XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemLVM
超越视力：距离远距离的LVMS智能导航
摘要 - 大型视觉模型（LVM）在理解和生成图像描述方面表现出了令人印象深刻的技能。但是，为了进一步提高自动驾驶汽车的决策能力并实现真正的自动导航，重要的是要通过推理和距离测量能力来增强这些模型。通过整合可以准确估算出仅视觉提示的各种对象的计算机视觉技术，LVMS处理自动驾驶汽车的感知输入将能够提供更精确，详细和上下文相关的驱动环境描述。这将允许车辆的决策系统做出更有信息的选择，并有效地浏览复杂的现实世界情景。描述包括车辆和诸如汽车，行人，交通标志和车道标记等物体之间的估计距离。，LVM不仅可以描述图像显示的内容，还可以描绘关键对象之间具有数值距离值的场景。通过估计距离的推理和度量空间意识增强，LVM处理自动驾驶汽车的图像将支持更明智的导航和在不同条件下的操纵选择。该车辆将对周围环境有更定量的了解，以帮助自动决策。通过应用这种增强的看法，我们的辅助驾驶系统可能能够提高道路安全性。单独使用相机输入可以实时准确地量距。这使系统可以就安全后距离做出明智的决定，并向驾驶员提供警报。我们增强的感知模块有可能通过帮助驾驶员保持与前方车辆更安全的距离来减少事故。我们的辅助驾驶系统可以通过监视前方的道路并在安全距离上为驾驶员提供建议，从而减少碰撞。关键字：大视觉模型，增强感知，计算机视觉，Yolo 1。简介
LVMH集团对Tiffany Group的收购的绩效分析 - 基于财务指标的定量研究
摘要。全球化和经济增长加剧了商业竞争，促使诸如并购（M＆A）之类的扩张策略（M＆A）。然而，并购的成功和预定目标的复杂性需要评估。国内研究主要集中在制造业，制药和房地产等领域，从而探索了奢侈品行业。尽管全球奢侈品增长，但中国却落后于奢侈品牌开发和收购。本研究研究了LVMH集团对Tiffany集团的收购，从彭博社，LVMH财务报告，德勤的豪华全球电力报告和互联网等来源中获取数据。它提供了研究意义，LVMH和Tiffany集团概述以及奢侈品行业分析的介绍。它研究了获取动机，上下文，结果和基本动机。该研究通过文献综述回顾了概念和理论。最后，使用财务指标，它定量评估了LVMH的收购后绩效，从而衡量了合并影响。这项研究通过检查奢侈品领域的国际并购，为未来的并购绩效研究提供参考，并支持中国新兴的奢侈品企业，从而扩展了学术视野。
lvm3-m4/chandrayaan-3月亮任务
Chandrayaan-3，印度的第三次月球勘探任务准备在LVM3发射器的第四次运营任务（M4）中起飞。iSro通过其月球模块在月球表面展示软地面，并在月球地形上展示了漫游，从而越过新的边界。预计将支持ISRO的未来行星际任务。
用于发现神经数据中非欧几里得潜在结构的流形 GPLVM
神经科学中的一个常见问题是阐明行为上重要的变量（例如头部方向、空间位置、即将发生的动作或心理空间变换）的集体神经表征。通常，这些潜在变量是实验者无法直接访问的内部构造。在这里，我们提出了一种新的概率潜在变量模型，以无监督的方式同时识别潜在状态和每个神经元对其表征的贡献方式。与以前假设欧几里得潜在空间的模型相比，我们接受这样一个事实，即潜在状态通常属于对称流形，例如球面、环面或各种维度的旋转群。因此，我们提出了流形高斯过程潜在变量模型 (mGPLVM)，其中神经响应来自 (i) 存在于特定流形上的共享潜在变量，以及 (ii) 一组非参数调整曲线，确定每个神经元如何对表征做出贡献。可以使用具有不同拓扑结构的模型的交叉验证比较来区分候选流形，而变分推理可以量化不确定性。我们在几个合成数据集以及果蝇椭圆体的钙记录和小鼠前背丘脑核的细胞外记录上证明了该方法的有效性。众所周知，这些电路都编码头部方向，而 mGPLVM 正确地恢复了代表单个角度变量的神经群体所期望的环形拓扑。
更新的基于 LLVM 的量子研究编译器，具有进一步的 OpenQASM 支持
摘要 量子计算是一个快速发展的领域，有可能改变我们解决以前棘手问题的方式。新兴硬件的复杂性正在逼近，需要越来越复杂的编程和控制。Scaffold 是一种较旧的量子编程语言，最初设计用于未来大型量子机器的资源估算，而 ScaffCC 是相应的基于 LLVM 的编译器。我们首次对该语言本身、编译器及其传递结构进行了全面而完整的概述。尽管 Abhari 等人（2015 Parallel Comput. 45 2–17）、Abhari 等人（2012 Scaffold：量子编程语言 https://cs.princeton.edu/research/techreps/TR-934-12）的先前研究对该工具链的不同部分进行了零碎的描述，但我们在本文中提供了更全面、更完整的描述。我们还引入了 ScaffCC 的更新，包括旨在与现代量子汇编语言保持同步的条件测量和多维量子比特阵列，以及旨在保持噪声中型量子 (NISQ) 机器的正确性和低资源计数的替代工具链，以及与当前版本的 LLVM 和 Clang 的兼容性。我们的目标是为研究界提供一个功能齐全的 LLVM 框架，用于量子程序分析、优化和可执行代码的生成。