XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemiD
sfpnet：用于一般激光雷德点云上语义分割的稀疏焦点网络
摘要。尽管LiDAR语义分割迅速发展，但最先进的方法通常融合了源自机械旋转激光雷的基准的专门设计的诱导偏差。这可以将模型的通用性限制在其他类型的LiDAR技术中，并使超参数调整更加复杂。为了解决这些问题，我们提出了一个广义框架，以通过我们稀疏的焦点调制来代替窗户注意力来适应市场中普遍存在的各种各样的发光剂。我们的SFPNET能够阐述多层上下文，并使用栅极机制动态聚集它们。通过实现渠道信息查询，编码包含本地和全局上下文的功能。我们还引入了一种新型的大型混合溶质激光雷达语义segmentation数据集，用于机器人应用。sfpnet表现出对源自机械旋转激光雷达的常规基准测试的竞争性能，同时在从固态激光拉尔的基准上实现最新结果。此外，它在我们的新型数据集中的现有方法胜过来自混合固体激光雷达的新型数据集。代码和数据集可从https://github.com/cavendish518/sfpnet和https://www.semanticindustry.top获得。
朝着物理意识到的深度学习体系结构用于激光雷达强度模拟
摘要：自动驾驶汽车（AVS）在很大程度上依靠LiDAR感知来了解环境的理解和导航。LIDAR强度提供了有关反射激光信号的有价值信息，并在增强AV的感知能力方面起着至关重要的作用。但是，由于环境中物体的材料特性不可用，并且激光束与环境之间的复杂相互作用，因此准确模拟激光雷达强度仍然是一个挑战。所提出的方法旨在通过将基于物理的模态纳入深度学习框架中来提高强度模拟的准确性。捕获激光束与物体之间相互作用的关键实体之一是入射角。在这项工作中，我们证明，将激光雷达的入射角作为单独的输入方式添加到深神经网络中可以显着增强结果。我们将这种新颖的输入方式整合到了两个突出的深度学习体系结构中：U-NET，一个卷积神经网络（CNN）和PIX2PIX，一种生成的对抗性网络（GAN）。我们研究了这两个体系结构的强度预测任务，并使用了Semantickitti和VoxelScape数据集进行实验。综合分析表明，这两种体系结构都从发射角中受益，作为附加输入。此外，Pix2Pix体系结构的表现优于U-NET，尤其是在合并入射角时。
T3 Pro -IDATAK3 Pro -Idata
中国和欧亚人版本：2G：B2/B3/B5/B8 3G：WCDMA：B1/B5/B8 4G：FDD-LTE：FDD-LTE：B1/B3/B3/B5/B5/B7/B8/B8/B20 TDD-LTE：B34/B34/B38/B38/B40/B5/B5 3G：B1/B2/B4/B5 4G：B1/B2/B3/B4/B5/B7/B7/B12/B17/B28A/B28A/B28B/B28B/B41/B41/B66/B71
使用LIDAR进行自主的实时对象检测...
该研究提出了三个关键的子问题：了解可靠对象检测的必要指标，探索当与摄像机/雷达信息结合使用时，LIDAR信息如何增强对象检测，并确定集成方法的限制。为了评估集成系统的有效性和鲁棒性，将在Kitti数据集中已经提供的各种情况下进行实验，考虑到不同的环境条件，照明变化和对象类型。实现阶段将利用在合适的硬件平台上运行的软件工具和库，包括Python和Tensorflow。道德考虑，数据隐私和同意将在整个研究中优先考虑。
IDA-跨学科环境教育教学大纲
第2章：评估模块室内活动1。访客演讲者解释的互动演示：邀请当地专家就与生物多样性有关的主题进行互动演示。允许学生提出问题并进行讨论。学生任务：任务1：在演示过程中的笔记记录，请在演讲者讨论的关键点上详细说明。任务2：问题配方至少准备三个周到的问题，以根据演示内容询问演讲者。任务3：反思性摘要编写一页摘要，以反思您从演示文稿中学到的知识。包括您对如何应用此信息来保护本地生物多样性的想法。教师评估标准：标准1：参与评估学生如何积极参加讨论和问题会议。标准2：理解评估注释中所示的理解深度以及提出的问题的质量。标准3：反思审查与当地生物多样性保护工作的见解和联系的反思性摘要。评估标语：
考虑了人类评估框架
在该立场论文中，我们认为人类对生成大语言模型（LLM）的评估应是一个多学科的承诺，它借鉴了从学科（例如用户体验研究和人类行为心理学）的洞察力，以确保实验性设计和结果是可靠的。因此，这些评估的结论必须考虑诸如可用性，美学和认知偏见之类的因素。我们强调了齿状偏见如何将流利的信息和真实性混为一谈，以及认知不确定性如何影响诸如李克特等评级分数的可靠性。此外，评估应区分日益强大的大语言模型的能力和弱点，这需要有效的测试集。人类评估的范围性对于更广泛的采用也至关重要。因此，为了在生成NLP时代设计一个有效的人类评估系统，我们提出了考虑的考虑 - 人类评估框架，该框架由6个支柱组成 - con sistency，s coring cr i tera，s coring cr i tera，d ifferentiating，用户experience，r Esponsible和s calitible和s Calitia和s Calitia。
iDEM 项目
摘要 由于一些弱势群体被排除在民主空间之外和边缘化，目前，协商和参与进程并不具备完全的合法性。有充分的证据表明，语言能力有限的人，例如有认知障碍的人，很难参与民主进程。尽管有促进人权的组织开展了宣传工作，但这种情况仍然发生。iDEM 项目旨在通过彻底的交叉分析，解决协商和参与民主实践中的障碍，即当前的结构和系统限制边缘化和弱势群体参与的条件。特别是那些阅读、写作或理解相当复杂的语言能力有限的人，而这通常是协商和参与进程所必需的。iDEM 将为分析由于缺乏语言技能而导致的当前各种代表性不足的群体被边缘化在协商进程中的情况奠定理论基础。它将采用以用户为中心的方法，使参与过程更加平易近人和更具包容性，开发先进的自然语言处理技术 (NLP) 和人工智能 (AI)，为代表性不足的群体赋权，提供工具来促进民主空间中的沟通和对话。iDEM 将共同创建下一代多语言模型，旨在：（1）检测理解多种欧洲语言和受众信息的潜在问题来源，（2）自动调整这些语言的文本，使其更易于这些受众理解和公正，（3）提供人工智能工具，以增强适当信息和话语的生成。iDEM 旨在通过提供公正和包容的技术，利用定制技术在意大利和西班牙创造更容易接近的民主空间，增强边缘化群体的参与度和代表性。
树实例细分和特征估计林业环境利用移动机器人收集的LIDAR数据
摘要 - 森林在我们的生态系统中起着至关重要的作用，充当碳汇，气候稳定剂，生物多样性中心和木材来源。根据其规模的本质，监视和维护森林是一项艰巨的任务。林业中的机器人技术可能有可能实现高效和可持续的森林实践。在本文中，我们解决了通过利用移动平台收集的LIDAR数据自动生产森林清单的问题。要构建库存，我们首先从点云中提取树实例。然后，我们处理每个实例以提取林业清单信息。我们的方法提供了“胸高直径”的每个树几何特征，以及一个地块中的单个树位置。我们验证了我们的结果，以实地试验期间森林人收集的手动测量结果。我们的实验显示出强大的细分和树状估计表现，这强调了自动化林业服务的潜力。结果与该域中使用的流行基线方法相比，结果表现出了出色的性能。
感知少，生成更多：用蒙版自动编码器进行超高效率3D传感的训练激光雷达感知
摘要 - 在这项工作中，我们提出了一种破坏性节俭的激光雷达感知数据流，该数据流产生而不是感知环境的一部分，这些部分是基于对环境的广泛培训，或者对整体预测准确性的影响有限的。因此，所提出的方法将传感能量与训练数据进行交易，以获取低功率机器人和自动导航，以便用传感器省将，从而在一次电池充电时延长了其寿命。我们提出的为此目的提出的生成预训练策略称为径向掩盖的自动编码（R-MAE），也可以在典型的激光雷达系统中很容易实施，通过选择性激活和控制在现场操作过程中随机生成的角区域的激光功率。我们的广泛评估表明，使用R-MAE进行预训练可以重点关注数据的径向段，从而比常规程序更有效地限制了空间关系和对象之间的距离。因此，所提出的方法不仅降低了传感能量，而且还提高了预测准确性。例如，我们对Waymo，Nuscenes和Kitti数据集进行了广泛的评估表明，该方法在跨数据集的检测任务的平均精度提高了5％，并且从Waymo和Nuscenes转移到Kitti的检测任务的平均精度提高了4％。在3D对象检测中，它在KITTI数据集中的中等难度水平下，在AP中最多可增强小对象检测。即使使用90％的径向掩蔽，它在Waymo数据集中所有对象类中的MAP/MAPH中都超过了基线模型。此外，我们的方法在Nuscenes数据集上分别获得了MAP和NDS的3.17％和2.31％的提高，这表明了其在单个和融合的LIDAR相机模态方面的有效性。代码可在https://github.com/sinatayebati/radial Mae上公开获取。索引项 - lidar预训练，掩盖自动编码器，超有效的3D传感，边缘自治。
通过LIDAR引起的自主驾驶中的欺骗
抽象的轨迹预测基于其历史轨迹附近的动作。准确的轨迹预测（或简而言之）对于自动驾驶汽车（AVS）至关重要。现有的攻击通过直接操纵攻击者AV的历史轨迹来损害受害者AV的预测模型，该攻击者的历史轨迹有限。本文首次探讨了一种间接攻击方法，该方法通过对受害者AV的感知模块的攻击引起预测错误。尽管已经证明，通过将一些对象放置在战略位置，对基于激光雷达的感知的物理可实现的攻击是可能的，但是从广阔的搜索空间中找到一个对象位置，以便为了在不同的受害者AV速度下对预测进行有效的预测，这仍然是一个开放的挑战。通过分析，我们观察到一个预测模型容易出现在场景中的一个点上的攻击。顺便说一句，我们提出了一个新颖的两阶段攻击框架来实现单点攻击。预测侧攻击的第一阶段有效地识别出在基于对象的攻击下对概念的检测结果的分布，这是对预测模型的状态扰动，这些模型有效且对速度不敏感。在匹配的第二阶段，我们将可行的对象位置与发现的状态扰动匹配。我们使用公共自主驾驶数据集进行评估表明，我们的攻击率最高63％，受害者AV的各种危险响应。我们攻击的有效性也在真实的测试台车上策划。据我们所知，这项研究是从基于激光雷达的感知到自主驾驶预测的首次安全分析，从而导致对预测的现实攻击。 为了抵消拟议的攻击，讨论了潜在的防御措施。据我们所知，这项研究是从基于激光雷达的感知到自主驾驶预测的首次安全分析，从而导致对预测的现实攻击。为了抵消拟议的攻击，讨论了潜在的防御措施。