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重新考虑无分类器扩散指导中的空间不一致
无分类器指导（CFG）已广泛用于文本到图像扩散模型中，其中引入了CFG量表以控制整个图像空间的文本指导强度。但是，我们认为全球CFG量表会导致空间不一致，这是不同的脱节优势和次优的图像质量。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的方法，即语义意识的无分类器指导（S-CFG），以自定义文本到图像扩散模型中不同语义单元的指导学位。具体来说，我们首先设计了一种训练 - 免费的语义分割方法，将潜在图像分配到每个Denoising步骤中相对独立的语义区域。尤其是，将U-NET主链中的跨意义图被重新归一化，以将每个贴片分配给相应的令牌，而自我注意力图则用于完成语义区域。然后，为了平衡各种语义单元的扩增，我们会自适应地调整各个不同区域的CFG尺度，以将文本指导学度重新确定为统一水平。最后，广泛的实验证明了S-CFG优于原始CFG策略在各种文本到图像扩散模型上的优越性，而无需任何额外的培训成本。我们的代码可在https://github.com/smilesdzgk/s-cfg上找到。
移动机器人障碍物检测和避免NAV ...
摘要 - 智能机器人技术在维护，维修和大修（MRO）机库操作方面具有重要意义，其中移动机器人可以在其中导航复杂而动态的环境，以进行飞机视觉检查。飞机机库通常忙碌而变化，形状和尺寸各不相同，呈现出严格的障碍物和条件，可能导致潜在的碰撞和安全危害。这使得障碍物检测和避免对安全有效的机器人导航任务至关重要。常规方法已在计算问题上应用，而基于学习的方法的检测准确性受到限制。本文提出了一个基于视觉的导航模型，该模型将预训练的Yolov5对象检测模型集成到机器人操作系统（ROS）导航堆栈中，以优化复杂环境中的障碍物检测和避免。该实验在ROS-Gazebo模拟和Turtlebot3 Waffle-Pi机器人平台中进行了验证和评估。结果表明，机器人可以越来越多地检测并避免障碍物，而无需碰撞，同时通过不同的检查点导航到目标位置。关键字 - 自主导航，对象检测，避免障碍物，移动机器人，深度学习
深入开发审查指南：GDCL
条例＃2020-43“一个完整，全尺寸的自行车可以方便，牢固地存放和拆卸的区域，一个或两个车轮都位于稳定的表面上，使整个自行车在其存储位置都保持稳定，而无需使用其他公园的bicycles over of with bicycles或其他对象，而无需使用Quight台，而无需使用其他自行车。自行车停车位可以归类为长期或短期。长期自行车停车场主要旨在为居民，雇员或其他需要存放自行车的人服务于一天，一夜之间或多天的大部分时间。短期自行车停车场主要是为了为访客和顾客（例如零售顾客）提供预计将使用自行车存储几个小时的服务。”所需停车场的范围因建筑物的类型和大小而异条例＃2020-43普林斯顿市要求提供自行车停车的条例
研究中适当使用人工智能的指南
研究人员可以使用许多免费和付费的 AI 拨款申请书写工具。目前，使用生成式 AI 工具来协助拨款申请书写过程并不被禁止。例如，这些工具可能有助于生成提案摘要、编辑草稿或编写提案的特定部分。在 2023 年 12 月的通知中，NSF 鼓励研究人员指出何时以及如何使用 AI 来创建他们的提案。PI 应该注意，使用这些工具共享知识产权会带来风险。将机密信息输入生成式 AI（即使是新颖的想法）将被视为出于专利目的或根据保密协议的公开披露，从而导致专利权的丧失或违反我们的法律义务。所有生成式 AI 输出都应检查其准确性。你永远不应该依赖 AI 是正确的！
wifi 追踪技术数据控制者指南。......
• 生成随机 MAC 地址的程序不标准化，导致终端之间的行为不同。 • 终端连接到给定 AP 后，即使 MAC 地址是随机生成的，其在整个连接过程中也保持不变，因此允许将设备在整个连接过程中执行的操作关联起来，例如，将其绝对位置和相对位置与其他终端的位置关联起来。 • 据估计，目前有 5% 到 10% 的设备不使用随机 MAC 地址。 • 在许多情况下，即使移动设备使用不断变化的随机 MAC 地址，也有许多技术能够唯一地识别它们。这些是当前在 Wi-Fi 跟踪中使用的技术，基于探测请求帧中包含的（或从中推断出的）各种信息以及
荣军院将于 2024 年 8 月 28 日星期三举办四场残奥会火炬传递活动，这也将是首都规划的十二条路线之一的终点。
下午 2:25：在国家荣军院居民、荣军院总督和现场军事人员的见证下，在圆顶台阶前熄灭火焰。向来自荣军院的四位火炬手赠送礼物，来自射箭场的两位火炬手也加入其中。在圆顶前拍照的时间。
2024 年春季阅读计划指导
根据 511 印第安纳州行政法规 (IAC) 6.2-3.1，所有招收幼儿园至三年级学生的公立学校和州认可的非公立学校都必须向印第安纳州教育部 (IDOE) 提交年度阅读计划。特许学校无需向 IDOE 提交阅读计划，但必须向其特许赞助商提交阅读计划。2024-2025 学年的提交时间为 4 月 5 日星期五至 6 月 30 日星期日。
使用仿真来设计以下路径和自主机器人的障碍策略
1简介自主控制算法的设计是一项艰巨的任务，因为它传统上需要大量的现实测试，这既耗时又昂贵。仿真是自治设计的宝贵工具，例如，以时间和成本效益的方式协助参数调整，算法测试。此外，在机器学习范围（ML）的范围内，由于其生成训练数据的能力，模拟具有吸引力。在此，我们证明了模拟引擎[1]和自治研究床（ART）[2]平台来促进自治政策制定过程，以避免ML控制政策。这项工作建立了以前的贡献，这些贡献证明了控制策略的各种多速路径的可传递性[3，4]。这项研究证明了通过机器学习（ML）避免障碍物的额外能力。ML已通过收集的数据进行了培训，而人类驾驶员则在模拟器中驱动。