XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemScenario
ChatScene：自动驾驶汽车的知识关键方案生成
摘要我们提出了一种大型语言模型（LLM）的ChatScene-利用LLM的能力来为自动驾驶汽车的安全至关重要方案。给定的非结构化语言指令，代理首先使用LLMS生成文本描述的流量方案。这些SCE-NARIO描述随后被分解为几个子描述，以获取指定的细节，例如行为和车辆的位置。代理然后将文本描述的子筛选性转换为特定于域的语言，然后在模拟器中生成用于预测和控制的实际代码，从而促进了Carla Simulation Envimonment中的不同和复杂场景的创建。我们代理的关键部分是一个全面的知识检索组件，它通过训练包含情景描述和代码对的知识数据库来有效地将特定的文本描述转化为相应的特定领域代码段。广泛的实验结果强调了Chatscene在提高自动驾驶汽车安全性方面的功效。对于Intance，ChatScene产生的方案显示，与最先进的基线相比，在针对不同的基于强化的基于学习的自我车辆进行测试时，碰撞率增加了15％。此外，我们表明，通过使用我们生成的安全 - 关键方案来微调不同的基于RL的自主驾驶模型，它们可以降低碰撞率9％，超过Cur-Current Sota方法。代码可在https://github.com/javyduck/chatscene上找到。ChatScene有效地弥合了交通情况的文本描述与实际CARLA模拟之间的差距，从而提供了一种统一的方式，以方便地生成安全至关重要的方案，以进行安全测试和改进AVS。
2。方案分析 - 关键实践点
6外部报告的示例包括SASB标准（https://www.sasb.org/standards/standards/download/?lang=ja-jp），该标准在77个部门中确定了环境，社会和治理问题，以及WBCSD对诸如wbcsd发出的诸如诸如wbcsd的范围的范围内的界面，以及工具，油气和加油，供应，油，油，油，油，油，油，油，油，油，油，以及化学，油和加油的。 https://climatescenariocatalogue.org/）
基于事件的图像增强在高动态范围方案下
摘要。事件摄像机作为具有较高dynamic范围的生物启发的视觉传感器，能够解决局部过度繁殖或不受欢迎的问题，即在具有高动态范围或波动的光照条件下，常规的基于框架的摄像机会遇到的常规基于框架的摄像机。由于两种相机之间的模态差距，简单的融合是不可行的。此外，由摄像机位置和框架速率偏差引起的幽灵伪影也会影响最终融合图像的质量。为了解决问题，本文提出了一个联合框架，将当地暴露的帧与事件摄像机捕获的事件流相结合，以在高动态范围场景中以偏斜的纹理增强图像。具体来说，使用轻量级的多尺度接收场块用于从事件流到帧的快速模态转换。此外，还提出了一个双分支融合模块来对齐特征并删除幽灵伪像。实验结果表明，所提出的方法有效地减轻了一系列极端照明条件的图像高度明亮和黑暗区域的信息丢失，从而产生了逼真的和自然的图像。
使用预测和策略中的方案
对澳大利亚经济的外部风险也可以通过场景来审问。在任何给定时间，都有许多已知的外部风险（以及未知的未知数）。副州长安德鲁·豪瑟（Andrew Hauser）在本周早些时候的讲话中讨论了其中一个未知数，全球贸易环境。5材料外部风险的另一个当前例子是未来中国财政政策的道路。中国是一个大型经济体，也是澳大利亚最大的出口目的地，这意味着其轨迹对澳大利亚货币政策制定很重要。我们探索的一种方式是考虑中国财政支出高于预期的影响。有几种影响澳大利亚经济的方法：6
起搏器+：在驾驶场景中的按需行人动画控制器
我们应对行人模拟中的内容多样性和收获性的挑战，以驱动方案。最近的行人动画框架具有重要的限制，其中他们主要关注轨迹[48]或参考视频[60]的内容，因此忽略了这种情况下人类运动的潜在多样性。这种限制限制了产生行人行为的能力，这些行为表现出更大的变化和现实动作，因此重新严格使用其用法，为驾驶模拟系统中的其他组件提供丰富的运动内容，例如，突然改变了自动驾驶汽车应响应的运动。在我们的方法中，我们努力通过展示从各种来源获得的各种人类动作（例如生成的人类运动）来超越限制，以遵循给定的轨迹。我们的框架的基本贡献在于将运动跟踪任务与轨迹结合到以下，这可以跟踪特定运动零件（例如上半身），同时遵循单个策略的给定轨迹。以这种方式，我们在给定情况下显着增强了模拟人类运动的分歧，以及内容的可控性，包括基于语言的控制。我们的框架有助于生成
孟加拉国的能源状况
图 20：按燃料类型划分的发电量 ...................................................................................................... 38 图 21：2022-23 年发电能力（技术方面），单位：MW ........................................................ 38 图 22：孟加拉国历史净发电量（GWh） ............................................................................. 39 图 23：按燃料类型划分的发电量（2022-23 年） ............................................................................. 40 图 24：按行业划分的电力消耗模式 (2022-23 年) ............................................................................. 40 图 16：孟加拉国印度输电厂，Bheramara（库斯蒂亚） ............................................................. 41 图 26：传统生物质电厂和 ILRRC（Jashore）运营 ............................................................. 43 图 27：孟加拉国的生物质潜力（2012-13 年） ............................................................................. 46 图 29：朗布尔县的太阳能水泵系统 ...................................................................................................... 47 图 21：科克斯巴扎尔库图卜迪亚的风车 ........................................................................................................ 49 图 31：IEPMP 三种方案比较 ...................................................................................................... 55 图 32：一次能源供应 ............................................................................................................................. 55 图 33：HCU 的一次能源供应预测 ............................................................................................. 57 图 34：天然气需求展望 ...................................................................................................................... 59 图 35：天然气需求展望 ...................................................................................................................... 59 图 36：国内天然气产量预测 ........................................................................................................ 60 图 37：天然气供应平衡展望 ........................................................................................................ 60 图 38：石油需求展望 ........................................................................................................................ 61 图 39：煤炭需求展望 ........................................................................................................................ 62 图 40：各情景下煤炭生产前景 ...................................................................................................... 62 图 41：各情景下煤炭生产前景 .............................................................................................. 63 图 42：按来源划分的能源相关二氧化碳排放 .............................................................................. 64 图 43：能源领域氨的生产和利用路线 ................................................................................69 图 44：CCUS（来源：IEA）............................................................................................................. 75 图 45：碳捕获、利用和储存总体示意图 .............................................................................. 75
hpai a（H5）基于人类健康风险评估
*虽然目前对公众和医疗保健工人的直接风险仍然很低，但持续，不受控制的传播的长期后果对所有人群都有很高的风险。出于这个原因，以及这些事件的不确定性和复杂性，Cori将继续监视情况并更新此风险评估。有关详细分析，包括限制和建议，请参见下一页。关键更新：•在奶牛中检测到了稀有的PB2 E627K突变，该突变允许在人类中进行更有效的传播。圣贝纳迪诺县牛是可疑的来源。这种检测引起的警报指出，H5N1已经变得更适合人类，并且可能通过人类到人类的传播更有可能传播，尽管尚未报告。•来自哈佛医学院领导的马萨诸塞州病原体准备的专家，约翰·霍普金斯大学加入了越来越多的专家警告，以准备H5N1大流行的潜力。•需要的关键活动包括：增强国家牛奶测试策略，改善数据共享，通过产品标签和参与策略提高公众和工人的意识，快速测试和部署以及改进的测试和研究•Arcturus•Sanivago Biotechnology Company（San Dieago Biotechnology Company）的一家报告不断提高了H5N1 MRNA Interaine Internical Adrovinal of the Birna Factial A的报告（均一步），该公司的临床试验（BARD）逐渐发展（Birna and and and and of the Birna Interain and of）（and and and）。联邦政府正在审查ModernA和Barda之间的类似H5N1 MRNA合同。继续进行MRNA疫苗的临床试验是H5N1准备的重要方面。•国家州长协会发表了有关H5N1紧急准备和应对措施的评论，强调了当前的CORI风险评估以及在其管辖区对H5N1做出回应的州卫生部门的工作。
南美东南部的夏季夏季的合理干燥和润湿场景
摘要：南美东南部（SE-SA）的夏季降雨趋势近几十年来一直受到关注，因为它们对气候影响的重要性。已经确定了多种驾驶机制的趋势，其中一些具有相反的影响。仍然不清楚每种机制对观察到的趋势有多大贡献，或者它们的联合影响将如何影响未来的变化。在这里，我们解决了第二个问题，并研究了CMIP6夏季SE-SA降雨对温室变暖的反应如何通过与南半球对偏远驱动因素（RDS）区域气候变化的大规模术语相关的机制来解释。我们发现，结合了四个RD的影响，可以很好地表示区域不确定性：表面变暖的热带上层对流层扩增，平流层极性涡流分解日期的延迟以及两个RD的延迟表征了公认的热带Pacifical Pacifial Pacific-pacific-pacific-ficifcsSt变暖模式。应用故事情节框架，我们确定了导致最极端干燥和润湿场景的RD响应的组合。尽管大多数情况都涉及润湿，但如果高对于对流层的热带热带变暖和早期的平流层极性涡流分解条件与低中心和东部太平洋的变暖相结合，则可能会导致SE-SA干燥。我们还展示了SE-SA区域框的定义如何影响结果，因为表征动力学影响的空间模式是复杂的，并且如果在聚集时不考虑这些影响，则可以平均降雨变化。本文的观点和相关方法适用于全球其他地区。
在高速公路场景中对自动驾驶汽车的本地化方法的调查
摘要：在高速公路上的自动驾驶汽车的背景下，第一个也是最重要的任务之一是将车辆定位在道路上。为此，车辆需要能够考虑到几个传感器的信息，并将其与来自路线图的数据融合在一起。高速公路上的本地化问题可以蒸馏成三个主要组成部分。第一个是推断车辆目前行驶的道路上的推断。的确，全球导航卫星系统不够精确，无法自行推导此信息，因此需要进行过滤步骤。第二部分包括估计车辆在车道中的位置。最后，第三个也是最后一个旨在评估车辆目前驾驶的车道。这两个组件是必须安全驾驶的，因为诸如车辆之类的行动需要有关车辆当前定位的精确信息。在这项调查中，我们介绍了在高速公路场景中自动驾驶的定位方法的分类法。我们介绍本地化过程的每个主要组成部分，并讨论相关最新方法的优点和缺点。
