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减轻透射视觉噪声以增强车辆安全
软件定义的车辆（SDVS）依靠摄像机来智能和关键安全应用，但面临着动态环境噪音（包括天气和遮挡）的挑战。与静态传感器不同，SDV摄像机会遇到受驱动速度影响的噪声模式，这在先前的研究中经常被忽略。为了解决这一差距，我们使用公共数据集，Carla Simulator，机器人车辆和真实车辆的数据对透射噪声影响进行定量分析。我们的发现表明，以低于40 km/h的速度的主要速度可能是确保在嘈杂的城市条件下基于相机的可靠应用程序的门槛。此外，我们提出了Transitnet，这是一种新型模型，旨在减轻传输相机噪声并增强驾驶安全性，尤其是在较高速度下。与多个基线相比，实验结果表明，转运网将F量度提高了5.1％，MAP@50提高了3.6％，并且在所有数据集中将FPS提高了56.7％。我们还提供了广泛测试的详细观察和见解。
布拉德福德痴呆症策略围绕以下内容制定
Aarti Wadhawani – 服务经理，布拉德福德市议会，老年人服务处 Anita Pearson – 痴呆症和脑健康项目协调员，Affinity Care CP David Armitage（主持人）– 公共卫生专家，CBMDC Gregor Russell - 老年精神病顾问/研究与开发主任，BDCFT Karen Windle - 布拉德福德大学应用老龄化和痴呆症研究教授 Val Lesk - 布拉德福德大学心理学系 • 早期诊断和支持：提高早期诊断率并确保及时获得支持和信息。 Jackie Armatage - 学习障碍成人社区护士长，BDCFT Val Lesk - 布拉德福德大学心理学系 Sara Humphrey - 全科医生/副教授虚弱/痴呆和 LD 临床主任 - Bfd & Craven CCG Anita Pearson - 痴呆和脑健康项目协调员，Affinity Care CP Sarah Sheared（主持人）- 高级临床从业者痴呆症负责人，布拉德福德地区护理信托 Nicky Addison - 区域负责人海军上将护士 - 英国皇家军团 Lauren Dowie - 服务经理，布拉德福德痴呆症中心 Claire McCormack - 全科医生合伙人和痴呆症负责人，Affinity Care • 以人为本的护理：确保护理服务根据痴呆症患者及其护理人员的个人需求和偏好进行定制。 Ben Johnson - 西约克郡阿尔茨海默氏症协会本地服务经理 Ina Ashworth - 临床心理学家，老年人住院服务 Carla Smith - 高级临床从业者成人身体健康临床负责人，BDCT Laura Hughes - 海军上将护士，Airedale NHS 基金会信托 Sarah Sheard（协调人）- 高级临床从业者痴呆症负责人，布拉德福德区护理信托 Vicky Harvey - Care 24-7 SPECAL 教练（阿尔茨海默氏症专门早期护理） Nicky Addison - 海军上将护士区域负责人 - 英国皇家退伍军人协会 Lauren Dowie - 服务经理，布拉德福德痴呆症中心 • 社区支持和意识：加强社区支持系统并提高对痴呆症的认识和理解。 Clare Mason（主持人）– 布拉德福德大学，应用痴呆研究中心（痴呆症护理培训师兼患者和公众参与负责人）/ Pathways – 青年痴呆症支持小组 Anita Pearson - 痴呆症和大脑健康项目协调员，Affinity Care CP Carla Smith - 高级临床从业人员成人身体健康临床负责人，BDCT
事故预测的语义视频分析
摘要 - 飞行员和骑自行车的人是最脆弱的，但也是最不可预测的交通参与者。由于他们在高度自由度和方向突然变化的城市环境中移动的能力，他们的运动仍然具有挑战性。我们提出了一个驾驶员援助系统，以应对其中一些挑战。我们的系统由一个由各种自动编码器和长期短期内存网络制成的世界模型组成。世界模型从脆弱的流量参与者的角度获取视力和动作数据，并在提前一秒钟内生成其环境的视觉预测（图像）。我们系统的第二部分是一个基于变压器的描述系统，该系统采取了预测的感知，在这里，作为一个展示，如果汽车和易受伤害的交通参与者之间的碰撞似乎即将到来，则将其抽象为文本警告。我们的描述系统有助于将驾驶员的危险情况与上下文相关，并可以扩展到其他驾驶员援助系统，例如盲点检测。我们在使用CARLA的模拟中生成的数据集上评估了我们的系统。索引术语 - 自主驾驶，机器学习，视频描述，世界模型
通过大型语言模型通过人类反馈学习自主驾驶任务
传统的自主驾驶系统主要集中于做出决策而无需人类互动，忽略了人类的决策和人类的偏好，并在复杂的交通情况下忽略了。为了弥合这一差距，我们引入了一个新颖的框架，利用大型语言模型（LLM）从各种模拟场景和环境中学习以人为反馈的方式学习以人为本的驾驶决策。我们的贡献包括一个基于GPT-4的程序MING计划者，该计划者与现有的Carla Simulator无缝集成以了解交通场景并对人类说明做出反应。具体来说，我们建立了人类指导的学习管道，该管道将人类驾驶员的反馈直接纳入学习过程，并存储最佳的驾驶编程政策，以检索增强发电（RAG）。令人印象深刻的是，我们的编程规划师只有50个保存的代码片段，可以匹配基线经过广泛训练的型系统模型（RL）模型。我们的论文强调了LLM驱动的共享自治系统的潜力，从而将自动驾驶系统开发的前沿变得更加互动和直观。
糖尿病与急性胰腺炎及其机制相关 (DREAM) 研究的原理和设计：来自急性胰腺炎 1 型糖尿病联盟 (T1DAPC) 的前瞻性队列研究
Phil A. Hart，医学博士1，Georgios I. Papachristou，医学博士，博士，沃尔特·G·帕克，MD 2，Anne-Marie Dyer，MS 3，Vernon M. Chinchilli，PhD 3，Elham Afghani，MD 4，M.D. 1，Kathleen M. Dungan，医学博士7，Jeffrey J. Easler，MD 8，Evan L. Fogel，MD，MSC 8，Carla J. Greenbaum，MD 9，Rita R.Kalyani，MD，MHS 10，MHS 10，Murray Korc，M. Lee, MD 1 、Jennifer L. Maranki, MD 15 、Stephen J. Pandol, MD 16 、Anna Evans Phillips, MD 17 、Jose Serrano, MD, PhD 5 、Vikesh K. Singh, MD, MSc 4 、Cate Speake, PhD 9 、Temel Tirkes, MD 18 、Frederico GS Toledo, MD 19 、Guru Trikudanathan, MD 20 、Santhi Swaroop Vege, MD 21 、Ming Wang, PhD 3 、Cemal Yazici, MD 22 、Atif Zaheer, MD 23 、Christopher E. Forsmark, MD 24 、Melena D. Bellin, MD 25 、Dhiraj Yadav, MD, MPH 26 代表 1 型糖尿病急性胰腺炎联盟 (T1DAPC)
反馈引导的自主驾驶-CVF Open Access
虽然行为克隆最近已成为自主驾驶的非常成功的范式，但Humans很少学会通过单独的模仿或行为克隆来执行复杂的任务，例如驱动或行为。相比之下，人类的学习通常涉及在整个交互式学习过程中的其他详细指导，即通常通过语言的反馈提供详细的信息，以详细信息，以进行审判的哪一部分进行，不正确或次要地进行。以这种观察的启发，我们引入了一个有效的基于反馈的框架，用于改善基于行为克隆的传感驱动剂培训。我们的关键见解是利用大语模型（LLM）的重新进步，以提供有关驾驶预测失败背后的理由的纠正良好的反馈。更重要的是，我们引入的网络体系结构是有效的，是第一个基于LLM的驾驶模型的第一个感觉运动端到端培训和评估。最终的代理在Nuscenes上的开环评估中实现了最新的性能，在准确性和碰撞率上的表现优于先前的最新时间超过8.1％和57.1％。在卡拉（Carla）中，我们的基于相机的代理在以前的基于激光雷达的AP摄入率上提高了16.6％的驾驶得分。
gri：一般增强模仿及其在基于视觉的自动驾驶中的应用
摘要：深入强化学习（DRL）已被证明对几种复杂的决策应用有效，例如自主驾驶和机器人技术。但是，众所周知，DRL受到其高样本复杂性和缺乏稳定性的限制。先验知识，例如，作为专家演示，通常可以使用，但要挑战以减轻这些问题。在本文中，我们提出了一般增强模仿（GRI），这是一种新颖的方法，结合了探索和专家数据的好处，并且可以直接实施任何非政策RL算法。我们做出了一个简化的假设：可以将专家演示视为完美的数据，其基础政策将获得不断的高奖励。基于此假设，GRI介绍了示范剂的概念。该代理发送专家数据，这些数据是与在线RL勘探代理所带来的经验同时且无法区分的。我们表明，我们的方法可以对城市环境中基于摄像机的自动驾驶进行重大改进。我们在使用不同的非政策RL算法的穆约科克连续控制任务上进一步验证了GRI方法。我们的方法在Carla排行榜上排名第一个，在先前的最新方法中，在Rails上胜过17％。
bevdriver：利用LLMS中的BEV地图进行强大的闭环驾驶
摘要 - 自主驾驶有可能为更有效的未来移动性奠定基础，要求研究领域通过安全，可靠和透明的驾驶来建立信任。大语言模型（LLM）具有推理能力和自然语言的理解，具有作为可以与人类互动和为人类驾驶员设计的环境互动的自我运动计划的普遍决策者的潜力。尽管这条研究途径很有希望，但当前的自动驾驶方法通过结合3D空间接地以及LLMS的发展和语言能力来挑战。我们介绍了BEV-驱动程序，这是一种基于LLM的模型，用于Carla中的端到端闭环驾驶，它利用潜在的BEV功能作为感知输入。bevdriver包括一个BEV编码器，以有效地处理多视图图像和3D LiDAR点云。在一个共同的潜在空间中，BEV特征通过Q-前者传播，以与自然语言指示保持一致，并传递给LLM，该LLM预测和计划在考虑导航说明和关键场景的同时，可以精确的未来轨迹。在Langauto基准测试中，与SOTA方法相比，我们的模型在驾驶得分上的性能高达18.9％。
研究供应方选项，到 2035 年实现 100% 清洁电力
致谢作者谨感谢以下个人的贡献。 Madeline Geocaris、Al Hicks、Mike Meshek、Devonie Oleson 和 Andrea Wuorenmaa 提供编辑和其他通讯支持。 Doug Arent，Sam Baldwin，Jose Benitez，Michael Berube，Sam Bockenhauer，Lauren Boyd，Adria Brooks，Steve Capanna，Jaquelin Cochran，Joe Cresko，Joe Cresko，Paul Donohoo-vallett，Paul Donhoo-vallett，Janelle Eddins，Zach Eldedge，Jay Fitzerf fross，提供了有益的评论和评论。詹妮弗·加森（Jennifer Garson），帕特里克·吉尔曼（Patrick Gilman），托马斯·格林（Tomas Green），考特尼·格罗斯（Courtney Grosvenor），安娜·哈格斯特伦（Anna Hagstrom Ian Porro，Sean Porse，Amir Roth，Ian Rowe，Neha Rustagi，Nicole Ryan，Rob Sandoli，Avi Schultz，Ben Shrager，Carolyn Snyder，Paul Spitsen，Jason Tokey，Jason Tokey，Jeff Winick，Jeff Winick，Ryan Wiser，Ryan Wiser和Owen Zinaman Zinaman
在最古老的老
nicholas fuggle 1·Andrea Laslop 2·RenéRizzoli3·Nasser Al -Daghri 4·Majed Alokail 5·ewwa balkowiec -iskra 6.7·Charlotte Beaudart 8·Beaudart 8·beaudart 8·Olivier bruyder bruyder bruyderbruyère9·安吉尔·贝托·贝特·伯恩·布鲁德·恩斯·贝恩·贝恩·布鲁特·伯爵10·伊斯特·恩斯·贝恩·布鲁斯·恩（Eta）。 Francesca Cerreta 13·Manju Chandran 14.15·Antonio Cherubini 16.17·Mario Miguel Coelho Coelho da Silva Rosa 18·Philip Conaghan 19.20·菲利普·康纳格（Philip Conaghan）19.20·伯纳德·科尔特特（Bernard Cortet） · Elaine · Elaine · Elaine M. Dennison 1 · MICKAël Hiligsmann 25 · Jean -Marc Kaufman 26 · Stefania Maggi 27 · Radila Matijevic 28 · Eugene McCloskey 29 · Daniel Messina 30 · Daniel Pinto 31 · Maria Concepcion Prienro Yerro 32 · Régis Pierre Radermecker 33·Yves Rolland 34·Carla Torre 35.36·Nicola Veronese 4.37·John A. Kanis 29.38·Cyrus Cooper 1,39.40·Jean -yves Reginser 5.9