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可充电电池的在线声学传感
过渡，粒子裂纹，电极断裂，气泡爆发和lm形成。通过应用AE技术，可以实时识别AE事件，而不会中断电池电池的正常功能。几项研究探索了使用AE感应与电化学性能指标的使用来估计和预测电荷状态（SOC），健康状况（SOH）等。，商业细胞。2,3这些细胞，用于实际应用中，o n具有复杂的细胞格式。这些细胞内产生的瞬时弹性波必须穿过各种材料和介质才能到达传感器。材料中的这种变化使波传播复杂化，使其更加挑剔以准确评估AE响应。危险，例如热失控，短路和容量淡出，突出了对电池诊断技术的需求。AE可以将其信号与降解现象相关联，从而及时进行干预。一旦整合到电池管理系统中，它就可以提供早期警告并提高整体电池安全性和性能。这包括在异常事件（例如热量，4机械载荷，5-7和电气滥用）期间与其他测量值一起操作和测量AE参数。8年老化指标，例如绝对能量和累积命中，可以用作中间变量，以估计和预测电池的SOH。9
![arXiv:2501.04661v1 [cs.CL] 2025 年 1 月 8 日](/simg/9\9fe58559bff64e656410c92855b2f5594d1bede8.png)
arXiv:2501.04661v1 [cs.CL] 2025 年 1 月 8 日
大型语言模型尽管功能强大，但往往会以令人惊讶和难以预测的方式失败。由于它们是基于大量网络规模的数据进行训练的，因此评估它们对语言的真正“理解”尤其具有挑战性。因此，我们利用构造语法 (CxG) 构建了一个评估系统，以系统地评估 LLM 中的自然语言理解 (NLU)，该评估系统可以洞悉语言元素（称为构造 (Cxns)）所捕获的含义。CxG 非常适合此目的，因为它为构建有针对性的评估集提供了理论基础。这些数据集经过精心构建，包含不太可能出现在预训练数据中的示例，但直观且易于人类理解，从而实现更有针对性和更可靠的评估。我们的实验重点关注下游自然语言推理和推理任务，通过将 LLM 对通过 8 个独特 Cxns 传达的底层含义的理解与人类的理解进行比较。结果表明，虽然 LLM 展示了一些结构信息知识，但即使是包括 GPT-o1 在内的最新模型也难以理解这些结构信息所传达的抽象含义，正如测试句子与其预训练数据不同的情况下所证明的那样。我们认为，这种情况可以更准确地测试真正的语言理解能力，凸显了 LLM 语义能力的关键局限性。我们将我们的新数据集和相关实验数据（包括提示和模型响应）公开。
推进循环经济 - 兰精
2022 年对于兰精股份公司来说是多事之秋，有高潮也有低谷。尽管在新冠疫情期间情况艰难，但泰国和巴西的主要战略项目仍成功完成。我们对合作伙伴的选择和出色的项目管理，以及我们对员工、高管、专家和承包商的选择都证明是成功的，因此尽管疫情形势艰难，这些重大项目仍非常成功地实施。这两个项目都已成功启动，并按计划进行商业升级，从而成为集团长期战略的基石。由于物流限制和成本上升，纺织价值链在年初面临的挑战因俄乌战争的爆发而进一步加剧。特别是在欧洲，我们看到能源和能源密集型原材料的成本空前上涨。由此产生的通胀压力和对经济衰退的担忧也对全年的需求造成了压力。在公司面临如此艰难的情况下，管理委员会迅速做出反应，并在下半年批准了一项旨在稳定竞争力和盈利能力的重组和削减成本计划。尽管面临如此困难的情况，兰精仍坚定地坚持其长期战略。该战略在 2022 年再次进行了修订，并设定了目标
硬样品意识提示
基于调整的迅速研究，由于其效率和有希望的能力，近年来引起了人们的关注。只需几个样本即可实现自然语言处理（NLP）任务的最佳性能，至关重要的是要包含尽可能多的信息样本并避免误导性的样本。但是，在迅速调整文献方面没有工作解决了与模型培训中错误样本不同的硬性样本的问题，这是由于缺乏有关样品质量来培训训练良好模型的质量的监督信号所致。我们提出了一个名为“硬性样本意识到及时调查”（硬）的框架，以通过重新学习在硬样品识别中解决非差异的概率，并通过适应性对比学习方法加强了特征空间的折衷，而无需更改原始数据分布。对一系列NLP任务的广泛研究，在几次射击场景中表现出了硬化的能力。HardPT obtains new state-of-the-art results on all evaluated NLP tasks, including pushing the SST-5 accuracy to 49.5% (1.1% point absolute improvement), QNLI accuracy to 74.6% (1.9% absolute improvement), NMLI accuracy to 71.5 (0.7% absolute improvement), TACREV F 1 -score to 28.2 (1.0 absolute im- provement), and I2B2/VA F 1-分为41.2（1.3绝对改进）。
构建表达和可处理的概率生成模型：评论
1引言生成建模在机器学习和人工智能领域起着重要作用，因为它提供了一种能够理解，解释以及在我们数据丰富世界中存在的复杂模式的功能工具包。通过将概率理论作为捕获给定数据集中固有不确定性的原则方法，这些模型旨在近似负责生成数据的基础分布或随机过程。因此，概率生成模型具有解决各种问题的潜力，包括生成新的数据示例，进行观察给出的推理，估计事件的可能性以及有关不确定信息的推理。但是，从数据中学习分布是一个挑战问题，通常需要在建模灵活性和概率推断的障碍之间进行权衡。早期生成模型的优先级优先考虑可牵引推理，通常是通过图形模型的形式将概率结构施加在random变量上[Koller and Friedman，2009]。因此，他们缺乏对复杂分布进行建模的挠性。自那以后，提出的可进行的概率模型（TPM）的领域随后发生了，并提出了端流的参数化和学习范式，从而在概率电路的统一概念下产生了广泛而流行的模型类别。从障碍性的角度设计，这些模型可以有效地推断和精确的概率推理，使其适合于要求快速准确计算的任务。但是，
动态吸引的热图回归视频中的人姿势估计
我们提出了一种解决视频中2D人姿势估计的方法。视频中人类姿势估计的问题与估计静态图像中的人类姿势不同，因为视频包含大量相关信息。因此，我们投资了如何通过一系列视频框架来利用人体运动的信息来估算视频中的人类姿势。为此，我们引入了一种新型的热图回归方法，我们称之为运动吸引的热图恢复。我们的方法计算相邻帧的关节关键点中的运动向量。然后，我们签署了一种新的热图样式，我们称之为运动意识到的热图，以反映每个关节点的运动不确定性。与传统的热图不同，我们的运动吸引热图不仅考虑了当前的关节位置，而且还考虑了关节如何随时间移动。此外，我们引入了一个模拟且有效的框架，旨在将运动信息置于热图回归中。我们评估了在Posetrack（2018，21）和Sub-JHMDB数据集上的运动感知热图回归。我们的结果证明，拟议的运动吸引热图可显着提高视频中Human姿势估计的精度，尤其是在Challenging方案中，例如像体育游戏镜头一样具有实质性人类动作的视频。（代码和相关材料可在https://github.com/ songinpyo/mtpose中获得。）
远程外观
外延是一个膜沉积过程，其中沉积材料具有与生长基板相同的晶体取向。晶体表面通常以晶体晶格突然终止的悬挂键装饰。这引起了表面上电势的周期性波动，这是ADATOM成核的驱动力。强化学键合发生在底物上悬挂键与外延形成的材料之间的界面上。结果，外延层键与底物紧密，具有高结合能。由于这种紧密的键合，它正在从其宿主底物物理上分离出外延层。但是，出于多种目的，隔离外延层的需求越来越大。与厚度至少为几百微米的刚性晶圆不同，一旦脱离，超薄的外延层就可以使轻质，柔性，可弯曲和弯曲。这些属性对于新兴应用程序至关重要，包括生物电子学，显示和物联网1、2。可以通过堆叠不同属性和功能的超薄薄膜来实现前所未有的性能和多功能性，并从不同的底物中独立生长和去角质3、4。如果在去角质过程中未消耗底物，则可以重复使用。这是有利的，因为底物通常非常昂贵5。已经提出了几种方法，可以将外延层与底物分离，例如化学，机械和激光提升。化学提升使用基板和
![arxiv：2407.13842v2 [CS.RO] 2024年7月25日 - 计算机科学](/simg/6\6e72888a77e9f0494f575ac07307f3dc4c09dfd8.webp)
arxiv：2407.13842v2 [CS.RO] 2024年7月25日 - 计算机科学
摘要。6-DOF GRASP检测一直是机器人视觉中的一个基本和挑战问题。虽然以前的作品着重于确保掌握稳定性，但他们通常不考虑通过自然语言传达的人类意图，从而阻碍了在复杂的3D环境中的机器人和用户之间的有效协作。在本文中，我们提出了一种新的方法，用于在混乱的点云中以语言驱动的6-DOF掌握检测。我们首先引入Grasp-Anything-6D，这是一个大型数据集，用于语言驱动的6-DOF GRASP检测任务，其中1M点云场景和超过200M语言相关的3D抓取姿势。我们进一步引入了一种新型的扩散模型，该模型结合了新的负面及时指导学习策略。拟议的负及时策略将检测过程指向所需的对象，同时鉴于语言的使用，将检测过程转向不需要的对象。我们的方法启用了一个端到端框架，其中人类可以使用自然语言在混乱的场景中掌握所需的对象。密集的实验结果显示了我们方法在基准测试实验和现实情况下的有效性，超过了其他基线。此外，我们还证明了在现实世界机器人应用中的实用性。我们的项目可在https://airvlab.github.io/grasp-anything上使用。
位置不可源性的无源域自适应学习来预测太阳能发电
摘要 - 太阳能发电的预测是一项挑战任务，因为它依赖于表现出空间和时间变化的气候特征。由于数据分布的变化，预测模型的性能可能会在不同的位置各不相同，从而导致一个模型在一个区域中效果很好，但在其他区域则不能。此外，由于全球变暖的结果，天气模式的改变是明显的加速。这种现象引入了随着时间的流逝，即使在同一地理区域内，现有模型的功效也会降低。在本文中，提出了一个域自适应深度学习框架，以使用可以解决上述挑战的天气特征来估算太阳能发电。以监督的方式训练了一个已知位置数据集的馈电深度卷积网络模型，并用于预测以后未知位置的太阳能。这种自适应数据驱动的方法在计算速度，存储效率及其在最先进的非自适应方法失败的情况下改善结果的能力表现出显着的优势。我们的方法已显示出10的改进。47％，7。 44％，5。 分别为加利福尼亚州（CA），佛罗里达州（FL）和纽约（纽约）（纽约）的最佳性能非自适应方法相比，太阳能预测的准确性为11％。 索引术语 - 表现力，深度学习，域适应性，可再生能源47％，7。44％，5。分别为加利福尼亚州（CA），佛罗里达州（FL）和纽约（纽约）（纽约）的最佳性能非自适应方法相比，太阳能预测的准确性为11％。 索引术语 - 表现力，深度学习，域适应性，可再生能源分别为加利福尼亚州（CA），佛罗里达州（FL）和纽约（纽约）（纽约）的最佳性能非自适应方法相比，太阳能预测的准确性为11％。索引术语 - 表现力，深度学习，域适应性，可再生能源
möbius变换，用于减轻表示的视角扭曲
摘要。透视失真（PD）导致形状，大小，方向，角度和其他空间关系的前所未有的变化。精确地估计摄像机的固有和外在参数是一项防止综合透视失真的挑战任务。专用培训数据的不可利用性为开发强大的计算机vi-sion方法带来了关键的障碍。此外，失真校正方法使其他计算机视觉任务成为多步骤的方法，并且缺乏性能。在这项工作中，我们通过对Möbius变换的特定家族进行精细颗粒的Pa-Rameter控制来构成减轻透视扭曲（MPD），以模拟现实世界中的失真，而无需估计摄像机的内在和外在参数，并且没有估算实际静止数据的需求。此外，我们提出了一个专用的透视图基准数据集Imagenet-PD，以基准对该新数据集的深度学习模型的鲁棒性。所提出的方法优于ibendement-e和imagenet-X的基准。此外，它显着提高了Imagenet-PD的性能，同时始终如一地在标准数据分布上执行。值得注意的是，我们的方法在三种受PD影响的现实世界应用程序（牛仔计数，Fisheye Image补充和人员重新识别）上的性能提高，以及一个受PD影响的具有挑战性的CV任务：对象检测。源代码，数据集和模型可在https://prakashhipa.github.io/projects/mpd上的项目网页上找到。