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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
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。
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
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。
2025年能源安全方案中的技术时间表
警告 - 前方的不确定性：壳牌的场景并不是未来的预测或预测。Shell的场景，包括本内容中包含的方案，不是Shell的策略或业务计划。请在2025能源安全方案中阅读此方案的完整免责声明|外壳全局
2025 年压力测试情景
规则（12 C.F.R.pt.238，子部分O; 12 C.F.R.pt.252，子部分E）和资本规划要求（12 C.F.R.§ 225.8; 12 C.F.R.§ 238.170）。此外，某些 BHC、SLHC、IHC 和州成员银行必须遵守委员会的公司运行压力测试规则（12 C.F.R.pt.238，subpt.P；和 12 C.F.R.pt.252，subpts.B 和 F）。4 与去年的严重不利情景相比，今年商业房地产价格的跌幅较小，反映了
llm驱动的自动驾驶场景测试
在另一侧，在过去的两年中，大型语言模型（LLM）以及所谓的生成人工智能的其他方法吸引了许多研究人员和爱好者的注意。在众多拟议的采用中，LLM也被考虑改善现有软件开发流程。通常，由LLMS [1，3]：1）代码生成的软件开发领域所涵盖以下方面 - 自动生成可执行代码从自由形式的文本描述开始，或者也可能涉及其他输入； 2）调试和代码分析 - 确定提供的代码中的安全缺陷，错误和其他潜在问题； 3）代码说明 - LLM能够提供给定代码摘录的详细文本描述； 4）代码校正 - 在向用户的反馈，代码更正和其他建议改进给定代码时，LLMS也被批准非常有用。
国际电联 6G 愿景和框架：场景、能力和推动因素
摘要 —随着第五代 (5G) 无线网络的标准化和商业化以意想不到的速度完成，学术界和工业界的研究人员、工程师和高管将注意力转向了可以支持下一代无线网络的新候选技术，以便在新兴场景中实现更先进的功能。明确地说，第六代 (6G) 地面无线网络旨在为未来十年及以后的用户和机器类型设备提供无缝连接。本文介绍了国际电信联盟无线电通信部门 (ITU-R) 正式将 6G 称为“面向 2030 年及以后的国际移动通信 (IMT)”的进展。具体来说，讨论了使用场景、其代表性能力、支持技术和频谱，并强调了研究机遇和挑战。