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Hexiang (Frank) Hu
技术讲座“在感知和体现中理解语言” • 谷歌，加利福尼亚州山景城 2021 年 2 月 • Facebook，纽约州纽约市 2021 年 2 月 • Waymo，加利福尼亚州山景城 2021 年 3 月 • 华盛顿大学，华盛顿州西雅图 2021 年 2 月 • 加利福尼亚大学，加利福尼亚州伯克利市 2021 年 3 月 • 密歇根大学，密歇根州安娜堡 2021 年 3 月 • 加利福尼亚大学，加利福尼亚州圣克鲁斯市 2021 年 4 月
b101-自动车辆的政策制定
在过去的十年中，艾丹·阿里·苏利文（Aidan Ali-Sullivan）在商业，政治和政策的汇合处工作，特别关注未来的出行行业。AIDAN目前正在美国西部管理国家政策和政府事务，以确保监管和立法环境鼓励AV技术的发展。在Waymo之前，Aidan担任Nuro的国家政策负责人。在这一职位上，他领导了全国各地的州级政策努力，并领导了努罗（Nuro）成功获得加利福尼亚州历史上首次获得自动驾驶汽车部署许可证的努力。 在努罗（Nuro）之前，艾丹（Aidan）是迪拜，美国和密歇根州底特律的通用汽车的未来流动性经理。 艾丹在多个级别的政府方面都有经验，此前曾在加拿大外交部担任整个加拿大任务的政治官员。 他从萨克拉曼多开始了他的职业生涯，从加利福尼亚的首都研究员计划开始。 Aidan拥有M.P.P. 芝加哥大学哈里斯大学学校，芝加哥大学商学院商学院和双重学士学位的硕士学位。 伯克利分校的政治学和城市规划学位。在这一职位上，他领导了全国各地的州级政策努力，并领导了努罗（Nuro）成功获得加利福尼亚州历史上首次获得自动驾驶汽车部署许可证的努力。在努罗（Nuro）之前，艾丹（Aidan）是迪拜，美国和密歇根州底特律的通用汽车的未来流动性经理。艾丹在多个级别的政府方面都有经验，此前曾在加拿大外交部担任整个加拿大任务的政治官员。他从萨克拉曼多开始了他的职业生涯，从加利福尼亚的首都研究员计划开始。Aidan拥有M.P.P. 芝加哥大学哈里斯大学学校，芝加哥大学商学院商学院和双重学士学位的硕士学位。 伯克利分校的政治学和城市规划学位。Aidan拥有M.P.P.芝加哥大学哈里斯大学学校，芝加哥大学商学院商学院和双重学士学位的硕士学位。 伯克利分校的政治学和城市规划学位。芝加哥大学哈里斯大学学校，芝加哥大学商学院商学院和双重学士学位的硕士学位。伯克利分校的政治学和城市规划学位。伯克利分校的政治学和城市规划学位。
大多数：运动预测的多模式场景象征化
许多现有的运动预测方法都依赖于符号感知输出来生成代理轨迹，例如边界框，路图信息和traf-fight。这种符号表示是现实世界的高级表现，它可能会使运动预测模型容易受到感知错误的影响（例如，在检测开放式录音障碍时失败），而缺少场景中的显着信息（例如，糟糕的道路条件）。另一种范式是从原始传感器中端到端学习。但是，这种方法缺乏解释性，需要大量的培训资源。在这项工作中，我们提出将视觉世界的标记化为一组紧凑的场景元素，然后利用预先训练的图像基础模型和LiDAR神经网络以开放式播音方式进行编码所有场景元素。图像基础模型使我们的场景令牌可以编码开放世界的一般知识，而LiDAR神经网络编码几何信息。我们提出的表示形式可以有效地用几百个令牌编码多帧多模式观察，并且与大多数基于变压器的体系结构兼容。为了评估我们的方法，我们使用了带有凸轮嵌入的Waymo开放运动数据集。通过Waymo开放运动数据集进行的实验表明，我们的方法会导致对最先进的表现的显着改善。
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与交通信号灯和标志的自动驾驶汽车的交互数据集
本文介绍了一个综合数据集的开发，该数据集捕获了自动驾驶汽车（AV）和交通控制设备之间的相互作用，特别是交通信号灯和停车标志。源自Waymo Motion数据集，我们的工作通过提供有关AVS如何导航这些流量控制设备的现实轨迹数据来解决现有文献中的关键差距。我们提出了一种从Waymo Motion数据集中识别和提取相关交互轨迹数据的方法，该数据集并入了37,000多个实例，并带有交通信号灯和44,000个带有停车标志的实例。我们的方法包括定义规则以识别各种相互作用类型，提取轨迹数据，并应用基于小波的DeNoising方法来平滑加速度和速度概况并消除异常值，从而提高轨迹质量。质量评估指标表明，在所有相互作用类别中，这项研究中获得的轨迹在加速度上具有异常比例，而混蛋轮廓降低到接近零水平。通过公开提供此数据集，我们旨在解决包含带有交通信号灯和标志的AV交互行为的数据集中的当前差距。基于有组织和发布的数据集，我们可以在与交通信号灯和标志互动时对AVS行为有更深入的了解。这将促进对现有运输基础架构和网络的AV集成的研究，从而支持开发更准确的行为模型和仿真工具。
Imagen 3 -Googleapis.com MTR V3：2024 Waymo Open DataSet挑战的第一名解决方案 - 运动预测 Gemma 3技术报告-Googleapis.com 2025年1月的学期清单-Googleapis.com
文本对图像（T2I）模型驱动了许多用例，例如在图像生成和编辑中以及场景理解。在此技术报告中，我们概述了Google Imagen家族中最新模型的培训和评估，Imagen3。在其默认配置下，Imagen 3以1024×1024分辨率生成图像，然后可以进行2×，4×或8×UPS采样。我们对其他最先进的T2I模型描述了我们的评估和分析。我们发现Imagen 3比其他模型更优选。特别是，它在光真相和遵守长而复杂的用户提示方面表现良好。部署T2i模型引入了许多新的挑战，我们详细描述了专注于了解与该模型家族相关的安全性和责任风险，以及我们为减少潜在危害的努力。
基于命令的用户界面的设计和评估...
AV的低水平系统，例如方向盘和踏板，ROS可以通过标准化命令来管理各种车辆的能力，包括尺寸，宽度和类型的不同车辆以及各种舰队，包括私人汽车，班车和卡车。这种方法简化了适应过程并简化了学习曲线，因为在不同的远程手工车辆之间过渡时，不需要ROS开发新的心理模型[63]。第三，Tele-satherance在安全性方面提供了重要的增强。来自美国运输部的数据表明，在美国，人为错误是94％的事故[30]。Waymo的最新发现进一步强调了自动驾驶汽车
指导，不开车：命令的设计和评估...
AV的低水平系统，例如方向盘和踏板，ROS可以通过标准化命令来管理各种车辆的能力，包括尺寸，宽度和类型的不同车辆以及各种舰队，包括私人汽车，班车和卡车。这种方法简化了适应过程并简化了学习曲线，因为在不同的远程手工车辆之间过渡时，不需要ROS开发新的心理模型[63]。第三，Tele-satherance在安全性方面提供了重要的增强。来自美国运输部的数据表明，在美国，人为错误是94％的事故[30]。Waymo的最新发现进一步强调了自动驾驶汽车
2024-最终英国税收策略-Google文档
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