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Q4 2023-投资者演示
本演讲和随附的口头评论包含联邦证券法含义内的明确和暗示的“前瞻性”陈述，这些陈述涉及实质性风险，假设和不确定性。除历史事实陈述以外的所有陈述都可以视为前瞻性，包括但不限于我们产品的当前和计划的开发和计划的开发和功能，对产品的需求，我们有效地销售现有产品和新产品的能力，对未来经营业绩或财务绩效的期望，财务绩效，业务策略和计划的期望，不良宏观经济状况的影响，实际影响，诸如不利的影响，实际影响，实际影响，实际上，实际上会改变，实际上，实际上会改变，实际上会改变，实际上，实际上会改变。哈马斯 - 以色列和俄罗斯 - 乌克兰冲突以及世界各地地缘政治紧张局势的其他领域，市场波动，规模和增长机会，我们的主要财务和运营指标的某些某些计算，资本支出，未来运营计划，竞争地位，竞争地位，迅速发展的技术发展，包括在AI中的技术发展，包括AI和战略关系，以及策略相关性，以及对竞争的关系。前瞻性陈述固有地遵守风险和不确定性，其中一些无法预测或量化。在某些情况下，您可以通过术语来识别诸如“可能”，“意志”，“应该”，“可能”，“期望”，“预期”，“预期”，“相信”，“估计”，“预测”，“预测”，“预期”，“潜在”，“继续”，“继续”，“继续”，“持续”，“持续”，“持续”或其他术语的负类词或其他术语。您不应不依赖任何前瞻性语句。前瞻性陈述不应被理解为对未来绩效或结果的保证，并且不一定是在或通过这些绩效或结果实现的时间（如果有的话）的准确指示。
使用4D隐式神经表示
构建准确的地图是构成可靠的局部设备，计划和导航的关键构建块。我们提出了一种新的方法，可以利用LiDAR扫描来建立动态环境的准确地图。为此，我们建议将4D场景编码为新的时空隐式神经图表示，通过将时间依赖性的截断符号距离函数拟合到每个点。使用我们的代表，我们通过填充动态零件来提取静态图。我们的神经表示基于稀疏特征网格，一种全球共享的解码器和时间依赖性的BAIS函数，我们以无监督的方式共同优化。要从一系列li-dar扫描学习此表示形式，我们设计了一个简单而有效的损耗函数，以分段方式监督地图优化。我们在包含静态图的重建质量和动态点云的分割的各种场景上评估了我们的方法1。实验结果表明，我们的方法是删除输入点云的动态部分的过程，同时重建准确而完整的3D地图，以超出几种最新方法。
选择您需要的东西：删除的表示场景文本识别和编辑
场景文本图像不仅包含样式信息（字体，背景），还包含内容信息（字符，纹理）。不同的场景文本任务需要不同的信息，但是以前的表示学习方法 - 在所有任务中使用紧密耦合的功能，从而导致次优性能。我们提出了一个旨在解开这两种功能的分解表示学习框架（亲爱的），以改善适应性，以更好地解决各种下游任务（选择您真正需要的内容）。具体来说，我们合成具有相同样式但内容不同的图像对数据集。基于数据集，我们通过监督设计将两种类型的功能分解。很明显，我们将视觉表示形式直接分为样式和内容功能，内容特征是通过文本识别损失来监督的，而对齐损失使图像对中的样式特征保持一致。然后，样式功能用于通过图像解码器重新构造对应图像的提示，以指示对应方的内容。这样的操作根据其独特属性有效地将功能分解。据我们所知，这是场景文本领域中第一次删除文本图像的固有属性。 我们的方法在场景文本识别，转换和编辑中实现了最新的性能。据我们所知，这是场景文本领域中第一次删除文本图像的固有属性。我们的方法在场景文本识别，转换和编辑中实现了最新的性能。
机器人空间感知的场景表示
机器人及时通过传感器数据构建持久，准确且可操作的模型的能力是自主操作的范围。在将世界表示为点云可能足以进行本地化时，避免障碍物需要更密集的场景表示形式。另一方面，更高级别的语义信息通常对于分解必要的步骤来完成一项复杂的任务，例如烹饪，自主是至关重要的。因此，迫在眉睫的问题是，手头机器人任务的合适场景表示是什么？这项调查提供了对关键方法和框架的全面回顾，这在机器人空间感知领域推动了进步，并特别关注了代表的历史演变和当前的趋势。通过将场景建模技术分类为三种主要类型（公式，公式和指标 - 语言流行），我们讨论了空间启示框架正在从构建世界的纯几何模型转变为更高级的数据结构的方式，这些模型包括更高级别的概念，例如对象实例和位置的概念。特别重点是实时同时定位和映射（SLAM）的方法，它们与深度学习的集成，以增强了鲁棒性和场景的理解，以及它们处理场景动态性的能力，作为当今驾驶Robotics研究的一些最热门的主题。我们在讨论方面的挑战和未来的研究方向的讨论中进行了结论，以建立适合长期自治的强大而可扩展的空间感知系统。
8 月 13 日市政厅演示文稿_FINAL.pptx
John Randazzo 上尉 | NSA 那不勒斯指挥官 Arturo Rivera 先生 | 那不勒斯小学校长 Chris Beane 先生 | 那不勒斯高中校长 Sarah Dastrup 女士 | NSA 那不勒斯学校联络员 Donald Wells 先生 | MWR 主任 John Parizek 指挥官 | 公共工程官员
用大语言模型在语言刺激下解码语义表示
大脑解码技术为解释神经活动的解释以重现思想，情感和运动的方式铺平了道路。Tang等。 （2023）引入了一种新颖的方法，该方法将语言模型用作基于功能磁共振成像（fMRI）数据的大脑解码的生成模型。 在他们的工作中构建，这项研究探讨了使用三种其他语言模型的使用以及先前研究中使用的GPT模型，以改善解码功能。 此外，我们使用嵌入模型添加了一个评估度量，提供了比BertScore更高水平的语义相似性。 通过比较解码的表现并确定导致良好性能的因素，我们发现高解码精度并不仅仅取决于准确预测大脑活动的能力。 相反，该模型倾向于生成更精确的句子重新构造的文本类型（例如Web文本，博客，新闻文章和书籍），它倾向于生成更重要的作用。Tang等。（2023）引入了一种新颖的方法，该方法将语言模型用作基于功能磁共振成像（fMRI）数据的大脑解码的生成模型。在他们的工作中构建，这项研究探讨了使用三种其他语言模型的使用以及先前研究中使用的GPT模型，以改善解码功能。此外，我们使用嵌入模型添加了一个评估度量，提供了比BertScore更高水平的语义相似性。通过比较解码的表现并确定导致良好性能的因素，我们发现高解码精度并不仅仅取决于准确预测大脑活动的能力。相反，该模型倾向于生成更精确的句子重新构造的文本类型（例如Web文本，博客，新闻文章和书籍），它倾向于生成更重要的作用。
投资者演示
本演示文稿中讨论的某些事项可能包含有关公司市场机会和业务前景的陈述，这些陈述是个人和集体前瞻性陈述。这种前瞻性陈述不能保证未来的表现，并且会受到难以预测的已知和未知风险，不确定性和假设。这些风险和不确定性包括但不限于印度经济的表现以及各种国际市场的经济，印度和全球行业的绩效，竞争，公司成功地实施其战略的能力，公司的未来增长和扩张水平，技术实施，技术实施，变化，收入和现金范围以及其他风险以及市场的风险以及对市场的风险，以及其他风险，以及其他风险，以及其偏好的风险。公司的实际结果，活动水平，绩效或成就水平可能与本演示文稿所表达或暗示的结果有重大差异。公司没有义务更新本演示文稿中包含的任何前瞻性信息。本演示文稿中包含的第三方做出的任何前瞻性陈述和预测均未由公司采用，公司对此类第三方陈述和预测概不负责。
SEPAC 学习技巧和应试策略演示
1. 相信自己 2. 有条理 3. 时间管理 4. 形成成功的课堂常规 5. 做好笔记 6. 使用阅读策略/技巧 7. 更聪明地学习 8. 制定考试策略 9. 减少考试焦虑 10. 寻求支持
5键进行战略规划演示-NACO（1）.pdf
2。大多数代理商都做得很好，但许多机构在执行他们的计划方面做得很差。我们看到了一个机会，不仅可以重新发明计划的创建和传达方式，还可以重塑代理商如何管理其计划的执行。