存进行最小化的彩排来推测，对于计算变压器中后续注意力层至关重要的重要洞察力。这使我们只能预取基本的KV缓存条目（不提供所有内容），从而在基于卸载的LLM服务系统中减轻主机内存中的提取开销。我们对几种代表性LLMS的评估表明，与先前的KV高速缓存管理方法相比，Infinigen将基于现代卸载系统的总体性能提高了3.00倍，同时提供了更好的模型准确性。
Ralph Lauren 营销策略动态
Ralph Lauren 通过他的眼光、风格和影响力改变了时尚的定义；他创造了一个安全的空间来过“美国生活方式”。Lauren 在纽约市长大，成为时尚界的先驱。Ralph Lifshitz 出生于 1939 年 10 月 14 日，对时尚产生了浓厚的兴趣，并热衷于打造自己的品牌形象。他于 1967 年开始生产男士领带系列；Polo 品牌以自己的名义为 Beau Brummel Ties 设计领带，这是他独特的做法。Lauren 早期的领带很宽，受到英国设计的影响，其图案表明了当时的审美时期。该品牌扩展为一个全球生活方式帝国，涵盖服装、配饰、香水和奢侈家居用品。它对市场的开创性贡献让受众能够想象品牌的舒适性和可靠性，市场策略强调通过在消费者和 Polo Ralph Lauren 生活方式之间建立情感联系来销售生活方式而不仅仅是产品。
JRDB-Social：一个多方面的机器人数据集，用于理解社会群体内人类互动的上下文和动态
了解人类的社会行为对于综合愿景和机器人技术至关重要。微观的观察（例如，分裂行动）不足，需要采取一种全面的方法来考虑个人行为，组内动态和社会群体层次，以彻底理解。要解决数据集限制，本文引入了JRDB-Social，JRDB的扩展[2]。旨在填补跨室内和室外社会环境的人类理解的空白，JRDB-Social提供了三个层次的注释：个体属性，组内侵入和社会群体环境。该数据集旨在增强我们对机器人应用的人类社会动态的理解。利用最近的尖端多模式大型语言模型，我们评估了我们的基准，以表达其破译社会人类行为的能力。
白喉传输动力学的数学建模，以进行有效的预防和控制策略，重点
I.引言白喉是由核核细菌二甲菌引起的严重感染，可导致毒素导致严重疾病。细菌主要是通过咳嗽或打喷嚏的呼吸液滴传播的，但也可以通过与感染的疮或溃疡接触而传播。那些处于较高风险的人包括生活在同一家庭中的人或经常与受感染者密切接触的人（CDC，2022）。症状通常在感染后2-5天出现，并且严重程度有所不同，包括喉咙痛，嘶哑，厚厚的灰色膜覆盖喉咙和扁桃体，发烧，发冷和疲劳。如果未经治疗，白喉可能会引起并发症，例如呼吸道问题，心脏损伤和神经损伤（Mayo，2023年）。自2022年12月以来，NCDC报告了各个州的多次白喉爆发。到2023年6月30日，有798个确认的案件已从八个州的33个地方政府地区（LGA）报告，其中卡诺（Kano）为多数（782例）。这些病例主要影响2-14岁的儿童，导致确认病例80例死亡（NCDC，2023年）。从2023年6月至2023年8月，尼日利亚的白喉病例显着增加，有5898例可疑病例报告了11个州的59个LGA。仅第34周就看到了五个州的20个LGA的234例可疑病例，其中一个实验室确认的病例（WHO，2023年）。
航空航天系统的动态和控制
此转载是对航空航天系统的动态，控制和致动的全面研究，解决了航空航天工程中的关键挑战和创新解决方案。通过整合新的方法论和实际应用，该重印展示了空间操纵器的分布式控制中的进步，无拖力卫星的状态依赖性控制，全天候立方体的混合推进系统以及用于Aero-Engine Engine和Spacecra的先进策略。探索了各种技术，包括滑动模式控制，模型预测控制，分散的LQR和自适应模糊控制，以实现轨迹跟踪，振动抑制以及集成指导和控制的强大解决方案。 此外，这种重印强调了高级材料和传感技术的变革性潜力，例如压电传感器，纤维Bragg光栅（FBG）系统和智能材料，以增强振动抑制，结构健康监测和系统可靠性。 通过理论建模，计算分析和实验验证的结合，研究提供了对航空航天系统的设计和优化的整体观点。 针对研究人员，工程师和专业人员，该重印是理解航空动态，控制和驱动技术的最新进步和未来方向的宝贵资源。探索了各种技术，包括滑动模式控制，模型预测控制，分散的LQR和自适应模糊控制，以实现轨迹跟踪，振动抑制以及集成指导和控制的强大解决方案。此外，这种重印强调了高级材料和传感技术的变革性潜力，例如压电传感器，纤维Bragg光栅（FBG）系统和智能材料，以增强振动抑制，结构健康监测和系统可靠性。通过理论建模，计算分析和实验验证的结合，研究提供了对航空航天系统的设计和优化的整体观点。针对研究人员，工程师和专业人员，该重印是理解航空动态，控制和驱动技术的最新进步和未来方向的宝贵资源。
安全，动态人体工程学和自适应决策
摘要 - 将协作机器人集成到工业环境中的整合提高了生产率，但也强调了与操作员安全和人体工程学相关的重大挑战。本文提出了一个创新的框架，该框架集成了先进的视觉感知技术，实时人体工程学监测和行为树（BT）基于自适应的决策。与通常在孤立或静态上运行的传统方法不同，我们的方法结合了深度学习模型（Yolo11和缓慢地），先进的跟踪（无流感的卡尔曼滤波器）和动态的人体工程学评估（OWAS），提供了模块化，可扩展和适应性系统。实验结果表明，该框架在几个方面都优于先前的方法：检测姿势和动作的准确性，在管理人类机器人相互作用方面的适应性以及通过及时的机器人干预措施降低人体工程学风险的能力。尤其是，视觉感知模块比Yolov9和Yolov8具有优越性，而实时人体工程学的概念消除了静态分析的局限性。自适应角色管理是由行为树实现的，比基于规则的系统具有更大的响应能力，使该框架适合复杂的工业场景。我们的系统在掌握意图识别方面的准确性为92.5％，并成功地将人体工程学风险分类为实时响应能力（平均延迟为0.57秒），使及时的机器人指数术语 - 人类机器人合作，实时的eR-GONOMICS，实时的eR-GONOMICS，适应性的决策，视觉感知，视觉感知，是Haviour haviour tree Yolo，Yolo。