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bev-mae：在自动驾驶场景中进行点云预训练的鸟类视图蒙面的自动编码器
现有的基于LIDAR的3D对象检测方法主要采用从划线范式进行训练。不幸的是，这种范式在很大程度上重新确定了大规模标记的数据，其收集可以充分陈述且耗时。自我监管的预训练是一种减轻这种依赖对广泛注释数据的有效且理想的方法。在这项工作中，我们提出了一种有效的掩盖自动编码器预训练框架 - 基于LIDAR的3D对象检测的自动驾驶前训练框架。具体来说，我们提出了鸟类视图（BEV）指导性掩盖策略，以指导3D编码器学习功能表示BEV的角度，并避免在预训练期间使用综合解码器设计。此外，我们还可以学习一个可学习的点令牌，以维持3D编码器的一致的回收字段大小，并进行微调的遮罩云输入。基于自主驾驶场景中室外点云的属性，即，遥远对象的点云更为稀疏，我们提出了点的预测，使3D编码器能够学习位置信息，这对于对象检测至关重要。实验结果表明，BEV-MAE超过了先前的自我监管方法，并实现了有利的预训练效率。此外，基于输血-L，BEV-MAE在基于Nuscenes的基准上获得了73.6 NDS和69.6 MAP的新最先进的3D对象检测结果。源代码将在https://github.com/vdigpku/bev-mae上发布。
在复杂的交通情况下进行自动驾驶汽车的对象检测
摘要。尤其是卷积神经网络（CNN）的应用大大增强了自动驾驶汽车的对象检测能力，因为人工智能（AI）的最新进展。但是，在高精度和快速处理之间达到车辆环境的平衡仍然是一个持续的挑战。拥有第二大全球人口的印度等发展中国家对道路情景引入了独特的复杂性。在印度道路上出现了许多挑战，例如独特的车辆和各种交通模式，例如自动 - 里克肖，仅在印度才能看到。本研究介绍了评估Yolov8模型的结果，与其他现有的Yolo模型相比，在印度交通状况中表现出了卓越的性能。检查使用了数据集，该数据集是根据班加罗尔和海得拉巴城市及其周边地区收集的数据编译的。调查的发现表明，Yolov8模型在解决印度道路状况的独特问题方面的工作状况如何。这项研究推动了为复杂的交通状况（例如在印度道路上发现的）设计的自动驾驶汽车的开发。
原型的功耗分析在农业现场操作方案中轻巧的自动货物机器人
摘要：城市电动汽车市场的持续增长和电子行业的快速发展创造了积极的前景，以促进自主机器人解决方案的发展，以覆盖关键生产部门。农业可以看作是这样的，因为它的数字化转型是保护环境的必要条件，并应解决自然资源的退化和增加地球人口的营养需求。许多研究着重于农业车辆的潜力，以提高智力的运作。同时，对这些车辆的活动足迹的研究可以成为监督，检测故障，扩展，建模或优化相关操作的基础。在这方面，这项工作采用了原型轻巧的自动驾驶电动货车，概述了一种简单且具有成本效益的机制，用于详细的机器人的功耗日志。此过程是在良好的粒度上进行的，可以详细的跟踪。该研究还讨论了在各种典型的农业场景方案中机器人的能量性能。此外，已经进行了比较分析，以评估两种不同类型的电池的性能，以在所有操作场景中为机器人供电。即使是非专家用户也可以进行现场操作实验，同时为收集数据的潜在使用提供了方向。鉴于电动机器人车的尺寸和消耗之间的线性关系，原型农业货物机器人的能量性能可以作为该地区各种研究的基础。
学习在高度互动的自主驾驶场景中模拟各种驾驶行为，并通过多机构强化学习
通过多机构增强学习训练的自动驾驶汽车（MARL）在许多驾驶场景中都表现出了令人印象深刻的结果。，当面对各种驾驶风格和个性时，尤其是在高度相互挑战的情况下，这些训练有素的政策的表现会受到影响。这是因为常规MARL算法通常在所有代理商之间完全合作的行为下运行，并专注于在培训期间最大化团队奖励。为了解决此问题，我们介绍了人格建模网络（PENN），其中包括合作价值功能和个性参数，以模拟高度交互式场景中的各种交互。PENN还可以通过各种行为来培训背景交通流量，从而改善了自我车辆的性能和概括。我们的广泛的实验研究，该研究将不同的人格参数纳入高度交互式驾驶场景，证明了人格参数
在不同的气候变化情景
1 Sert -O（DEAS）的Agroning工程系，联邦Sergipe大学（UFS），Eng。Jorge Neto -KM 03，S/N，我们的Gl O Ria 49680-000的圣母，如果是巴西； nilsononufv@gmail.com 2 Tri-Mineiro科学技术学院农学系（IFTM校园Uberl dnia），Uberl-NDIA 38400-970，MG，巴西MG； Philipe.corcino@gmail.com 3蔬菜生产毕业计划，Jeqeitinhonha联邦大学和Mucuri，JK Campus，Diamantina 39100-000，MG，巴西； gildiano.oliveira@ufvjm.edu.br（g.s.d.o.）; edmond.barry@ufvjm.edu.br（E.J.D.V.B.）; marcus.alvarenga@ufvjm.edu.br（M.A.S.）4 Agroning Engineering系（DEA），联邦Sergipe大学（UFS），基督教49100-000，SE，巴西； alisson.da-silva-santana@unl.edu（A.D.S.S.S. ）; bacci.ufs@gmail.com（L.B.） 5昆虫学和植物病理学劳动，北弗卢米宁州立大学达西·里贝罗（UENF），坎波斯·戈斯塔卡兹斯28013-602，巴西RJ； silva.gersonadriano@gmail.com 6森林科学毕业生计划，Jequitinhonha联邦大学和Mucuri，JK Campus，Diamantina 39100-000，巴西MG； aguiar.fernanda@ufvjm.edu.br 7，UFV校园，UFV校园联邦大学昆虫学系，Viçosa36570-000，巴西毫克； picanco@ufv.br 8蔬菜生产研究生的计划，托坎特斯联邦大学，古鲁皮校园，古鲁皮77402-970，到巴西； rsarmento@mail.uft.edu.br *通信：ricardo.siqueira@ufvjm.edu.br.br4 Agroning Engineering系（DEA），联邦Sergipe大学（UFS），基督教49100-000，SE，巴西； alisson.da-silva-santana@unl.edu（A.D.S.S.S.）; bacci.ufs@gmail.com（L.B.）5昆虫学和植物病理学劳动，北弗卢米宁州立大学达西·里贝罗（UENF），坎波斯·戈斯塔卡兹斯28013-602，巴西RJ； silva.gersonadriano@gmail.com 6森林科学毕业生计划，Jequitinhonha联邦大学和Mucuri，JK Campus，Diamantina 39100-000，巴西MG； aguiar.fernanda@ufvjm.edu.br 7，UFV校园，UFV校园联邦大学昆虫学系，Viçosa36570-000，巴西毫克； picanco@ufv.br 8蔬菜生产研究生的计划，托坎特斯联邦大学，古鲁皮校园，古鲁皮77402-970，到巴西； rsarmento@mail.uft.edu.br *通信：ricardo.siqueira@ufvjm.edu.br.br
在小组场景中体现有说服力的类人动物的礼貌
在物理和虚拟环境中，小组互动都显着塑造了我们的社会经历。理解并复制与虚拟代理或物理机器人的群体相互作用构成了可能性和挑战。对这些挑战的核心是礼貌的关键方面，这是塑造我们社会互动的基本基石。该博士学位论文研究了礼貌策略在与人类人工制剂中物理和虚拟环境中小型独立对话群体内的社交互动中的深刻意义。它特别关注它们对虚拟字符或实施对话剂（ECA）和人类机器人相互作用（HRI）的适应性。论文探讨了这些策略对参与者与虚拟药物或人形机器人之间相互作用期间积极看法的说服力，遵守社会规范的影响，同时加入了一组人造类人动物。它涉及一系列的用户研究，并进行了实验设置，这需要在虚拟或物理环境中向参与者展示困境。参与者应决定花费更多的努力，以遵守代理商的请求，或者选择最小二能力的替代方案，同时忽略该请求。补充，设置评估了参与者对虚拟代理商或机器人表达的各种礼貌策略的回应，以扩展邀请加入一个小型独立型团体。这项研究通过定义与礼貌策略保持一致的行为，即使在需要更加努力的选择的情况下揭示了参与者遵守社会规范，并根据诸如说服力，礼貌和社会遵守的标准来指出最佳行为。最终，这些发现提供了对礼貌策略在人类代理互动中与众不同的作用的见解，以轻轻影响人类的决策，同时与他们保持积极的关系。这些见解铺平了为各种领域的虚拟代理和机器人设计更有效和社会可接受的行为的道路。
NPSA、可信、研究、场景.pdf
• 为员工和学生（必要时）提供选择，让他们将只包含旅行所需信息的“干净”设备带到海外 • 传达与研究所有权和知识产权共享有关的明确期望和合同要求 • 作为机构退出程序的一部分，立即删除物理（例如实验室/办公室访问权限、科学样本、硬拷贝文件/数据等）和 IT 访问权限（例如大学网络和文件结构、电子邮件帐户等），以防止在雇佣关系结束后访问敏感数据和知识产权
2023 年标准情景报告：美国电力行业展望
AC 交流电 AEO 年度能源展望 ATB 年度技术基线 BECCS 含碳捕获与储存的生物能源 CAGR 复合年增长率 CapEx 资本支出 CARB 加州空气资源委员会 CC 联合循环 CCS 碳捕获与储存 CO 2 二氧化碳 CSP 聚光太阳能 CT 燃气轮机 DC 直流电 dGen 分布式发电市场需求模型 DOE 美国能源部 EIA 美国能源信息署 EPA 美国环境保护署 H2-CT 氢燃料燃气轮机 HVDC 高压直流电 IRA 2022 年通胀削减法案 ITC 投资税收抵免 LCC 线路换向转换器 MMBtu 百万英热单位 MMT 百万公吨 MW 兆瓦 MWh 兆瓦时 NETL 国家能源技术实验室 NG-CC 天然气联合循环 NG-CT 天然气燃气轮机 NOx 氮氧化物 NREL 国家可再生能源实验室 OGS 油气蒸汽 O&M 运营与维护 PTC 生产税收抵免 PV 光伏 RE 可再生能源 RE-CT 可再生能源燃气轮机 ReEDS 区域能源部署系统 TW 太瓦 TWh 太瓦时 TW-mi 太瓦英里 USLCI 美国生命周期清单数据库 VSC 电压源转换器
阿拉斯加铁路带电力系统：2050 年脱碳情景
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