XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemEgo
关系创伤与右脑发育 | Yellowbrick
精神分析是一门研究潜意识过程的科学，近来经历了重大变革。自体心理学源自海因茨·科胡特 (Heinz Kohut) 的工作，它或许是对弗洛伊德理论最重要的修正，因为它将其基本核心概念从内心潜意识转变为关系潜意识，从认知自我转变为情绪处理自我。由于对意识觉知之下的基本、快速、基于身体的情感过程有着共同的兴趣，精神分析和神经科学之间正在展开富有成效的对话。在这里，我将这种跨学科视角应用于更深入地理解自体心理学核心的无意识大脑/心灵/身体机制。我提出了一种关于自我发展和结构化的神经精神分析概念，重点关注婴儿时期情绪处理右脑在经验基础上的成熟。然后，我阐述了一个跨学科的依恋创伤和病理性分离模型，这是一种早期形成的防御机制，可以抵御压倒性情感，这是自我精神病理学的一个主要特征。最后，我谈到了一些关于心理治疗改变过程机制的想法，并指出自我心理学本质上是一种关于右脑独特功能的心理学，精神分析和神经科学之间的和解即将到来。
使用混合特征融合
预测行人的穿越意图是在现实世界中安全驾驶自动驾驶汽车（AV）的重要任务。行人的行为通常会受到交通场景中周围环境的影响。基于基于视觉的神经网络的最新作品从图像中提取关键信息以执行预测。但是，在驾驶环境中，存在许多关键信息，例如驱动区域中的社交和场景互动，自我汽车和目标行人之间的位置和距离以及所有目标的运动。如何正确探索和利用上述隐式相互作用将促进自动驾驶汽车的发展。在本章中，两个新颖的属性，行人在道路或人行道上的位置，以及从目标行人到自我卡车的相对距离，这些距离源自语义图和深度图与边界框的相对距离。提出了基于多模式的混合预测网络，以捕获所有特征与预测行人交叉意图之间的相互作用。通过两个公共行人穿越数据集评估PIE和JAAD，拟议的混合框架的表现优于最先进的精度3％。关键字：行人交叉，特征融合
关键字：税收集群，综合法，经济，印度尼西亚。如何引用：Saputra，T。E.（2023）。税收集群对改进的影响
本文的研究重点是使用Omnibus Law方法形成版权法中的税收集群。综合法方法的使用有可能克服重叠的法规，监管变更的效率以及在立法中克服部门自我。这在就业税收集群中可以看出，其中发生了一些变化。尽管公众对税收征收，但版权法中的税收集群安排可以通过对公开上市公司的股息免税和税收优惠来对经济改善产生积极影响。本文旨在回答版权法在改善印度尼西亚经济方面的影响，以及征税集群在综合法律中的影响作为改善印尼经济的影响。这项研究的结果表明：版权法中的税收集群是印度尼西亚政府改善该国经济的战略步骤。法律的税收集群的变化旨在通过简化税收法规，鼓励投资，减轻税收负担并解决投资障碍来加强经济和金融部门。总的来说，创建工作法的税收安排有很大的潜力来推动经济增长，支持国家发展并加强印度尼西亚的经济地位，如果有效地实施。
v2x-real：用于车辆到所有合作感的大规模数据集
摘要。车辆到全能（V2X）技术的最新进步使自动驾驶汽车能够共享感应信息以通过遮挡来查看，从而极大地提高了感知能力。但是，没有现实世界中的数据集来促进真正的V2X合作感知研究 - 现有数据集仅支持车辆到基础设施合作或车辆到车辆的合作。在本文中，我们提出了V2X-Real，这是一个大规模数据集，其中包括多种车辆和智能基础设施的混合物，以促进V2X合作感知的发展，并具有多模式感测数据。我们的V2X-Real是使用两个连接的自动化车辆和两个智能基础架构收集的，它们都配备了包括LIDAR传感器和多视图摄像头在内的多模态传感器。整个数据集包含33K激光镜框架和171K摄像机数据，在非常挑战的城市场景中，有10个类别的注释框架超过120万。根据协作模式和自我观点，我们为以车辆为中心，以基础设施为中心，车辆到车辆和基础设施到基础结构的合作社来得出四种类型的数据集。提供了SOTA合作感知方法的综合多级多级多代理基准。V2X-REAL数据集和代码库可在https://mobility-lab.seas.ucla.edu/ v2x-real上找到。
自主驾驶系统中故障出现的错误配置软件测试
系统配置选项的优化对于确定其性能和功能性至关重要，尤其是在自动驾驶软件（ADS）系统的情况下，因为它们具有多种此类选项。广告领域的研究工作优先考虑开发了拟议的测试方法，以增强自动驾驶汽车的安全性和安全性。目前，基于搜索的方法用于在虚拟环境中测试ADS系统，从而模拟了现实世界的情况。但是，这种方法依赖于优化自我汽车和障碍的航路点，以产生触发违规的各种情况，并且没有以前的技术专注于从配置的角度优化广告。为了应对这一挑战，我们提出了一个名为Conferve的框架，这是第一个自动配置测试框架。Confve的设计着重于通过不同配置下的不同广告测试方法产生的重新违规场景出现，利用9个测试Oracles使以前的广告测试方法可以找到更多类型的违规行为，而无需修改其设计或实施，而无需修改其新颖的技术，以识别出漏洞的违法行为违规和违反违法行为和违反违法行为。我们的评估结果表明，同盟可以发现1,818条独特的违规行为，并减少74.19％的重复违规行为。
屏障增强的平行同位轨迹优化针对安全至关重要的自主驾驶
摘要 - 在防止过度保守行为的同时，对自动驾驶行为进行高度任务至关重要。在本文中，我们提出了一种屏障增强的平行同位轨迹优化（BPHTO）方法，使用过度删除的乘数交替方向方法（ADMM）进行实时集成决策和计划。为了促进自我车辆（EV）与周围车辆之间的安全相互作用，根据屏障功能，开发了一个时空安全模块，该模块展示了双向脉冲。在计划范围内的不同时间步骤中采用了不同的障碍系数，以解释周围HVS的不确定性并减轻保守行为。此外，我们利用驱动器操作的离散特性来初始化基于可及性分析的名义面向行为的自由式同型轨迹，并且每个轨迹在本地限制为特定的驾驶操作，同时共享相同的任务目标。通过利用安全模块和EV的运动学的双凸度，我们将BPHTO作为BI-CONVEX优化问题。然后使用约束转录和过度删除的ADMM来简化优化过程，从而可以实时生成多个轨迹，并具有可观的保证。通过一系列实验，拟议的开发显示了使用合成和现实世界流量数据集在各种交通情况下的任务准确性，稳定性和一致性的提高。
探索治疗师在爱尔兰成年人的发展创伤工作中对接地技术的经验和使用的经验
身体意识“在地面上脚”是一个平衡，心理成熟的人，“与现实保持联系”（Lowen，1993）。脚和腿奠定了“自我结构的基础和支持”（Lowen，2012年）。身体稳定性允许情绪稳定。Lowen的扎根概念对于处理该人失去身体和心理现实的各个方面至关重要（De Tord＆Bräuninger，2015年）。根据Clauer（2011）的说法，接地的概念包括垂直（与地面接触），与自己的身体接触，情感持有的能力以及将能量排放到地面上，并能够理解自己，并与包括治疗师在内的他人建立联系并与他人联系并与他人建立联系。de Tord andBräuninger（2015）讨论了在四个层面中的一个或几个层面中的一个或几个临床应用：身体接地，感觉接地，情感基础和社会基础。可视化练习，例如想象根部通过脚或骨盆长出的根，以及可视化“内部安全的地方”可能有助于客户获得安全感和遏制感（Van der Hart，2012年）。根据Heitzler（2009）的说法，它们可以帮助客户自我调节，恢复平衡并重新体验“宽容之窗”的安全性（Siegel，1999） - 神经系统唤醒的最佳区域。建立“安全空间”是当前或被记住的安全和保护地点，理想情况下是客户在生活中所知道的实际，泥土的位置”（Rothschild，2000年）。
采用：基于点...
深度神经网络（DNN）越来越多地整合到LiDAR（灯光检测和范围）的自动驾驶汽车（AVS）的感知系统（AVS），在对抗条件下需要稳健的性能。一个紧迫的担忧是LiDAR SPOOFEF攻击所带来的挑战，在该攻击中，攻击者将假物体注入LiDAR数据中，导致AVS误解了周围的环境并做出错误的决定。许多经常出租防御算法主要取决于感知输出，例如边界框。但是，这些输出在本质上受到了限制，因为它们是由从自我车辆的特定视图中获得的一组限制点产生的。对边界框的依赖是这种基本约束的体现。为了克服这些局限性，我们提出了一个新的框架，称为采用（基于名称的基于d eTection o n p oInt级的t emporal一致性），该框架基于连续帧的时间一致性，并基于点簇的相干性来量身定量测量跨连续帧的时间一致性。在我们使用Nuscenes数据集的评估中，我们的算法有效地反驳了各种激光局部攻击，达到了低（<10％）的假阳性比率（<10％）的假阳性比（> 85％）真实的正比，超过了现有的现有的现有的先进防御方法，CARLO和3D-TC2。此外，采用在各种道路环境中表现出有希望的准确防御潜力。
2020-2025战略计划的警察分析...
建立人类技能，经济和社交技能的工作将继续，以及高质量的经济体，诱惑和技术，能源，心理学，营养，养分，路线，光子和技术整合之间在建设知识群落之间很重要的地方。将以特殊权威（官方或非犹太人）的形式以及毕业生和研究生的支持。技术技能和技术能力的发展将鼓励使用新的开发报价和技术传播。主要需要黑人和妇女利益相关者在研究和劳动力发展方面以及医学毕业生的毕业生。
bevfastline：自动停车申请的单拍快速BEV线检测
摘要：在自主停车场景中，准确的近场环境感知对于平稳操作至关重要。停车线的检测与富有理解的车道检测不同，由于缺乏方向，位置和色彩，图案和背景表面的各种外观的空间一致性而提出了独特的挑战。因此，依赖锚和偏移的车道检测的最新模型并非直接适用。本文介绍了BevFastline，这是一种新颖的端到端线条标记鸟类眼视图（BEV）空间中的架构，该空间是为360◦多相机感知应用而设计的。bevfastline将我们的单发线检测方法与先进的反视角映射（IPM）技术集成在一起，尤其是我们的快速分裂技术，以在各种空间上下文中有效地检测线条标记。此方法适用于3级自动化车辆中的实时硬件。BEVFastline准确地将停车线定位在BEV空间中，最高为10厘米。我们的方法，包括更快的快速SPLAT和单杆检测，超过LSS及其准确性，达到80.1％的精度，90％的召回率，几乎使基于BEV的分段和多线线模型的性能翻了一番。这种简化的解决方案在复杂的，动态的停车环境中非常有效，在自我车辆周围10米以内的高精度定位。