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感知有助于计划：促进多阶段车道 -
摘要 - 在计划自动驾驶时，要考虑基本的交通元素，例如车道，相互作用，交通法规和动态代理，这一点至关重要。但是，他们经常被传统的端到端计划方法所忽视，这可能导致效率低下和不遵守交通法规。在这项工作中，我们努力将这些元素的感知整合到计划任务中。为此，我们提出了感知有助于计划（PHP），这是一个新颖的框架，可将车道级别的计划与知觉调和。此集成确保计划本质上与流量限制一致，从而促进安全有效的驾驶。具体来说，PHP考虑了两条车道边缘在Bird's Eye View（BEV）中的位置，以及与车道交叉路口，车道方向和车道占用相关的属性。在算法设计中，该过程始于编码多相机图像的变压器以提取上述特征并预测车道级别的感知结果。接下来，分层功能早期融合模块完善了预测计划属性的功能。最后，一个特定的解释器利用了一个晚期融合过程，旨在整合车道级别的感知和计划信息，最终导致生成车辆控制信号。在三个CARLA基准上进行的实验显示，与现有算法分别达到27.20％，33.47％和15.54％的驾驶得分的显着提高，分别实现了最新性能，系统运行高达22.57 fps。
扩散反馈有助于剪辑查看更好的
对比性语言图像预训练（剪辑），它擅长于跨领域和模态提取开放世界的表示，已成为各种愿景和多模式任务的基础。然而，最近的研究表明，剪辑具有严重的视觉缺陷，例如几乎无法区分方向，数量，颜色，结构等。这些视觉缺点还限制了剪辑上构建的多模式大语模型（MLLM）的感知能力。主要原因可能是由于缺乏文本的独特性和图像的多样性，用于训练剪辑的图像文本对固有地存在偏差。在这项工作中，我们为剪辑模型提供了一种简单的培训方法，该方法在很大程度上通过自我监督的扩散过程克服了其视觉缺陷。我们介绍了Diva，该Diva使用Di Flupusion模型作为vrip ssistant的v。具体来说，Diva利用文本到图像扩散模型的生成反馈来优化剪辑表示，仅具有图像（没有相应的文本）。我们证明，Diva提高了夹在具有挑战性的MMVP-VLM基准上的表现，该基准在很大程度上评估了细粒度的视觉能力（例如g。，3-7％↑），并在多模式理解和分割任务上增强了MLLM和视觉模型的性能。对29个图像分类和检索基准测试的广泛评估证实，我们的框架保留了夹子强的零击功能。该代码将在https://github.com/baaivision/diva上找到。
人工智能虚拟代理助力企业创业
该解决方案在 Migri 虚拟助理 Kamu 每年与 100,000 多名客户进行对话的过程中发挥了重要作用。它还帮助该机构在 BearingPoint 最近的研究中赢得了 2020 年数字服务最佳选择奖，税务局在同一类别中排名第四。税务局通过人工智能提供数字客户服务，开发了自己的以客户为中心的能力，以实现让企业和公民的税收变得简单的目标，将客户需求放在中心位置。专利和注册局则利用人工智能开发了客户服务，更加注重满足外国背景客户的需求。
关注核心技术问题有助于确保未来...
随着手机（尤其是智能手机）的使用量不断增长，越来越多的用户追求更多的功能、容量和性能，如果要保持这种势头，就需要解决与网络和手机相关的幕后问题。这就是 PANAMA 的优势所在。该项目成功地利用了来自半导体、测试工具、电子设计自动化行业和学术机构的领先欧洲合作伙伴的专业知识和经验来处理关键问题。行业和学术界之间的这种合作还展示了大学凭借其丰富的知识和研究资源可以为合作伙伴关系带来的价值，双方的企业家都在利用这一点。
灵活的牙科计划有助于节省自付费用
本通讯概述了我们一个或多个健康福利计划下提供的某些已确定的保险或非保险福利。我们的健康福利计划有排除和限制以及可继续或终止承保的条款。有关承保费用和完整详情，请参阅计划文件或致电或写信给您的 Humana 保险代理人或公司。如果本通讯与计划文件之间存在任何分歧，则以计划文件为准。
SBIR 助力 E-2 鹰眼提供对讲解决方案
输出，增加系统中无线电和频道的数量，提供远程控制功能、语音警告，以及使用无人机在视线障碍物上传递通信的能力，而这些障碍物以前会导致系统中断。2013 年，Mathtech 与海军签订了一份生产合同，此后已为近 50 架最新型鹰眼飞机建造并交付了系统。
增材制造解决方案助力国际盟友……
行业合作伙伴同样在通用电气 (GE) F414 发动机的 HUD 论坛中发挥了关键作用，该发动机是美国海军双引擎 F/A-18E/F 超级大黄蜂和 EA-18G 咆哮者的动力。从 2019 年到 2023 年，F414 生态系统经历了发动机模块短缺，因为它难以实现 341 架可执行任务的超级大黄蜂的目标。F414 HUD 促进了所有利益相关者之间的合作，并让 GE 深入了解了发动机短缺如何影响舰队。2023 年 11 月，东南舰队战备中心、F/A-18 和 EA-18G 项目办公室、海军供应系统司令部、国防后勤局、GE 和其他组织共同超越了 1,451 台待发 F414 发动机的目标，这是自 2018 年以来的首次——比计划的恢复时间表提前了 8 个月。
可解释的人工智能有助于弥补人工智能技能差距
机器学习的进步在公司之间和公司内部造成了“人工智能技能差距”。随着人工智能融入公司流程，我们将如何影响拥有和不拥有人工智能技能的员工之间的数字鸿沟尚不得而知。在本文中，我们询问管理者是否信任人工智能来预测后续事件，管理者的哪些特征与增加对人工智能预测的信任有关，以及可解释的人工智能 (XAI) 是否会影响用户对人工智能预测的信任。我们与一家大型银行合作，生成了人工智能预测，以确定贷款是否会延迟发放。我们将这些预测嵌入到仪表板中，在查看该工具之前和之后对 685 名分析师、经理和其他员工进行了调查，以确定哪些因素影响了员工对人工智能预测的信任。我们进一步随机分配了一些经理和分析师接受可解释的人工智能处理，该处理提供 Shapely 细分，解释为什么模型将他们的贷款归类为延迟以及模型性能指标。我们发现 i) XAI 与感知到的有用性更大但对机器学习预测的理解度较低相关； ii) 某些不愿使用人工智能的群体（尤其是高级管理人员和对人工智能不太熟悉的人）总体上更不愿意相信人工智能的预测；iii) 贷款复杂度越高，对机器学习预测的信任度就越高；iv) 有证据表明，不愿使用人工智能的群体对可预测人工智能的反应更强烈。这些结果表明，机器学习模型的设计将决定谁能从工作场所机器学习的进步中受益。
在 AEDC 进行的测试有助于延长 T-38 Talon 的使用寿命
(HSST) 计划的负责人塔克表示，RSH 是实现 HAPCAT 项目目标的关键要素。“我们的目标是开发和演示第一个洁净空气、真焓高超声速测试设施，该设施能够将模拟飞行条件从 4.5 马赫变为 7.5 马赫，以进行航空推进、气动和气动光学测试，”他表示。HAPCAT 的测试正在纽约州朗康科玛的 Alliant Techsystems (ATK) 通用应用科学实验室设施进行。最终，在 HAPCAT 中开发和验证的技术将被纳入 AEDC 的空气动力学和推进测试单元。塔克解释说，目前的国家高超声速航空推进地面测试设施使用流内燃烧或污染来实现进气的高温，然后通过固定几何形状的单马赫数喷嘴输送到发动机。 “污浊空气不能代表超燃冲压发动机在飞行过程中遇到的空气，会对准确量化吸气式超燃冲压发动机推进系统的关键性能和操作性指标产生不利影响，”他说。“这会增加采购项目的飞行测试风险，并迫使开发人员增加额外的设计裕度，而这可能会降低系统性能。”
冷冻语言模型有助于ECG零拍学习
心电图（ECG）是最常用的非侵入性，方便的医学监测工具之一，可帮助心脏病的临床诊断。最近，深度学习（DL）技术，尤其是自我监督的学习（SSL），已经在ECG的分类中发挥了巨大的潜力。SSL预训练在微调后仅通过少量注释的数据实现了效率性能。但是，当前的SSL方法依赖于注释数据的可用性，并且无法预测微调数据集中不存在的标签。为了应对这一挑战，我们提出了最终的ECG-T Ext s Ext s-Elf Sup-pre-Pre-Training（METS），这是使用自动生成的临床报告的第一项工作，以指导ECG SSL Pre-Training。我们使用可训练的心电图编码器和冷冻语言模型来分别嵌入配对的ECG并自动机器生成的临床报告。SSL旨在最大化配对的ECG和自动生成报告之间的相似性，同时最大程度地减少ECG和其他报告之间的相似性。在下游分类任务中，METS与依赖于注释数据的其他监督和SSL基线相比，在不使用零摄像机分类的情况下使用任何带注释的数据，就可以提高10％的性能。此外，尽管MIT-BIH与预先训练的数据集相比，METS在MIT-BIH数据集上达到了最高的回忆和F1分数。广泛的实验证明了在可推广性，有效性和效率方面使用ECG-TEXT多模式自学学习的优势。关键字：多模式的自我监督学习，零照片学习，语言模型，ECG，信号处理