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ma-lmm：长期视频理解的内存大型多模型
随着大型语言模型（LLM）的成功，将视觉模型融入了LLM，以建立视觉语言基础模型最近引起了人们的兴趣。但是，现有的基于LLM的大型多模式模型（例如，视频播放，视频聊天）只能摄入有限数量的框架以进行简短的视频理解。在这项研究中，我们主要专注于设计一个有效有效的模型，以进行长期视频理解。我们建议以在线方式处理视频并将过去的视频信息存储在存储库中，而不是像大多数现有作品一样尝试同时进行更多框架。这使我们的模型可以参考历史视频内容以进行长期分析，而不会超过LLM的上下文长度约束或GPU内存限制。我们的内存库可以以现成的方式被缝制到当前的多模式LLMS中。我们在各种视频理解任务上进行了广泛的实验，例如长期介绍，视频问题答案和视频字幕，我们的模型可以在多个数据集中实现最新的性能。
从非事故交通视频
安全测试是自动驾驶系统（ADSS）开发的基本支柱。为了确保ADS的安全性，生成各种安全性的测试方案至关重要。现有广告从业人员主要集中于在模拟环境中重现现实世界中的交通事故以创建测试场景，但必须强调，由于人类驾驶和自主驾驶之间的差异，这些事故中的许多事故并未直接导致对ADS的安全违规。更重要的是，我们观察到，某些无事故现实世界的情况不仅可以导致广告中的不良行为，而且还可以在模拟测试期间利用违反广告的行为。因此，从常规交通情况（即无碰撞场景）中发现安全侵犯ADS的行为至关重要，以确保自动驾驶汽车（AVS）的安全性。我们介绍了Leade，这是一种实现上述目标的新方法。它会自动从交易视频中生成抽象和具体的方案。然后，它优化了这些场景，以在人类驾驶安全工作的语义一致方案中搜索对广告的安全侵犯。具体来说，Leade增强了大型多模型（LMM）的能力，可以通过流量视频准确构建抽象场景，并通过多模式的几种思想链（COT）生成具体场景。我们在Apollo的工业级4级广告上实施并评估Leade。基于它们，Leade评估并增加了自我车辆（即，与正在测试的ADS连接的车辆）和在语义同等场景中进行人类驾驶之间的行为差异（这里等效语义意味着测试场景中的每个参与者都具有与原始实际交通情况中相同的抽象行为）。实验结果表明，与最先进的广告场景生成方法相比，Leade可以准确地从交通视频中生成测试场景，并有效地发现了具有相同无事故交通情况语义语义的测试场景中更多类型的安全违反Apollo的行为。
Idea23D：协作式 LMM 代理支持从交错多模式输入生成 3D 模型
随着 2D 传播模型的成功，2D AIGC 内容已经改变了我们的生活。最近，这一成功已扩展到 3D AIGC，其中最先进的方法可以从单个图像或文本生成带纹理的 3D 模型。但是，我们认为当前的 3D AIGC 方法仍然没有完全释放人类的创造力。我们经常想象由多模态输入制成的 3D 内容，例如如果我的宠物兔子在桌子上吃甜甜圈会是什么样子。在本文中，我们探索一种新颖的 3D AIGC 方法：从 IDEA 生成 3D 内容。IDEA 是由文本、图像和 3D 模型组成的多模态输入。据我们所知，这种具有挑战性和令人兴奋的 3D AIGC 设置以前尚未被研究过。我们提出了新的框架 Idea23D，它结合了基于大型多模态模型 (LMM) 和现有算法工具的三个代理。这三个基于 LMM 的代理负责提示生成、模型选择和反馈反射。它们在完全自动化的循环中相互协作和批评，无需人工干预。然后，该框架生成一个文本提示，以创建与输入 IDEA 紧密一致的 3D 模型。我们展示了令人印象深刻的 3D AIGC 结果，超越了以前的方法。为了全面评估 Idea23D 的 3D AIGC 功能，我们引入了 Eval3DAIGC-198 数据集，其中包含 198 个用于 3D 生成任务的多模态输入。该数据集评估生成的 3D 内容与输入 IDEA 之间的一致性。我们的用户研究和定量结果表明，Idea23D 显著提高了 3D 生成的成功率和准确性，并且在各种 LMM、文本转图像和图像转 3D 模型中具有出色的兼容性。代码和数据集可在 https://idea23d.github.io/ 获得。
能源和设施状况评估 (LMMW_1224)
EFCA 将帮助您确定机会和策略以... • 通过电气化减少对化石燃料的依赖（和能源成本）。 • 整合可再生能源（太阳能光伏、电池储能系统、风能等）。 • 减少温室气体排放。 • 降低总体能源消耗和持续的建筑运营成本。 • 更好地了解设施状况、相关风险和维护要求，以帮助您确定资本改善计划和预算的优先顺序。 • 实施有助于延长设施使用寿命和增加价值的现代化措施。 • 提高居民、租户和员工的舒适度。
深度能源改造和设施升级 (LMMW_1224)
我们的 E360 学院团队提供专业发展课程，旨在帮助设施管理人员和维护人员更好地运营和维护他们的建筑和建筑系统。L360 预防性维护计划是员工培训的理想补充，并确保提供持续的检查、维护和支持，以帮助您延长设施的使用寿命。
通过虚拟反事实校准在社会智能理解中缓解LMM的语言偏见
社会情报对于了解复杂的人类表达和社会影响至关重要。虽然大型的多模型模型（LMM）在社会智能问题答案中表现出了显着的表现（SIQA），但由于在预训练阶段中基于文本的数据的独立流行，它们仍然倾向于产生依靠语言先验的回答，并依靠相关上下文。要解释LMM的上述语言偏见，我们采用了一个结构的因果模型，并认为反事实推理可以通过避免LMMS内部常识知识与给定的结论之间的虚假相关性来减轻偏见。但是，构建多模式反事实样本是昂贵且具有挑战性的。为了应对上述挑战，我们提出了一个输出d Istribution c校准网络，该网络具有v irtual c-osunterfactual（dcvc）数据。DCVC设计了一个新颖的外部分配校准网络，以减轻负面语言偏见的影响，同时保留有益的先验。扰动被引入LMMS的输出分布，以模拟从上下文中的分布的分布转移，该分布被用来构建相反的aug augs数据。在多个数据集上进行的实验证明了我们提出的方法的有效性和可实现性。
最终清理 28 08 2024 ALMM 列表.xlsx
上汽通用五菱 280-54M 19.15 上汽通用五菱 285-54M 19.49 上汽通用五菱 310-60M 19.08 上汽通用五菱 315-60M 19.41 上汽通用五菱 370-72M 19.09 上汽通用五菱 375-72M 19.35 上汽通用五菱 380-72M 19.61 上汽通用五菱555-156MHC 19.78 上汽通用五菱560-156MHC 19.96 上汽通用五菱565-156MHC 20.14 上汽通用五菱570-156MHC 20.32 上汽通用五菱575-156MHC 20.50 上汽通用五菱580-156MHC 20.67 上汽通用五菱585-156MHC 20.85 上汽通用五菱590-156MHC 21.03 SGE520-144MHC 20.13 SGE525-144MHC 20.32 SGE530-144MHC 20.52 SGE535-144MHC 20.70 SGE540-144MHC 20.90 SGE545-144MHC 21.10 SGE550-144MHC 21.29 SGE470-132MHC 19.78 SGE475-132MHC 20.01 SGE480-132MHC 20.23 SGE485-132MHC 20.41 SGE490-132MHC 20.63 SGE495-132MHC 20.84 SGE500-132MHC 21.05 SGE420-120MHC 19.37 SGE425-120MHC 19.60 SGE430-120MHC 19.83 SGE435-120MHC 20.06 SGE440-120MHC 20.29 SGE445-120MHC 20.52 SGE450-120MHC 20.76 SGE455-120MHC 20.99 SGE380-108MHC 19.44 SGE385-108MHC 19.69 SGE390-108MHC 19.95 SGE395-108MHC 20.20 SGE400-108MHC 20.46
新程序宣布后（即 2018 年 11 月 1 日）纳入 RLMM 的风力涡轮机模型
** 型号证书的有效期仅限于组件证书的到期日，即 2027 年 4 月 13 日。免责声明：RLMM 列表中包含任何风力涡轮机制造商和风力涡轮机模型均基于各自公司提供的文件和信息，并不构成对列表中所含风力涡轮机模型的任何认证或推荐，包括适用性、可用性等。尽管如此，MNRE 绝不对任何后果负责，包括任何一方在任何时候使用该列表可能产生的技术、商业、运营、环境和法律影响。使用、完整文件验证及其后果的责任完全由用户承担。