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深度学习和流量标志的多模式LLM ...
自动驾驶汽车（AVS）需要可靠的交通标志识别和健壮的车道检测功能，以确保在复杂和动态的环境中实现安全的导航。本文介绍了一种综合方法，结合了先进的深度学习技术和多模式大型语言模型（MLLMS），以实现全面的道路。对于交通标志识别，我们系统地评估了Resnet-50，Yolov8和RT-Det，在Resnet-50中以99.8％的状态效果达到99.8％，Yolov8的精度为98.0％，尽管具有较高的计算机复杂性，但在RT-DECT上的精度达到了96.6％的精度。对于车道检测，我们提出了一种基于CNN的分割方法，通过多项式曲线拟合增强了，该方法在有利条件下肝脏高精度。更重要的是，我们引入了一个轻巧的，多模式的，基于LLM的框架，该框架直接进行了调整的指令，以调整您的小而多样化的数据集，从而消除了对Intial预处理的需求。该框架有效地处理了各种车道类型，复杂的交叉点和合并区域，可以通过不利条件下的推理来提高车道检测可靠性。尽管有限制可用的培训资源，但我们的多模式方法表明了高级推理能力，达到了53.87％的所有准确性（FRM），这一问题总体上是82.83％的总体确保（QNS），在清晰的条件下，泳道的检测准确性为99.6％，在夜间和93.0％的情况下为93.0％的雨水，以及8.0％的雨水，以及8.8的范围。道路退化（95.6％）。拟议的综合框架显着增强了AV感知的可观性，从而极大地促进了在各种和充满挑战的道路方案中更安全的自主驾驶。
劳动管理计划（LMP）
数量法案COC行为守则CHS CHS社区健康与安全COVID 199新型冠状病毒病DRP DRP流离失所的罗兴亚人口EHS环境，健康和安全EPI EPI扩展了有关ESMP环境和社会管理计划环境和社会管理计划ESS ESS ESS ESS ESS和社会标准的计划通过多部门方法项目HNP健康，营养和艾滋病毒 /帮助人类免疫缺陷病毒 /获得的免疫缺陷综合症HSD卫生服务部ICT信息和通信技术IEDCR流行病学和疾病研究ILO ILO ILO研究ILO INTOR INTERATION ILO ILLO INTRAPATION LMP INTRAPAIP Non-Communicable Diseases NGO Non-Government Organization NID National Identification Card OH&S Occupational Health and Safety OHS Occupational Health Safety OHSP Occupational Health & Safety Plan PV Photo Voltaic PIU Project Implementation Unit PPE Personal Protective Equipment SEA Sexual Exploitation and Abuse SH Sexual Harassment WASH Water, Sanitation, and Hygiene WB World Bank WHO World Health Organization数量法案COC行为守则CHS CHS社区健康与安全COVID 199新型冠状病毒病DRP DRP流离失所的罗兴亚人口EHS环境，健康和安全EPI EPI扩展了有关ESMP环境和社会管理计划环境和社会管理计划ESS ESS ESS ESS ESS和社会标准的计划通过多部门方法项目HNP健康，营养和艾滋病毒 /帮助人类免疫缺陷病毒 /获得的免疫缺陷综合症HSD卫生服务部ICT信息和通信技术IEDCR流行病学和疾病研究ILO ILO ILO研究ILO INTOR INTERATION ILO ILLO INTRAPATION LMP INTRAPAIP Non-Communicable Diseases NGO Non-Government Organization NID National Identification Card OH&S Occupational Health and Safety OHS Occupational Health Safety OHSP Occupational Health & Safety Plan PV Photo Voltaic PIU Project Implementation Unit PPE Personal Protective Equipment SEA Sexual Exploitation and Abuse SH Sexual Harassment WASH Water, Sanitation, and Hygiene WB World Bank WHO World Health Organization
bevdriver：利用LLMS中的BEV地图进行强大的闭环驾驶
摘要 - 自主驾驶有可能为更有效的未来移动性奠定基础，要求研究领域通过安全，可靠和透明的驾驶来建立信任。大语言模型（LLM）具有推理能力和自然语言的理解，具有作为可以与人类互动和为人类驾驶员设计的环境互动的自我运动计划的普遍决策者的潜力。尽管这条研究途径很有希望，但当前的自动驾驶方法通过结合3D空间接地以及LLMS的发展和语言能力来挑战。我们介绍了BEV-驱动程序，这是一种基于LLM的模型，用于Carla中的端到端闭环驾驶，它利用潜在的BEV功能作为感知输入。bevdriver包括一个BEV编码器，以有效地处理多视图图像和3D LiDAR点云。在一个共同的潜在空间中，BEV特征通过Q-前者传播，以与自然语言指示保持一致，并传递给LLM，该LLM预测和计划在考虑导航说明和关键场景的同时，可以精确的未来轨迹。在Langauto基准测试中，与SOTA方法相比，我们的模型在驾驶得分上的性能高达18.9％。
IST1-CHMP1B相互作用的化学抑制剂会损害内体回收并诱导非童lc3脂质
摘要。本论文研究了金融风险管理中大型语言模型（LLM）和检索增强发电机（RAG）的实施和影响。通过定性搜索方法和金融机构中的迭代原型开发，本文探讨了这些技术如何改善风险管理专业人员的数据可访问性和决策过程。这些发现揭示了这些技术在金融环境中实现这些技术的潜力和挑战。尽管风险经理对技术表现出极大的热情和信任，但成功实施需要在数据归一化，语义建模和查询生成方面进行大量的手动工程工作。关键挑战包括处理模棱两可的自然语言查询并保持财务计算中的准确性。表明，尽管LLMS和RAG可以提高数据可及性，但它们的有效部署需要仔细注意特定于领域的需求和人为因素。这项研究通过洞悉实施挑战，用户接受和系统要求，为AI在金融服务中的实践应用方面的知识越来越多。这些发现对考虑类似的实施和提示未来研究的指示的金融机构具有重要意义，以提高AI辅助财务风险管理工具的可靠性和效率。
火鸟生产LMFP电池
图像2：Firebird共同沉淀过程成本和生产优势的高级过程流程表从LMFP阴极生产中产生的LMFP阴极产生的优势，生产商通常购买了结晶的MNSO₄₄，然后将其溶解回解决方案中以进行进一步处理，从而利用了从结晶过程中的大量能量。重要的是，Firebird的创新过程消除了这一效率低下，从而在LMFP阴极生产中具有至关重要的成本优势。消除硫酸盐工艺中的包装和结晶步骤等于预计的硫酸锰操作成本3约32％或167美元/吨。另外，在PCAM水平上预期的磨削还会产生进一步的总节省。CSU利用内部和第三方实验室都将LMFP转换为按钮电池进行全面的性能测试。此外，Firebird的技术很容易转移到中国以外的位置，将公司定位为LMFP阴极制造业的全球领导者。
Robodexvlm：视觉语言模型模型的任务计划和灵活机器人操纵的运动控制
摘要 - 本文介绍了Robodexvlm，这是一个用于机器人任务计划的创新框架，并掌握了配备灵敏手的协作操纵器的检测。以前的方法着眼于简化且有限的操纵任务，这些任务通常忽略了以长期培训方式抓住各种对象相关的复杂性。相比之下，我们提出的框架利用灵巧的手能够抓住不同形状和大小的对象，同时根据自然语言命令执行任务。所提出的方法具有以下核心组件：首先，设计了一个具有任务级恢复机制的稳健任务计划器，该机制设计了视觉语言模型（VLMS），这使系统能够解释和执行长序列任务。第二，基于机器人运动学和正式方法提出了语言引导的灵活掌握感知算法，该方法是针对带有多种物体和命令的零摄像的灵巧操作量身定制的。全面的实验结果验证了Robodexvlm在处理长层场景和执行灵巧抓握方面的有效性，适应性和鲁棒性。这些结果突出了该框架在复杂环境中运行的能力，展示了其进行开放式灵巧操作的潜力。我们的开源项目页面可以在https://henryhcliu.github.io/robodexvlm上找到。
LLM代理和工具使用
•山姆·奥特曼（Sam Altman）在他的关键笔记之一中说：“ GPT和助手是代理商的前身。他们将逐渐能够代表您计划并执行更复杂的动作。这些是我们迈向AI代理的第一步。”•比尔·盖茨（Bill Gates）在他的博客中写道：“代理商不仅会改变每个人与计算机互动的方式。他们还将颠覆软件行业，这是我们从打字命令到敲击图标以来的计算上最大的革命。”
Ayurjanakosh-使用LLM
摘要：Ayurjanakosh是一个创新的软件平台，旨在通过大语言模型彻底改变个性化的阿育吠陀医疗保健。该平台根据用户的Prakriti（宪法）和Dosha提供个性化的药物和配方建议，同时还考虑了病史。通过使用Langchain和标准化的数据模式，Ayurjanakosh确保了有效的语义搜索和个性化的健康见解。结果表明，个性化的医疗保健方面取得了重大进步，将古代阿育吠陀智慧与现代技术合并为整体健康管理。该项目解决了个性化的阿育吠陀解决方案的关键差距，从而在整体健康实践中得到了重大改进。关键字：阿育吠陀科学，聊天机器人，医疗保健，自然语言处理（NLP），LLM，lang链，语义搜索，矢量搜索。
AAS 2025-电影博览会
Hot Stuff（“ Barang Panas”）是一部纪录片，描绘了印度尼西亚更大的能源过渡背景下与地热项目相关的社会和环境问题。印度尼西亚在策略上位于火环上，大约有40％的世界已知地热储量（以29 gw）。目前仅次于美国，它是世界排名第二，但这仅占其地热潜力的7％。旨在根据全球对绿色能源过渡的承诺来利用这种潜力，印度尼西亚正在利用其地热矿床。由埃克斯佩西西亚·巴鲁（Ekspedisi Indonesia Baru）和阳光（Sunspirit）为正义与和平而制作的电影记录了来自苏门答腊，爪哇，巴厘岛和弗洛雷斯的印度尼西亚地热场所的动态，并询问了对地理能量的“环境友好”的主张。