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运动预测是指根据历史轨迹和高清图来估算代理商的未来轨迹，是自主驾驶领域的一项基本任务。近年来，运动预测引起了广泛的关注[4、5、7、9、11、17]，因为对于机器人车辆进行安全决定至关重要。在现有研究中，MTR [8，13 - 15]系列取得了显着的成功。他们采用编码网络进行场景上下文编码，并与解码器网络配对，该网络从一组意图查询中生成多模式轨迹，这些查询是从预定义的锚定初始化的。我们的解决方案MTR V3是MTR ++ [14]的扩展，这是一个尖端的运动预测框架，并通过将原始LIDAR数据掺入场景编码和意图查询在轨迹解码中的演变而得到改进。具体来说，我们引入了激光雷达编码器，以捕获基本场景上下文信息，例如植被和建筑物，这些信息通常在高清地图中缺少，但对于预测行人运动至关重要。此外，由于锚的稀疏性，香草MTR ++遭受了高回归误差。为了减轻此问题，我们在[8]中采用了不断发展且独特的方案，以根据特定场景适应锚定。利用这些技术，我们的解决方案达到了
协作之前对齐：减轻鲁棒多代理感知的功能未对准
摘要。协作感知最近受到了广泛的关注，因为它通过跨性别信息共享增强了自动驾驶汽车的感知能力。但是，不可避免的协作噪声阻碍了存在系统的性能，这会导致功能级的空间虚构对合作者共享的信息。在本文中，我们提出了一个模型不稳定和轻巧的插件，以减轻功能级的未对准问题，称为动态功能对齐（NEAT）。整洁插件的优点为三倍。首先，我们引入了一项重要的引导查询建议，以通过太空通道语义和外观环境冗余来预测潜在的前景区域。在此基础上，提出了一个可变形的特征对齐方式，以通过查询意识的空间关联明确地对齐合作者共享的特征，从而汇总了具有纠正率不匹配属性的多层次的Vi-Sual线索。最终，我们执行了一个区域交叉发音强化，以促进对齐表示的扩散并实现全球特征语义增强。整洁可以轻松地插入现有的协作感知程序中，并显着提高了香草基线对姿势和传播延迟的鲁棒性。在嘈杂设置下的四个协作3D对象检测数据集上进行了广泛的实验，确认，整洁的大多数方法具有不同结构的方法。
花园水疗
颜色黄色对应于太阳神经丛，并与增加的信心和自信有关。通过选择置信仪式，您选择踏上一场旅程，外部世界的压力和忧郁逐渐消失，以揭示生命的先天亮度和清醒性。使用蜂蜜和喜马拉雅盐的保湿混合物有助于去除皮肤干燥，使您放射和发光有助于去除干燥的皮肤。温暖的油在乳香，柠檬和香草中充满浓郁的香气，然后在您的身体上毛毛雨，然后减轻压力的全身按摩有助于释放所有肌肉张力。在光，中压和深压之间交替，使用不同的笔触来伸展肌肉纤维，增加氧气流量并根除紧身的结。现在，您在接受刺激性的手按摩之前将滋养的D3黄色身体包完全包裹，从而减轻了压力和张力。与此同时，柔和的黄色光将横向您的太阳神经丛，有助于巴西柠檬油的治愈能力。这种集中的颜色疗法将使您更加放松，最后您将完全摆脱担心和怀疑，好像有一阵阳光进入了您的世界。
对抗性自我训练改善了渐进域适应性的鲁棒性和概括
逐渐的域适应性（GDA），其中为学习者提供了辅助中间域，在许多情况下已经在理论上和经验上研究了。尽管在关键安全方案中起着至关重要的作用，但GDA模型的对抗性鲁棒性仍然没有探索。在本文中，我们采用了有效的渐进自我训练方法，并用副本自我训练（AST）替换香草自我训练。AST首先预测未标记的数据上的标签，然后对手在伪标记的分布上训练模型。有趣的是，我们发现逐渐的AST不仅提高了对抗性的准确性，而且可以提高目标域的清洁准确性。我们揭示这是因为当伪标签包含一部分不正确标签时，对抗性训练（AT）的性能要比标准训练更好。因此，我们首先介绍多类分类设置中逐渐AST的概括误差界限。然后，我们使用子集总和问题的最佳值在真实分布和伪标记分布上的对抗误差上桥接标准误差。结果表明，在具有不正确的伪标签的数据上，可能会获得比标准培训更紧密的结合。我们进一步提出了有条件的高斯分布的一个例子，以提供更多的见解，说明为什么逐渐的AST可以提高GDA的清洁精度。
基于动态-feature的深度增强学习学习 -
本研究提出了一种自学习算法，用于闭环缸唤醒控制，靶向较低的阻力和较低的升力弹力，并带有稀疏传感器信息的额外挑战，以深度加固学习（DRL）为起点。通过将传感器信号提升为动态特征（DFS），DRL性能可显着改善，该功能可以预测未来的流量状态。所得的基于DF的DRL（DF-DRL）自动在没有动态模型的情况下在工厂中学习反馈控制。结果表明，DF-DRL模型的阻力系数比基于直接传感器反馈的香草模型低25％。更重要的是，DF-DRL仅使用一个表面压力传感器，可以将阻力系数降低到雷诺数（RE）= 100时的最先进性能，并显着减轻了提升系数。因此，DF-DRL允许在不降低控制性能的情况下部署流量的稀疏感应。该方法在更复杂的流动场景下还表现出强大的鲁棒性感染，在RE = 500和1000时分别将阻力系数分别降低了32.2％和46.55％。此外，在三维湍流中，拖动系数在RE = 10 000的三维湍流中降低了28.6％。由于表面压力信息在现实情况下比流速信息更为直接，因此本研究为
视觉变压器具有分层注意力
摘要：本文解决了香草视觉变压器中与多头自我注意（MHSA）相关的高计算/空间复杂性。为此，我们提出了层次MHSA（H-MHSA），这是一种新颖的方法，以层次的方式计算自我注意力。具体来说，我们首先将输入图像分为通常完成的补丁，每个补丁都被视为令牌。然后，提议的H-MHSA学习本地贴片中的令牌关系，作为局部关系建模。然后，将小斑块合并为较大的贴片，H-MHSA对少量合并令牌的全局依赖性建模。终于，将本地和全球专注的特征汇总为具有强大表示能力的功能。由于我们仅在每个步骤中计算有限数量的令牌的注意力，因此计算负载大大减少。因此，H-MHSA可以在不牺牲细粒度信息的情况下有效地模拟令牌之间的环境关系。与H-MHSA模块合并，我们建立了一个基于层次的变压器网络的家族，即HAT-NET。为了证明帽子网络在场景中的优越性，我们就基本视觉任务进行了广泛的实验，包括图像分类，语义分割，对象titection和实例分段。因此，HAT-NET为视觉变压器提供了新的视角。代码和预估计的模型可在https://github.com/yun-liu/hat-net上找到。
使用系统发育
Silico生物学中的摘要被认为是一种有效且适用的方法来启动各种研究，例如生物多样性分类学保护。在用于兰花物种的硅分类法中使用的系统发育分析可以提供有关遗传多样性和进化关系的数据。在分类学研究中可用于评估基因基因座特定靶标的一种特殊方法是DNA条形码。进行了这项研究，以使用MAT K，RBC L，RPO C1和NRDNA标记来确定特定的靶基因基因基因，用于使用系统发育分析在硅方法中使用Silico方法的Coelogyne属的DNA条形码。所有标记序列均从NCBI网站收集，并使用多种软件和方法进行分析，即用于样品序列对齐的Clustal X和用于系统发育树的结构和分析的Mega 11。恢复表明，建议使用的基因基因座是nrDNA基因基因座。系统发育分析表明，NRDNA基因基因座的使用能够将17种coelogyne物种与两个外群物种分开，即Cymbidium和Vanilla，然后与1,5-双磷酸羧化酶/氧合酶/氧合酶/氧合酶/氧合酶大型亚基（RBC l）一起，而其他基因群和其他polim subiN locase and n namely malsy matulase k（rbc l）（namely kita k）（namely malsy matuly k）（namy k'' RPO C1）提供了一种视觉植物树，其中两个外群物种与Coelogyne物种相同。因此，这项研究的结果可用作支持Coelogyne育种和保护计划的参考。版权所有：©2023，J。热带生物多样性生物技术（CC BY-SA 4.0）
用于自动编码器的可扩展变分量子电路 - ...
摘要 — 药物分子的从头设计被认为是一个耗时且昂贵的过程，并且计算方法已应用于药物发现流程的每个阶段。变分自动编码器是一种计算机辅助设计方法，它基于现有的分子数据集探索化学空间。量子机器学习已成为一种非典型学习方法，由于其强大的表达能力，可能会加速一些经典学习任务。然而，近期的量子计算机受到量子比特数量有限的困扰，这阻碍了高维空间中的表示学习。我们提出了一种可扩展的量子生成自动编码器（SQ-VAE），用于同时重建和采样药物分子，以及相应的原始变体（SQ-AE）以实现更好的重建。提出了混合量子经典网络中的架构策略，例如可调量子层深度、异构学习率和修补量子电路，以学习高维数据集，例如配体靶向药物。在选择合适的架构策略后，针对 8x8 和 32x32 等不同维度报告了大量实验结果。在所有实验中，将量子生成自动编码器的性能与相应的经典自动编码器进行了比较。结果表明，归一化的低维分子可以获得量子计算优势，并且量子生成自动编码器生成的高维分子在相同的学习期内具有更好的药物特性。索引术语 — 量子机器学习、变分自动编码器、药物发现
学习在线信念预测自动驾驶中有效POMDP计划
摘要 - 自主驾驶中有效的决策依赖于其他交通代理的未来行为的准确推断。为了实现这一目标，我们提出了一个基于在线信念的行为预测模型，也提出了一个有效可观察到的马尔可夫决策过程（POMDP）的有效计划者。我们开发了一个基于变压器的预测模型，通过复发性神经记忆模型增强，以动态更新潜在信念状态并推断其他代理的意图。该模型还可以整合自我车辆的意图，以反映代理之间的闭环交互，并从离线数据和在线交互中学习。为了计划，我们采用了一个具有宏观动作的蒙特卡洛树搜索（MCT）计划者，从而通过搜索时间扩展的动作步骤来降低计算复杂性。在MCTS计划者中，我们使用预测的长期多模式轨迹来近似未来的更新，从而消除了迭代信念的更新和提高跑步效率。我们的方法还将深度Q学习（DQN）作为搜索事务，从而大大提高了MCTS计划者的性能。模拟环境的实验结果验证了我们提出的方法的有效性。在线信念更新模型可以显着提高预测的准确性和时间一致性，从而改善决策绩效。在MCT计划中，采用DQN作为搜索，大大提高了其性能，并优于基于模仿学习的先验。此外，我们表明，具有宏观动作的MCT计划在性能和效率方面大大优于香草方法。
通过伦理上相关的化学感应刺激
大理石爆炸测试是一种经过药理验证的范式，用于研究实验室啮齿动物中的焦虑样行为。我们的实验室已将此测定作为行为筛查的一部分，以检查药物引起的负面情感状态。从历史上看，我们先前的大多数暴饮暴食研究都专门且可靠地检测到了基础和酒精戒断引起的负面影响的青少年差异。然而，在实验设计中包括女性受试者时，在我们先前的工作中，与年龄相关的大理石行为差异要么是不存在的，要么是相反的。据报道，由于雌性的化学感应提示是男性的抗焦虑性，因此本研究检查了相反的成年成员的气味如何影响成人以及青少年小鼠的大理石养成行为。对照研究研究了在存在新型中性（香草）和厌恶（茶树）气味的情况下小鼠的反应性。成年男性在存在女性床上用品的情况下表现出焦虑样行为的迹象，而两性的成年女性和青少年小鼠在存在男性和女性床上用品的情况下增加了大理石居民行为。在存在厌恶气味的情况下，所有小鼠都表现出更多的埋葬，而只有青少年才能响应新的中性气味而增加大理石居民。这些数据表明性别相互作用在性别和非挥发性气味的影响中，从性别不佳的成人种子中的挥发性和非挥发性气味在与实验设计的大理石爆炸性测试中，对实验设计和程序的相关性测试在包括性别作为生物学变量的大理石爆炸性测试中。