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感知有助于计划：促进多阶段车道 -
摘要 - 在计划自动驾驶时，要考虑基本的交通元素，例如车道，相互作用，交通法规和动态代理，这一点至关重要。但是，他们经常被传统的端到端计划方法所忽视，这可能导致效率低下和不遵守交通法规。在这项工作中，我们努力将这些元素的感知整合到计划任务中。为此，我们提出了感知有助于计划（PHP），这是一个新颖的框架，可将车道级别的计划与知觉调和。此集成确保计划本质上与流量限制一致，从而促进安全有效的驾驶。具体来说，PHP考虑了两条车道边缘在Bird's Eye View（BEV）中的位置，以及与车道交叉路口，车道方向和车道占用相关的属性。在算法设计中，该过程始于编码多相机图像的变压器以提取上述特征并预测车道级别的感知结果。接下来，分层功能早期融合模块完善了预测计划属性的功能。最后，一个特定的解释器利用了一个晚期融合过程，旨在整合车道级别的感知和计划信息，最终导致生成车辆控制信号。在三个CARLA基准上进行的实验显示，与现有算法分别达到27.20％，33.47％和15.54％的驾驶得分的显着提高，分别实现了最新性能，系统运行高达22.57 fps。
多阶段生产的产业政策
第 4 节：– 简介中的文献讨论涉及相互依赖性、子模块性和超模块性。在您的模型上下文中正式定义这些概念是否值得？– 您的模型是否在文献中嵌套模型？您可以明确说明它在哪些维度上概括了现有模型。（甚至可以部署您的算法来解决那些更简单的模型）第 5 节：– 目前，它表明该方法在苛刻的环境中是可行的（“可以做到，但结果很复杂”）– 这会让读者在以后对政策反事实持怀疑态度。– 探索一系列模拟是否会说明[某些]关键参数的重要性？也许您可以使用最终用于数据的更简单的模型来做到这一点。– 这将有助于读者建立[一些]直觉，并且可能比解决反事实对估计的稳健性更便宜。
多阶段生产的产业政策
• 给定路径 ℓ nm ，交付的 MC c ( ℓ nm ) 由估计参数（当地生产成本、包括距离在内的贸易成本、关税等）决定。 • 需求量 q 由厂商的 c ( ℓ nm )（质量由 ξ nm 调整）和所有模型中这些成本的总指数 C EV n 决定。 • 如果选择路径 ℓ nm ，则元组 ( n , m ) 的可变利润： π ( c ( ℓ nm ) , C EV n ) = ( µ mn − 1 ) c ( ℓ nm ) q ( c ( ℓ nm ) , C EV n )
通过mRNA-LNP量身定制的汽车巨噬细胞的腹膜内编程，以增强癌症免疫疗法 获胜者效应的攻击回路中的多阶段可塑性 Sidelobe抑制了贝塞尔梁的一杆光... 标题：肠道菌群脑瘤诱导的肠道菌群失调调节1 深层：多个测序技术的精确体细胞变体发现 差异相互作用决定了基于RNA的生物分子冷凝水界面的各向异性 连续的，低流和多路复用泵 通过图神经网络在表型预测中利用蛋白质 - 蛋白质相互作用 通过大型语言模型指导的定向演化蛋白质设计
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未获得同行评审证书）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本于2024年8月19日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.07.30.605730 doi：Biorxiv Preprint
获胜者效应的攻击回路中的多阶段可塑性
贝塞尔束（BB）发现了各种形式的光片显微镜的广泛采用。然而，对于单光子荧光，梁的横向轮廓由于旁观者的有害效应而构成挑战。在这里，我们通过使用计算机生成的相位元素来生成被抑制的贝塞尔束（SSBB）来减轻此问题。然后，我们进步以对使用SSBB与标准BB进行灯页几何形状进行生物成像进行比较。SSBB峰强度大于比第一个旁观者高的数量级。与标准的BB灯表相反，SSBB不需要反卷积，并且在幻影样品中的深度超过400 µm，其横向尺寸为5 µm。最后，我们通过成像固定的早期斑马鱼幼虫来证明使用SSBB光片用于生物应用的优势。与标准BB相比，我们观察到对对比度比（CNR）的增加两倍，当成像标记的细胞眼结构和脊索时。我们的结果提供了一种有效的方法来生成和使用SSBB灯表，以增强单片灯页显微镜的对比度。
火电-水电-风电-太阳能混合系统日前调度的多阶段稳健优化
摘要 大规模不确定、不可控的风电和太阳能发电的并网给现代电力系统的运行带来了新的挑战。在水资源丰富的电力系统中，具有高运行灵活性的水力发电是提高风电和太阳能发电渗透率的有力工具。本文研究了火电-水电-风电-太阳能发电系统的日前调度。考虑了可再生能源发电的不确定性，包括不确定的自然水流入和风能/太阳能发电量。我们探讨了在多阶段稳健优化 (MRO) 框架下如何利用水力发电的运行灵活性和火电-水电的协调来对冲不确定的风电/太阳能发电。为了解决计算问题，采用混合决策规则将原始多层结构的 MRO 模型改写为双层模型。将列和约束生成 (C&CG) 算法扩展到 MRO 案例中以求解双层模型。所提出的优化方法在三个实际案例中进行了测试。计算结果证明了水力发电能够促进不确定的风能和太阳能发电的适应能力。
凸多阶段随机优化的数值方法
在随机环境中涉及顺序决策的优化问题。在这本专着中，我们主要集中于SP和SOC建模方法。在这些框架中，存在自然情况，当被考虑的问题是凸。顺序优化的经典方法基于动态编程。它具有所谓的“维度诅咒”的问题，因为它的计算复杂性相对于状态变量的维度呈指数增长。解决凸多阶段随机问题的最新进展是基于切割动态编程方程的成本为go（值）函数的平面近似。在动态设置中切割平面类型算法是该专着的主要主题之一。我们还讨论了应用于多阶段随机优化问题的随机临界类型方法。从计算复杂性的角度来看，这两种方法似乎相互融合。切割平面类型方法可以处理大量阶段的多阶段问题
多阶段生产的工业政策：电池供电的战斗
许多国家设定了雄心勃勃的目标，可以从化石燃料过渡。计划通常涉及从燃烧发动机切换到电动汽车（EV）。由于电池构成了电动汽车成本的40％，因此公司需要进行低成本的电池供应链，以使电动汽车对消费者有吸引力。同时，政府越来越多地使用税收和补贴计划来诱使公司在其司法管辖区内定位供应链的更多阶段。我们为电动电池生产到车辆分配的电动汽车指定了一个多阶段供应链。每个汽车生产商都选择在每个阶段开放设施，考虑生产成本，运输成本，关税和补贴。这是一个困难的组合选择问题，但是我们利用了混合整数线性程序公式，可以在一分钟内解决。我们估计了模型的参数（包括可变的生产成本和固定工厂/模型激活成本），使用观察到的2015年至2022年所有生产阶段的采购决策。下一步是一组反事实，可以计算政策干预如何影响该部门的生产和贸易模式。最终，我们计划使用该模型来量化竞争性工业政策对全球CO2排放的影响。
Ortiz-Barrios, M., Petrillo, A., Arias-Fonseca, S., McClean, S., de Felice, F., Nugent, C., & Uribe-López, S.-A. (2024)。基于人工智能的多阶段框架，用于改善呼吸道疾病季节急诊室的机械通气可用性：案例研究。国际急诊医学杂志，17(1)，1-11。第 45 篇文章。提前在线出版。https://doi.org/10.1186/s12245-024-00626-0
© 作者 2024。开放存取本文根据知识共享署名 4.0 国际许可进行授权，允许以任何媒体或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信任，提供知识共享许可的链接，并指明是否做了更改。本文中的图片或其他第三方资料包含在文章的知识共享许可中，除非资料的致谢中另有说明。如果资料未包含在文章的知识共享许可中，且您的预期用途不被法定规定允许或超出允许用途，则需要直接从版权所有者处获得许可。要查看此许可证的副本，请访问 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。知识共享公共领域贡献豁免（http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/）适用于本文中提供的数据，除非数据来源中另有说明。
自动语音识别的多阶段多模式预训练
机器学习的最新进展表明，与随机初始化的模型相比，多模式的预训练可以改善自动语音识别（ASR）性能，即使模型在Uni-Modal-Modal任务上进行了微调。ASR任务的现有多模式预训练方法主要集中在单级预训练上，其中单个无监督任务用于预训练，然后在下游任务上进行微调。在这项工作中，我们介绍了一种新颖的方法，该方法将多模式和多任务的无监督预训练与基于翻译的监督中期训练方法相结合。我们从经验上证明，这种多阶段方法会导致相对单词错误率（WER）在LibrisPeech和Superb上的基线比基线高达38.45％的改善。此外，我们分享了选择预训练方法和数据集的几个重要发现。