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PLANAGENT：闭环车辆运动计划的多模式大语言代理
摘要 - 车辆运动计划是自动驾驶技术的重要组成部分。当前基于规则的车辆运动计划方法在常见的情况下令人满意地表现出色，但努力将其推广到长尾情况。同时，基于学习的方法尚未在大规模闭环场景中实现优于基于规则的方法的优越性能。为了解决这些问题，我们提出了基于多模式大语言模型（MLLM）的第一个中高中计划系统。mllm被用作认知剂，将类似人类的知识，解释性和常识推理引入闭环计划中。具体来说，Plana-Gent通过三个核心模块利用了MLLM的力量。首先，环境变换模块构建了鸟类视图（BEV）地图和从环境中作为输入的基于车道的文本描述。第二，推理引擎模块从场景理解到侧面和纵向运动指令中引入了一个分层的思想，最终导致计划器代码生成。最后，集成了一个反射模块，以模拟和评估生成的计划者，以降低MLLM的不确定性。Planagent具有MLLM的常识推理和概括能力，这使其有效地应对常见和复杂的长尾方案。我们提出的Planagent对大规模和具有挑战性的NUPLAN基准进行了评估。全面的实验集令人信服地表明，Planigent在闭环运动计划任务中的表现优于现有的最新面积。代码将很快发布。
制定洪泛区物种评估和洪泛区物种计划
本文件提供了第 512.c 节中信用标准的指导，并引用了三个可能有用的示例文件，这些文件可在 CRS 资源网站上找到。这三个洪泛区物种评估和洪泛区物种计划由华盛顿州门罗市（图 1）、路易斯安那州杰斐逊教区和弗吉尼亚州格洛斯特县和詹姆斯市县（跨辖区文件）制定。杰斐逊教区于 2021 年完成了其 FSA 和 FSP；另外两个是草案，尚未提交通过。但是，这些文件提供了描述符合 CRS 信用条件的洪泛区物种评估和洪泛区物种计划的格式和语言。
CAMDIAB确保FDA批准用于先进的自适应混合闭环应用程序CAMAPS FX
Camdiab Ltd是一家数字健康和个性化医学公司，专注于其世界领先的，可互操作的Camaps FX FX封闭循环应用程序的设计，开发和商业化。Camaps FX设计用于使用自适应的自学习控制算法，该算法与兼容连续的葡萄糖监测装置和兼容的胰岛素泵相关，以自主计算和直接胰岛素输送以保持所需的血糖水平。自2019年成立以来，其任务一直是帮助1型糖尿病及其家人过着更好的生活。有关更多信息，请访问www.camdiab.com或在Facebook，LinkedIn和X（以前为Twitter）@Camaps_FX上关注Camdiab Ltd及其产品。
闭环电子束诱导的光谱和纳米尺寸发射器
摘要：钻石中的颜色中心在量子光子技术的发展中起着核心作用，而其重要性只有在不久的将来才会增长。对于许多量子应用，需要单个发射器的高收集效率，但是钻石与空气之间的折射率不匹配使常规钻石设备几何形状的最佳收集效率。虽然存在具有近乎统一效率的不同外耦合方法，但由于纳米制作方法的当前局限性，尤其是对于钻石等机械硬材料，尚未实现许多。在这里，我们利用电子束诱导的蚀刻来修改含有宽度和厚度为280 nm和200 nm的集成波导的SN植入钻石量子微芯片。这种方法允许同时使用开放的几何形状和直接写作对主机矩阵进行高分辨率成像和修改。与电子 - 发射极相互作用产生的阴极发光信号相结合时，我们可以通过纳米级空间分辨率实时监测量子发射器的增强。Operando
一种多主体闭环方法，用于自主发现氮还原的电催化剂
快速发现新型高性能电催化剂对于促进化学和材料行业的电化学革命至关重要。1,2然而，从大量可能的设计空间中识别最有希望的催化剂系统代表了一个重要的挑战。3，这种挑战会随着电催化剂设计的细微差别而加剧，扩展到新型材料类别，在这种新型材料类别中，确定最佳的活动趋势可能是高度不平凡的。不仅新近培养的催化剂需要具有最佳的催化活性，而且还需要满足其他几个绩效限制，以便在工业规模上相关。例如，（1）任何有前途的候选系统都必须在经济上可行（例如能够以相对较低的成本以相对较低的成本进行大规模合成），（2）候选系统必须在动态和操作上稳定，等等。因此，理想高性能催化剂的发现和设计需要平衡几个标准，不限于催化性能，
EU电池调节：如何确保其关闭圆形循环 2025年1月 改善欧盟CRCF方法 ISO NET零准则与ISO碳中立性标准 森林和木制产品的温室气体动力学
欧盟电池法规列出了许多与电池圆形相关的规定，包括：
针对目标的分子生成的人类在循环中的主动学习
提出的解决方案和观点：•建立更保守的预测因子（Fu等人2021）•应用相似性约束W.R.T.预测训练集（Griffiths等人2022）•主动学习（Bilodeau等人2022）