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反 - 航空 - 乌克兰战争
这是故事的开始，这是我们去年所遵循的叙述，将来会引起我们的注意。但是您如何结束？到目前为止，我们还不知道，这个故事正在得到它的观点以及如何。尽管战争的雾很大，我们必须相信并相信，最终，邪恶将获得他的薪水和乌克兰经历的黑夜，这使早晨浮出水面。在战争的前几周，大多数故事追随者都感到惊讶。俄罗斯为乌克兰首都乌克兰首都的游行而设计的帕拉·泰米尔（Para-Timer）被冷却了数英里的游行，这是飞机罢工者创造的飞机的妄想想象以及有关基辅天空和蛇的黑蛇的故事。卡尔（Karhu）切断了他的牙齿，在战争开始后，无论是在军事活动还是在故事中。这个故事不是由攻击写的。当然，我们正在尝试提供另一种。有时通过吸引，有时威胁，有时是通过牺牲来吸引。我们芬兰人可以阅读和理解我们的阅读，我们听到并看到。我们自己作为欧洲人民家族东北部的历史和位置，即乌克兰战争的大院，再次削弱了我们对邻居本质的理解。我们读了同一故事。对我们邻居的指导如何提高公民国防星的共同理解，并使芬兰申请北约会员资格。尽管在这一年中有一个Kri-的共识削减了几代人的城市，阶级，意识形态和政治团体以及城市的省份。用歌曲的话说：“同样的回声是一个步骤，是的，我们的本能知道这一点。”重要的是，我们必须阅读俄罗斯游戏书并解释它。
最先进的 (SOTA) 异构集成封装 (SHIP) 程序
SIP 正在成为新的 SOC • 模块化方法与单片方法 • 并非每个逻辑功能 (IP) 都需要在相同的工艺节点 (HI) 中进行设计 • 利用小芯片形式的 IP • 目前小芯片集成在硅中介层上；薄膜层压板正在兴起 • 包括最新的 IC 封装 2.5D、3D、FOWLP 技术 • 下一代所需的电路板设计专业知识
Coronagraph技术路线图工作组
影响：低：对预计的任务回报媒介微不足道的好处：预计任务回报中等好处：预计任务回报差距的重要好处：小：小：需求〜2 x sota绩效媒体介质：需求〜2-10 x SOTA绩效较大：需求10 x SOTA对技术的优先权：技术道路映射：Dark Blue：Dark Blue：Propperty技术，包括适当的技术，包括适当的技术。考虑影响的平衡投资组合。中型蓝色：及时投资于SOTA技术。考虑到影响青色的平衡投资组合：使用适当的时间表推进现有技术。
通过 R3D Transformer 实现超声心动图矢量嵌入，推动自动超声心动图的发展
我们的模型性能接近为相同 EF 分类问题开发的当前 SOTA（最先进）分类器，这突显了其质量。例如，我们的准确率高于最新模型，同时与最佳 SOTA 准确率相差 5 分以内。我们的 AUC 也高于最新模型，与最佳 SOTA AUC 相差 6 分以内。a R3D Transformer，ResNet18 主干。b 未公开的算法。c 具有空洞卷积的 3D 卷积神经网络。d GSM，Inception 主干，32 帧超声心动图。e 移动 U-Net。
NIST Genai FAQ
nist genai是一项伞计划，支持不同方式生成AI研究的各种评估。它旨在衡量和了解生成AI最先进（SOTA）技术的功能和局限性。该计划的最初努力旨在学习SOTA生成AI系统的功能，以创建与人类生产的内容合理且无法区分的内容。同时，该计划还旨在学习SOTA检测系统的功能，以区分AI生成和人类生产的内容，以及合理和可不用的内容。从该计划收集的信息将帮助利益相关者（例如政府，私营部门和学术界）开发确保可信赖的信息生态系统的方法。我们的目标是评估结果和发现将促进信息完整性并指导负责任，安全地使用数字内容。
改善通过多项式表示自主驾驶的轨迹预测的分布外概括
摘要 - 针对分布（OOD）样本的鲁棒性是轨迹预测模型的关键性能指标。但是，最先进（SOTA）模型的开发和排名是由其在单个竞争数据集上的分布（ID）性能驱动的。我们提出了一个OOD测试协议，该协议在两个大规模运动数据集中均质化数据集和预测任务。，我们基于模型的输入和输出侧的代理轨迹和道路几何形状的多项式表示引入了一种新颖的预测算法。随着模型大小，训练工作和推理时间的较小，我们到达Sota Performence进行ID测试，并显着提高OOD测试中的鲁棒性。在我们的OOD测试方案中，我们进一步研究了SOTA模型的两种增强策略及其对模型概括的影响。强调ID和OOD性能之间的对比度，建议将OOD测试添加到轨迹预测模型的评估标准中。
通过共享缺少模态的多模态学习...
缺失模态问题对于多模态模型来说至关重要，但并非易事。当前旨在处理多模态任务中缺失模态问题的方法要么仅在评估期间处理缺失模态，要么训练单独的模型来处理特定的缺失模态设置。此外，这些模型是为特定任务设计的，例如，分类模型不易适应分割任务，反之亦然。在本文中，我们提出了共享特定特征建模 (ShaSpec) 方法，该方法比解决上述问题的竞争方法简单得多，也更有效。ShaSpec 旨在通过学习共享和特定特征来更好地表示输入数据，从而在训练和评估期间利用所有可用的输入模态。这是通过一种依赖于基于分布对齐和域分类的辅助任务以及残差特征融合程序的策略实现的。此外，ShaSpec 的设计简单性使其易于适应多种任务，例如分类和分割。在医学图像分割和计算机视觉分类方面进行了实验，结果表明 ShaSpec 的表现远胜于竞争方法。例如，在 BraTS2018 上，ShaSpec 将增强肿瘤的 SOTA 提高了 3% 以上，将肿瘤核心的 SOTA 提高了 5%，将整个肿瘤的 SOTA 提高了 3%。1
电池智商：预测能力和超越共同实现产品开发雄心
可扩展，基于域的基于域和受保护的电气和电子架构，为FOTA/SOTA提供端到端连接，3级加上ADA，以及具有广泛EV模型（包括SDV）的广泛EV模型的多功能兼容性。
与3D场景表示形式的策略扩散
摘要：扩散策略是有条件的扩散模型，这些模型学习以机器人和环境状态为条件的机器人动作分布。他们最近显示出胜过确定性和替代作用分布学习公式的表现。3D机器人策略使用3D场景特征表示形式使用感应深度从单个或多个相机视图汇总。他们已经显示出比在相机观点之间更好地概括其2D对应物。我们统一了这两条工作和现在的3D扩散器演员，这是一种具有新颖的3D DeNoising Transformer的神经政策，它融合了来自3D视觉场景的信息，语言指令和本体感受，以预测NOISISE 3D ROBOT姿势的噪声。3D扩散器Actor在RLBench上设置了新的最先进的，其绝对性能增益比当前的SOTA在多视图设置上占据了18.1％，并且在单视图设置上的绝对增益为13.1％。在加尔文基准测试上，它比当前的SOTA相对增加了9％。它还学会了通过少数示威来控制现实世界中的机器人操纵器。通过与当前的SOTA策略和模型的消融进行彻底比较，我们显示了3D扩散器演员的设计选择极大地超过了2D表示，回归和分类目标，绝对关注和整体非言语的非言语非言语的3D场景嵌入。