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实用的协作感知：异步和多代理3D对象检测的框架
摘要 - 批判是基于激光雷达的对象检测方法的主要挑战，因为它使自我车辆无法观察到的感兴趣区域。提出的解决此问题的解决方案来自通过车辆到所有（V2X）通信的协作感知，这要归功于在多个位置存在连接的代理（Vehilect和智能路边单位）的存在，以形成完整的场景表示。V2X合作的主要挑战是绩效 - 带宽折衷方案，它提出了两个问题（i）应该在V2X网络上交换哪些信息，以及（ii）如何融合交换的信息。当前最新的最新方法可以解决中期方法，其中传达了点云的鸟眼视图（BEV）图像，以使连接剂之间的深层相互作用，同时减少带宽消耗。在达到强大的性能时，大多数中期方法的现实部署都受到过度复杂的体系结构和对代理间同步的不切实际的假设的阻碍。在这项工作中，我们设计了一种简单而有效的协作方法，基于从每个代理商中交换输出，从而实现更好的带宽性能折衷，同时最大程度地减少了单车检测模型所需的更改。此外，我们放宽了现有的有关代理间同步的最新方法中使用的假设，仅需要在连接的代理之间进行常用时间参考，这可以在实践中使用GPS时间实现。该代码将在https://github.com/quan-dao/practical-collab-ception中发布。在V2X-SIM数据集中进行的实验表明，我们的协作方法达到76.72平均平均精度，这是早期协作方法的性能99％，同时消耗了与晚期协作一样多的带宽（平均为0.01 MB）。
史蒂文·布鲁诺（Steven Bruno），采购代理日期：2025年2月12日...
to：所有感兴趣的方来自：史蒂文·布鲁诺（Steven Bruno），采购代理日期：2025年2月12日，主题：RFQ＃25-02，用于全面的补偿和分类研究 - 附录1此附录1向上述邀请邀请邀请邀请邀请邀请，以回答截至2025年2月12日（星期三）12:00 P.M. P.M.首先提供了MST的相应响应。除了以下专门列出的内容外，目前没有其他任何部分，条款或条件正在改变。所有其他部分，条件和语言未特别引用为本文档中的更改，但仍处于完整和原始效果。请确保在您的建议中确认此附录。未能这样做可能导致取消资格。
代理AI用于预测和防止数据漂移
本文提出了一种以人为中心的代理AI的方法，作为使用现实世界中DCT预测和预防数据漂移的新颖解决方案，可耐磨设备和传感器的可用数据集。在这种方法中，对不断发展的数据模式进行连续监测以保护临床试验结果的完整性。，它会在纠正机制和切割机器学习方法的帮助下自动最大程度地减少人类干预措施，同时允许快速响应数据分布中可能出乎意料地发生的变化。我们概述了实施过程，描述我们的方法与经典数据质量管理技术之间的比较，并概述了一些挑战，包括监管问题和偏见 - 需要克服。这些结果表明，使用代理AI可以显着提高数据可靠性，从而提高了新的途径，以获得更准确有效的DCT。
LFC请求者：代理商账单分析2025 ...
HB 281头发编织许可（Anyanonu/herndon）HB 287电话，文本和社交媒体犯罪（REEB）HB 301改善银色警报（Zamora）HB 306性侵犯服务计划（Lujan/Stewart）HB 309 HB 309删除未经验证的人（Serrification）（Serrification）（Serrification）（Serrification）（Serrivication）（Serrivication）（Serrivication）（Serrification）31. Sanchez/pet trigital actigred actigred）干扰联邦移民法（Block/lord）HB 318抵抗或逃避官员（Lord/Block）HB 320 Necrophilia作为犯罪（Lord/Block）罚款，您被邀请参加Zoom Webinar！从PC，Mac，iPad或Android加入：https：//us02web.zoom.us.us.us/j/89876224491电话一-TAP： +16694449171，，898762224491＃US WebAR ID ID：898 7622 444491
培训通常好奇的代理商
有效的探索对于与其环境相互作用的智能系统至关重要，但是现有的语言模型通常在需要战略信息收集的场景中不足。在本文中，我们提出了P aprika，这是一种微调方法，使语言模型能够开发不限于特定环境的一般决策能力。通过培训来自不同任务的合成互动数据，这些数据需要各种策略，P Aprika教授模型，以探索和调整其行为，以基于环境回馈的情况，而无需梯度更新。实验结果表明，用P Aprika进行微调的模型可以有效地将其学到的决策能力传递到完全看不见的任务的情况下，而无需额外的培训。我们还介绍了一种提高P Aprika样品效率的课程学习算法。这些结果提出了通往AI系统的有希望的途径，该系统可以自主解决需要与外部世界相互作用的新型顺序决策问题。
实时系统优化的多代理强化学习：从理论到工业应用
国际计算机工程技术杂志（IJCET）第16卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。2703-2714，文章ID：IJCET_16_01_190在线可在https://iaeme.com/home/issue/issue/ijcet?volume=16&issue = 1 ISSN印刷：0976-6367; ISSN在线：0976-6375;期刊ID：5751-5249影响因子（2025）：18.59（基于Google Scholar引用）doi：https：//doi.org/10.34218/ijcet_16_01_1_190
一种基于代理的方法，用于在随机环境中设计可持续供应商选择：仿真研究
推荐引用建议的引文Etemadidavan，Sheida。“一种基于代理的方法，用于在随机环境中设计可持续的供应商选择：模拟研究”（2024）。哲学博士（博士学位），论文，工程管理与系统工程，旧多米尼奥大学，doi：10.25777/twvd-yd63 https：//digitalcommons.odu.edu.edu.edu.edu/emse_etds/240
基于生成代理的建模可以在社交媒体模拟中复制友谊悖论吗？
基于生成代理的建模（GABM）是一种新兴的模拟范式，将大型语言模型的推理能力与传统的基于代理的建模相结合，以复制复杂的社交行为，包括在社交媒体上进行互动。虽然先前的工作集中在局部现象（例如意见形成和信息传播）上，但其捕获全球网络动态的潜力仍然没有被逐渐消失。本文通过通过友谊悖论（FP）的角度分析基于GABM的社交媒体模拟来弥补这一差距，这是一种违反直觉现象，平均而言，个人的朋友比朋友的朋友少。我们为社交模拟的GABM框架提出了一个框架，其特征是模仿具有不同个性和兴趣的真实用户的生成代理。使用美国2020年选举和Qanon阴谋的Twitter数据集，我们表明FP自然出现在GABM模拟中。与现实世界的观察一致，模拟揭示了一个分层结构，在该结构中，代理优先与其他表现出更高活动或影响的人相连。此外，我们发现不频繁的连接主要驱动FP，反映了真实网络中的模式。这些发现将GABM验证为建模全球社交媒体现象的强大工具，并通过对用户行为进行细微的分析来强调其推进社会科学的潜力。
语言代理的记忆，推理和计划
●含义：以前的AI代理（例如，感知，推理，世界模型，计划）面临的所有相同挑战仍然存在，但我们需要通过LLMS的新镜头进行重新检查，并处理新的镜头（例如，合成数据，自我反射，内部搜索，内部搜索）
2025 年 2 月 10 日海军中将南希·汉恩代理......
2025 年 2 月 10 日 海军中将南希·汉恩 代理局长 美国国家海洋和大气管理局 宪法大道西北 1401 号 华盛顿特区 20230 亲爱的汉恩副上将， 我们以科学、空间和技术委员会以及委员会环境与调查和监督小组委员会的排名成员的身份向您写信，是为了讨论一个令人严重关切的问题。该调查需要迅速、透明的答复。 我们非常震惊地发现，所谓的“政府效率部” (DOGE) 相关人员表现出对数据隐私和安全协议的惊人漠视。创建 DOGE 的行政命令明确限制其访问“所有未分类的机构记录”，并且只能“在符合法律的最大范围内”。1 然而，最近的新闻报道描述了 DOGE 人员与美国国际开发署 (USAID) 的安全官员之间的对抗，在此期间，没有适当安全许可的 DOGE 员工试图访问包含机密信息的安全系统。 2 当美国国际开发署安全主管及其副手履行职责并拒绝访问以保护该机构机密数据的完整性时，DOGE 员工威胁要打电话给美国法警来指控美国国际开发署官员。 3 美国国际开发署安全官员随后被停职，而 DOGE 人员则获得了该机构机密系统的访问权限。 4