XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System场景
自主驾驶中场景理解的因果知识图
驾驶是一项复杂的活动，需要仔细计划和持续关注。人类驾驶员根据观察结果，过去的经验以及对潜在情景和必要行动的期望来分析其周围环境。尽管对观测数据进行了自动驾驶培训，但它们面临着陌生，不确定和冒险的驾驶情况的挑战。这些车辆在具有各种元素的环境中运行，例如交通标志，行人和其他车辆。了解这些要素之间的关系和互动对于在不同情况下理解自动驾驶汽车的行为至关重要。要实现5级完整驾驶自动化，这需要一个能够在没有人工干预的情况下处理所有驾驶任务的系统，人工智能（AI）模型需要高质量的表示，发现以及对驾驶场景中元素之间因果关系的理解1。在因果关系（CBN）[1]中表达的对因果关系的理解将受益于知识图（kg）中的明确表示。这个想法提出了许多重要的研究问题。在驾驶场景中，基于CBN的因果关系可以帮助理解广告场景吗？可以在KG中使用基于CBN的因果表示执行干预和反事实推理，例如确定特定的
IDC市场景观：全球决策情报平台2024供应商评估
SAS智能决策是一个云本地的SaaS平台，使企业能够遵循更标准化和结构化的决策过程，同时利用人类和技术优势以更好地解决该问题。它通过数据驱动的见解和人类干预提供了增强的决策。该平台具有决策，模型管理，VIYA服务，数据管理，事件流处理和过程编排的核心功能。该平台是一个广义的产品，但客户经常属于金融服务和保险领域。该软件可通过主要的公共云提供商以及场所获得。
AR6场景数据库中缺少土地碳固换数据的插图rubenprütz1，2，3，萨宾大惊
四个经过测试的回归模型中的每个。性能结果是指与回归验证数据集中的实际变量相比，预测变量之间的比较。面板（b）显示了实际（“碳固存|土地利用”）与预测的土地CDR和AR6净负afolu Co 2排放（基于“排放| CO2 | Afolu'的负值| co2 | afolu'），作为在AR6中cdr cddry consemational Scenario的较低限制的代理。该图中的预测数据基于k-neartimt邻居回归。实线在各场景中显示中位数，而阴影区域则显示5-215
使用Norta模型生成洪水场景
已经开发了几种随机编程模型，用于关键基础设施对极端洪水事件的弹性决策。生成此类模型的洪水场景需要在复杂的计算基础架构上运行高级洪水模型（例如，不同的飓风强度水平，轨道等。），这可能并不总是实用。为了解决这个问题，在这项研究中，我们提出了一种基于正常的（Norta）基于模型的洪水场景生成方案，该方案需要更少的计算资源。我们使用所提出的方法生成的场景可以保留感兴趣的位置的洪水高度的相关性，在我们的情况下，电力传输网格的变电站位置。我们使用案例研究证明了方法的疗效，该案例使用合成功率网格与实际的得克萨斯州电网具有统计相似之处，以及由国家大气和海洋管理局开发的洪水图，代表了德克萨斯州的暴风雨风险。
![＃1570994064的记录版权表格：定量指标与tsushima游戏幽灵的顺序和场景景观的定量指标与主观评估之间的相关性[IEEE GEM 2024]](/simg/1/15a47feeed8f0b4888d43bc780397315eb48bd6d.webp)
＃1570994064的记录版权表格：定量指标与tsushima游戏幽灵的顺序和场景景观的定量指标与主观评估之间的相关性[IEEE GEM 2024]
摘要 - 与其相关的研究人员和设计师所付出了许多努力，将隐藏在元评估和虚拟现实技术中的潜力进行了努力，这使得元和虚拟现实的构建成为了一个趋势主题。在虚拟世界中，除虚拟体系结构外，虚拟景观还起着必不可少的作用。同时，尽管游戏中的景观构成了虚拟景观的重要组成部分，但电影和动画视觉效果中的景观在虚拟景观中也起着重要作用。与电影或动画中的景观相比，玩游戏可以被视为与游戏景观的主观互动，该游戏更接近与Metaverse或虚拟现实的互动（它们都显示出与虚拟景观的主观互动）。因此，本文将把游戏作为研究媒介。Tsushima游戏幽灵中美丽的景观获得了广泛的好评。因此，本文将基于Tsushima幽灵的游戏景观，以分析游戏景观的顺序和场景景观之间的相关性和主观评估。因此，这项研究的目的是找到定量度量指标之间的有意义的相关性（本文将是分形维度，这是游戏景观的复杂性水平）和主观语句，以提供设计建议，以构建游戏中虚拟景观。
IDC市场景观：亚太/太平洋SAP实施服务2024供应商评估
到2027年，SAP将停止其先前的ERP版本的主流支持，包括ERP中央组件（ECC），R/3等，并且仅支持SAP S/4HANA，其下一代ERP Suite。在未来几年中，SAP的战略重点是将其现有客户群迁移到新的SAP S/4HANA解决方案。根据IDC亚太/太平洋服务采购调查，2024年，当前94％的SAP企业客户与SAP一起使用SAP S/4HANA创建智能企业（将转移到SAP S/4HANA或已经转移到SAP SAP S/4HANA），表明由SAP及其在SAP及其在SAP及其在其伙伴生态系统中取得的重大进展及其在SAP及其在其与其在SAP ECOSYSTEM中取得的重要进展，以使SAP SAP SAP SAP SAP/4HANA SAP/4HANA sap/4hhana s/4hhana sap/4hhana。Beyond just pure-play technology implementation, SAP's service partner ecosystem plays a pivotal role in helping enterprise customers reduce the complexity of implementing and migrating to next-generation SAP solutions by creating comprehensive road maps for implementation, streamlining new internal business processes, managing the internal and external stakeholder experience, crafting new strategies to minimize disruption to critical business operations, and ensuring the SAP implementation stays within budget和时间。
HOPE-MD 场景和输入概述
• 预算约束 • 电力平衡 ⇔ 负荷与进口概况、可再生能源概况、发电机数据 • 输电限制 ⇔ 输电容量 • 发电机运行约束 ⇔ 发电机数据 • 存储运行约束 ⇔ 存储数据 • 资源充足性要求 • 政策：⇔ 其他输入
s3：语音，脚本和场景驱动的头和眼动画
我们介绍𝑆3，一种新颖的方法，用于产生表达性，以动画为中心的3D头和对话中角色的眼睛动画。给定语音音频，导演脚本和摄影3D场景作为输入，我们会自动输出每个角色的头和眼睛的动画3D旋转。𝑆3将动画和心理语言的见解提炼成一个新颖的模块化框架，以捕捉对话式捕捉：音频驱动的节奏性头运动；叙事脚本驱动的象征性的头和眼睛手势；以及根据音频驱动的凝视焦点/厌恶和3D视觉场景显着性计算出的凝视轨迹。我们的评估是四个方面：我们针对地面真相数据和基线替代方案进行定量验证算法；我们进行了一项感知研究，表明我们的结果与先前的艺术相比有利。我们介绍了动画仪控制和对3输出的批评的示例；并提出大量引人入胜且多样化的对话凝视动画。
将扩散模型缩放到现实世界3D激光雷达场景完成
计算机视觉技术在自动驾驶汽车的感知堆栈中起着核心作用。使用此类方法来感知给定数据的车辆周围环境。3D激光雷达传感器通常用于从场景中收集稀疏的3D点云。然而，根据人类的看法，这种系统努力鉴于那些稀疏的点云，因此很难塑造现场的看不见的部分。在此问题中，场景完成任务旨在预测LiDAR测量中的差距，以实现更完整的场景表示。鉴于最近扩散模型作为图像的生成模型的有希望的结果，我们建议将其扩展以实现单个3D LIDAR扫描的场景。以前的作品使用了从LiDAR数据提取的范围图像上使用扩散模型，直接应用了基于图像的扩散方法。差不多，我们建议直接在这些点上操作，并介绍尖锐的和降解的扩散过程，以便它可以在场景规模上有效地工作。与我们的方法一起，我们提出了正规化损失，以稳定在denoising过程中预测的噪声。我们的实验评估表明，我们的方法可以在单个LIDAR扫描中完成场景，作为输入，与最新场景完成方法相比，产生了更多详细信息的场景。我们认为，我们提出的扩散过程公式可以支持应用于场景尺度点云数据的扩散模型中的进一步研究。1
