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Moveit和Moveit Pro之间的功能比较
Moveit Pro是一个开发人员平台和SDK，其中包含许多用于机器人ARM运动计划，控制，抓握和计算机视觉的高级算法。Moveit Pro可以更快，更可靠地运送生产。MoveIt是ROS生态系统中Moveit Pro最初建立的原始开源框架。
NLA成员功能“在众人瞩目的焦点”
马丁·玛丽埃塔（Martin Marietta）在减少CO 2排放方面已经取得了显着改进，最近在其伍德维尔（Woodville）运营中安装了三个1.5兆瓦风力涡轮机。在寻找更多的选择来抵消其碳足迹的同时，马丁·玛丽埃塔（Martin Marietta）了解了一家电力公司（以前是一个能源公司），这是一家位于俄亥俄州的工业电力公司。一家电力公司在伍德维尔站点进行了工程和风能研究，以确保风力涡轮机是可行的选择。截至2024年4月，这些涡轮机正在运行，预计将使石灰厂的范围2温室气体（GHG）排放量最多每年10,000公吨。涡轮机（每台高400英尺高）每年还会产生1400万小时的时间 - 足以为1,200至1,350个平均房屋供电。
功能增强的移动映射系统上的LiDAR-SLAM
猛击和进程是使用视觉准确定位车辆的主要方法。SLAM基准[6]使3D大满贯用于自动驾驶。与基于图像的SLAM [11]相比，基于激光雷达的SLAM具有更高的准确性，对照明条件的敏感性降低以及直接获取3D数据的能力。基于激光雷达的SLAM是机器人技术的重要研究主题。第一个值得注意的框架Google制图师[7]是针对2D大满贯开发的。随后，2D LiDAR SLAM已在室内映射中广泛使用，其中包括Navvis M3手推车[2]之类的示例。从2D到3D大满贯，使用两种主要策略来匹配连续的LiDAR点云：基于迭代的最接近点（ICP）的方法[5，14，16]和基于特征的方法[13，17]。深
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
功能增强：一种新的表示学习方法
本白皮书通过集成AI介绍了功能增强算法，这是一种新颖的方法，旨在从根本上改变机器学习中的数据制备和模型培训和推理范式（ML）和人工智能（AI）。通过利用因果推理和统计建模的见解，该算法解决了未观察到的混杂因素和潜在变量的挑战，从而丰富了数据质量并简化了复杂的非线性关系的表示。这项创新不仅促进了各种ML算法的更轻松的建模，而且还为数据质量，模型解释性和ML研究的民主化树立了新的基准。本文深入研究了算法的理论基础，将其与常规技术区分开来，并探讨其普遍适用性和对预测性ML和生成AI的重大影响。fur-hoverore概述了将这种转移方法整合到多种ML管道和数据类型中的未来方向，突出了其推动模型效率，鲁棒性和性能提高的潜力。
飞机滑行时间预测：特征重要性及其...
滑行仍然是许多机场的主要瓶颈。最近，已经提出了几种为滑行飞机分配有效路线的方法。这些方法所依赖的路线算法依赖于对穿越每一段滑行道所需时间的准确预测。许多特征都会影响滑行时间，包括所走的路线、飞机类别、机场的运营模式、交通拥堵信息和当地天气状况。使用几个国际机场的真实数据，我们比较了多个预测模型并调查了这些特征的影响，得出了准确建模滑行时间的最重要特征的结论。我们表明，使用一小部分特征可以实现高精度，这些特征包括所有机场普遍重要的特征（出发/到达、距离、总转弯、平均速度和最近的飞机数量）以及特定目标机场的少数特征。从所有特征转移到这个小子集会导致在 1、3 和 5 分钟内正确预测的动作下降不到 1 个百分点。
通过遗传算法进行图像特征提取的研究。
从庞大且可能异构的影像数据集中提取感兴趣的特征是许多终端用户面临的一项关键任务。从大范围环境监测到太空商业勘探，再到现代制图，工人和研究人员可以使用在一系列光谱带中运行的高性能收集平台。随着新的分发技术和数据格式使这些数据的传播越来越便宜和容易，成功利用这些信息的瓶颈比以往任何时候都更多地取决于是否有合适的分析工具。开发这些工具是一项昂贵的业务，通常需要高技能分析师投入大量时间。国家和商业压力为开发用于传统数据格式（例如，光电影像、全色和/或可见/红外）的成熟工具提供了必要的动力，用于被认为重要的特定任务，但可能会出现新情况，现有工具可能是专有的或保密的。分析工具的通用性本身就是一个重要问题。成熟的工具经常表现出很强的专业化。此外，随着 LANDSAT 和 SPOT 等多光谱传感器平台的出现，分析师现在可以搜索光谱、空间以及可能的混合空间光谱特征，这需要开发全新的工具包。我们在遥感领域的工作促使我们寻求
探索大型语言模型
大型语言模型（LLMS）的快速发展具有显着影响的各个领域，利用了它们出色的几次射击和零照片的学习能力。在这项工作中，我们旨在探索和理解以数据为中心的观点的基于LLMS的特征选择方法。我们首先将现有的特征选择方法（LLMS）分为两个组：数据驱动的特征选择，它需要样本的数值来进行统计推断和基于文本的特征选择，这些特征选择利用LLMS的先验知识来使用描述性上下文进行语义关联。我们使用各种尺寸的LLM（例如GPT-4，CHATGPT和LLAMA-2）进行分类和回归任务的实验。我们的发现强调了基于文本的效果选择方法的效果和鲁棒性，并使用现实世界中的医疗应用来展示其潜力。我们还讨论了采用LLM进行征服选择的挑战和未来机会，为这一新兴领域的进一步研究和探讨提供了见解。
