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![arxiv：2208.01582v3 [CS.CV] 2023年6月19日](/simg/g:\will\search\icon\source\8\81d9c6fdbb81024376d5297f0c946c4017919ecf.webp)
arxiv：2208.01582v3 [CS.CV] 2023年6月19日
安全。感知和预测是现有的自主驾驶软件管道中的两个单独的模块，其中它们之间的接口通常被定义为手工挑选的几何和语义特征，例如历史代理轨迹，代理类型，代理人大小等。这样的接口导致可以在轨迹预测中使用的有用感知信息的丢失。例如，尾灯和刹车灯指示了车辆的意图，行人的头姿势和身体姿势告诉他们他们的注意力。此信息（如果未明确建模）在外部管道中被忽略。此外，随着感知和预测的分离，累积错误，无法在以后的阶段缓解。具体而言，轨迹预测因子使用的历史轨迹来自上游的pepleption模块，该模块不可避免地包含错误，从而导致预测性能下降。设计一个对上游输出误差可靠的trajectory预测变量是一个非平凡的任务[61]。最近的作品，例如Intentnet [3]，FAF [35]，PNPNET [31]提出了基于LIDAR的轨迹预测的端到端模型。他们遭受了几个限制：（1）他们无法利用相机中丰富的细粒度视觉信息； （2）这些模型使用卷积特征图作为其内部和跨框架内部的中间反复限制，因此遭受了多种可差异操作，例如在多对象跟踪中的对象解码中的非最大最大弹药和对象关联。总而言之，本文的贡献是三倍：1。为了应对所有这些挑战，我们提出了一条新型的管道，该管道利用以查询为中心的模型设计来预先轨迹，称为VIP3D（VI Sual Sual轨迹P缩减3D代理查询）。VIP3D消耗了来自周围摄像机和高清图的多视频视频，并以端到端和简洁的流方式使代理级级的未来轨迹预测，如图1所示。具体来说，VIP3D将3D代理查询作为整个管道的接口，每个查询都可以映射到（最多最多）环境中的代理。在每个时间步骤中，查询来自多视图图像的汇总视觉特征，学习代理的时间动力学，对代理之间的关系建模，并最终为每个代理产生可能的未来传播。在整个时间内，3D代理查询都在存储库中维护，该查询库可以初始化，更新和丢弃以跟踪环境中的代理。此外，与以前的预测方法不同，VIP3D仅使用先前的时间戳和当前时间戳的传感器特征的3D代理查询，这些预测方法是使用历史框架的历史轨迹和特征地图，从而使其成为简洁的流媒体方法。vip3d是第一种完全可区分的基于视力的方法，可以预测拟驱动器的未来轨迹。而不是使用手工挑选的fea-
电力项目template_as of 2023年12月31日（清洁）.xlsx
Pangasinan I 80.000 10月2026年由有效的Wessc和Cor覆盖。Dec-2026 Conc-2026 CONC-2由有效的WESSC和COR覆盖。开发被有效的WESSC和COR覆盖。Cabugao, Bactan, La Union, La Union, Sitio Auguhhuhhuhhin, Cawuhhuhhuhhuhhuhhuhhuhhuhhuhhuhhuhhuhhuhhuhhuhhuhhuhhuhhuhhuhhish, 40.000 Jul 2024 Brgy.San Jose del Monte City，Bol Brgy。Bolo，Labrador，Panginanan Brgy。Libag Norte，Tugugao City，Cagayan II Brgy。 Bursilac，Borse，Nueva II 40.000 Jul 2024 Brgy。 Prinza，Kabampo，劳动IV-A 40.000 2024年7月Brgy。Libag Norte，Tugugao City，Cagayan II Brgy。Bursilac，Borse，Nueva II 40.000 Jul 2024 Brgy。Prinza，Kabampo，劳动IV-A 40.000 2024年7月Brgy。快乐，Labo，Camarines Norte v 40.000 Jul 2024 Sep Brgy。Del Rosario，Naga，Camarines Sur v 40.000 2024年7月发行的问题。 2025年延迟2025年延迟是2025延迟。 SUAL，PANGASINAN I 60.000 3月40.000 3月DASMARINAS，CAVITE IV-A 40.000 2025年3月40.000，有Ilijan，Batangas IV-A 40.000 Mar Brgy。进度，Gumaca，Quezon IV-A 40.000 2025年5月2025年5月2025年2025年拉蒙人民的延误，Isbela II，2023年7月24.000
错觉、妄想和你的逆向贝叶斯大脑
摘要 视网膜图像不足以确定“外面”是什么，因为许多不同的现实世界几何形状都可以产生任何给定的视网膜图像。因此，视觉系统必须根据感官数据和先验知识（无论是天生的还是通过与环境的交互学习的）推断出最有可能的外部原因。我们将描述我们和其他人用来探索皮质间反馈在视觉系统中的作用的“分层贝叶斯推理”的一般框架，我们将进一步论证这种“观察”方法使我们的视觉系统容易以各种不同的方式出现感知错误。在这个故意挑衅和有偏见的观点中，我们认为神经调节剂多巴胺可能是执行贝叶斯推理的神经回路与精神分裂症患者的感知特质之间的关键联系。© 2021 S. Karger AG，巴塞尔
人工智能辅助视频编辑的数据集和基准套件
摘要。机器学习正在改变视频编辑行业。计算机视觉领域的最新进展提升了视频编辑任务的水平，例如智能重构、转描、调色或应用数字化妆。然而，大多数解决方案都集中在视频处理和视觉特效上。这项工作引入了视频编辑的解剖结构、数据集和基准，以促进人工智能辅助视频编辑的研究。我们的基准套件专注于视频编辑任务，而不仅仅是视觉效果，例如自动素材组织和辅助视频组装。为了在这些方面开展研究，我们从电影场景中采样的 196176 个镜头中注释了超过 150 万个标签，其中包含与电影摄影相关的概念。我们为每个任务建立了有竞争力的基线方法和详细的分析。我们希望我们的工作能够激发对人工智能辅助视频编辑的未开发领域的创新研究。代码可在以下位置获得：https://github.com/dawitmureja/AVE.git。
视觉体验降低了皮质反馈输入和主要视觉皮层神经元之间的空间冗余
经验在皮质反馈组织（FB）组织中的作用仍然未知。我们测量了从后期（LM）视觉区域到小鼠原代视觉皮层（V1）的层（LM）视觉区域（lm）视觉区域（lm）视觉区域（lm）视觉区域（v1）的视网膜和非术的视觉体验上操纵视觉体验的效果。lm输入平均与正常和深色饲养的小鼠中的V1神经元匹配，但视觉上的博览会可将空间重叠输入的分数减少到V1。fb输入来自L5的输入比L2/3传达更多的环境信息。L5的LM输入的组织取决于其方向的偏好，并被黑暗饲养所破坏。这些观察结果是通过模型概括的，在这种模型中，VI-SUAL经验最大程度地减少了LM输入和V1神经元之间的接受字段重叠。我们的结果提供了一种机制，可以使周围调制对视觉体验的依赖性，并提出如何在皮质回路中学习预期的区域间共激活模式。
人工智能辅助视频编辑的数据集和基准套件
摘要。机器学习正在改变视频编辑行业。计算机视觉领域的最新进展提升了视频编辑任务的水平，例如智能重构、转描、调色或应用数字化妆。然而，大多数解决方案都集中在视频处理和视觉特效上。这项工作引入了视频编辑的解剖结构、数据集和基准，以促进人工智能辅助视频编辑的研究。我们的基准套件专注于视频编辑任务，而不仅仅是视觉效果，例如自动素材组织和辅助视频组装。为了在这些方面开展研究，我们从电影场景中采样的 196176 个镜头中注释了超过 150 万个标签，其中包含与电影摄影相关的概念。我们为每个任务建立了有竞争力的基线方法和详细的分析。我们希望我们的工作能够激发对人工智能辅助视频编辑的未开发领域的创新研究。代码可在以下位置获得：https://github.com/dawitmureja/AVE.git。
带电域壁的异常运动和铜 - 氯酸盐中相关的负电容
最初发生（在≈297K时发生。在较低的温度（≈255k [1]）下，原始的高对称性偏置 - 正直态被恢复。与此重入相变相关的对称性在冷却时不可能增加。一些观察结果表明，这会在热容量中产生局部倾角，[1,2]在降低温度时暂停熵的降低。[1]奇怪的对称性转化也发生在通量生长的钛酸钡晶体中，在该晶体中，高度有序的“ Forsbergh模式”可以首先出现，然后随后逐渐消失，因为温度单调变化。[3,4]最近，人们认为加热会导致高元元迷宫铁电域模式，以使位于较低的对称条纹阵列：一种效果分类为“反向过渡”。[5]清楚地，对称变化偶尔会以与通常所见的相反意义发生。虽然基本的热力学定律没有破坏，但这种情况是不明显的，逮捕的，值得一提的。[6]
用于固定光纤纤维的碳混合牙水泥可在光遗传刺激下防止小鼠的视觉触发的机车增强
光遗传学可以激活/沉默，以空前的时间和空间分辨率激活/沉默。然而，该方法容易出现与用于照明opsin-表达神经元的光生物物理学相关的人物。在这里，我们采用TPH2-MHCHR2-YFP转基因小鼠，仅在大脑中的血清素能神经元中表达通道Rhopopsin（ChR2），以研究5-遗传刺激血清素能神经元的行为效应。令人惊讶的是，即使在Chr2阴性小鼠中，光遗传学刺激也增强了运动。这种未指定的效果可能是由于牙科水泥泄漏引起的视觉搅动，该牙科水泥通常用于固定颅骨上的视线。当我们使用将碳与牙齿水泥粉混合而制成的黑牙水泥时，在CHR2阴性小鼠中取消了这种无染色的作用，但在Chr2阳性小鼠中没有取消，并证实了血清抗激活引起的增强的运动。该方法允许提取光遗传刺激的真正行为效应，而不会受到光泄漏引起的vi-sual刺激的污染。
![arxiv：2403.16510V1 [CS.CV] 2024年3月25日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\99be5140efb178cbc1415f4a6b4e7854fd545182.webp)
arxiv：2403.16510V1 [CS.CV] 2024年3月25日
尽管基于头脑的化身创造解决方案的出色过程，但直接生成具有全身动作的锚定视频仍然具有挑战性。在这项研究中，我们提出了一种新型的系统，这是一个新型的系统，仅对一个人进行一分钟的视频剪辑进行培训，随后启用了具有精确的躯干和手动运动的自动生成锚固风格的视频。具体来说，我们对输入视频的提议的结构引导的扩散模型进行了修订，以使3D网格条件呈现到人类的外观中。我们为扩散模型采用两阶段的训练策略，有效地结合了特定外观的运动。为了产生任意的长时间视频，我们将框架扩散模型中的2D U-NET扩展到3D样式，而无需额外的培训成本，并且提出了一个简单而有效的批次批次的时间denois-denois-denoising模块，以绕过推理过程中视频长度的约束。最后，引入了一个新颖的特定身份面部增强模块，以提高输出视频中面部区域的vi质量。合理实验证明了有效性和su-
![arxiv：2402.18695v2 [CS.CV] 26 Jul 2024](/simg/g:\will\search\icon\source\f\f08f1aee69cc179cf9f481f2bc9e7e619c2cf4e0.webp)
arxiv：2402.18695v2 [CS.CV] 26 Jul 2024
摘要。我们介绍了Autober，这是一种用于VI-SUAL实体识别的自回归模型。我们的模型通过采用检索增强的结构发电来扩展自回归的多模态大型语言模型。它可以减轻台面外的低性能，同时在需要视觉推理的查询中出色。我们的方法学会了通过与没有外部撤回器的序列序列物镜并行进行硬性负面训练，以在巨大的标签空间内区分相似的实体。在推论期间，检索到的候选人答案列表通过删除无效的解码路径来明确指导语言构成。所提出的方法在最近提出的烤箱-Wiki基准测试中实现了不同数据集拆分的显着改善，而所见实体的准确性从32.7％上升到61.5％。它通过实质性的两位数边际表现出了在看不见和查询分裂的卓越性能，同时还可以保留有效地转移到其他无需进一步训练的基准的通用视觉问题上的能力。