尽管隐式神经表征 (INR) 近期取得了进展,但对于基于坐标的 INR 多层感知器 (MLP) 来说,学习跨数据实例的通用表征并将其推广至未见实例仍然具有挑战性。在这项工作中,我们为可推广的 INR 引入了一个简单而有效的框架,该框架使基于坐标的 MLP 能够通过仅调节早期 MLP 层中的一小组权重作为实例模式组合器来表示复杂数据实例;其余 MLP 权重学习跨实例通用表示的模式组合规则。我们的可推广 INR 框架与现有的元学习和超网络完全兼容,可用于学习预测未见实例的调节权重。大量实验表明,我们的方法在音频、图像和 3D 对象等广泛领域都实现了高性能,而消融研究验证了我们的权重调节。
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3月23日,由Qiyuan Green Power,Shanghai Boonray Intellighent Technology Co.,Ltd。,Top Gear等共同开发的无人电池交换矿业卡车,并配备了由上海Boonray Intellray Intellighent Technology Co.,Ltd.,Ltd.,Ltd。目前,它已在South Cement的矿山中进行了方案终端申请测试。根据现场测试,“电牛”可以将二氧化碳的排放量减少至少260吨,从而节省至少20万卢比的劳动力成本。
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