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直接视图在魔术扭转角度附近的石墨烯超晶格中的栅极可调小型散布
摘要：扭曲的石墨烯单和双层系统的超晶格产生了按需多体状态，例如Mott绝缘子和非常规的超导体。这些现象归因于平坦带和强库仑相互作用的组合。然而，缺乏全面的理解，因为当电场应用以改变电子填充时，低能带的结构会发生强烈的变化。在这里，我们通过应用微型注重角度分辨的光发射光谱光谱光谱光谱光谱传递到位于原位门配，我们可以直接访问扭曲的双层石墨烯（TBG）和扭曲的双重双层石墨烯（TDBG）的填充相关的低能带。我们对这两个系统的发现处于鲜明的对比：可以在简单模型中描述掺杂的TBG的掺杂依赖性分散体，将依赖于填充的刚性带转移与多体相关的带宽变化相结合。在TDBG中，我们发现了低能带的复杂行为，结合了非单调带宽变化和可调间隙开口，这取决于栅极诱导的位移场。我们的工作确立了在扭曲的石墨烯超晶格中低能电子状态的电场可调节性的程度，并且可以支持对所得现象的理论理解。关键字：扭曲的双层石墨烯，Moire ́超级晶格，扁平带，微摩尔，原位门控，带宽重归于
促进视图记录的共享
11。吉尔吉斯斯坦根据《巴黎协议》提出了其NDC目标，该目标于2021年更新，该目标旨在将排放量无条件地减少到2025年，到2020年，到2030年将排放量减少16.6％，而到2030年，排放量将其与“惯例”的场景和条件为3.6％相比，到2030年，将排放量减少了16.0％，并以2025％的价格与33.6％相比。 设想。Kyrgyzstan presented key policies and measures for achieving its NDC target, including the NDC Implementation Plan and its draft Long-term Strategy for Carbon Neutrality by 2050, and key measures for each sector, such as measures relating to energy efficiency in buildings, renewable energy, the phasing out of hydrofluorocarbons and perfluorocarbons, and the introduction of more productive cattle breeds.
视图中V2X增强制动的益处评估阻碍了交叉用例
摘要 - 如果两辆车之间的撞车事故是即将发生的，则激活自动紧急制动器（AEB），以避免或减轻事故。但是，AEB的触发机制依赖于车辆的板载传感器，例如雷达和摄像机，这些传感器需要一线视线才能检测到坠机对手。如果视线受损，例如，由于恶劣的天气或阻塞，无法及时激活AEB以避免坠机。要处理这些情况，提出了一个2阶段的制动系统，其中第一阶段由部分制动器组成，该制动是由车辆到所有（V2X）通信触发的。第二阶段由标准AEB组成，该标准AEB仅由板载传感器检测触发。在障碍物的用例中分析了这种V2X增强的2阶段制动系统的性能，并将结果与仅使用AEB的系统进行了比较。通过确定坠机避免率进行定量评估，如果无法避免撞车，则通过估计坠机严重性缓解措施来评估。
查看，比较，决定：通过多视图的多路推理减轻大型视觉模型中的幻觉
最近，大型视觉模型（LVLM）在多模式上下文理解中表现出了令人印象深刻的能力。但是，他们仍然遭受幻觉问题，即与图像内容产生不一致的输出。为了减轻幻觉，先前的研究主要集中于使用自定义数据集对LVLM进行重新培训。al-尽管有效，但它们本质上带有额外的计算成本。在本文中，我们提出了一个无培训的框架MVP，旨在通过通过Multimi-v iew Multi-p ath的理由来减少LVLMS的天生能力来减少幻觉。具体来说，我们首先设计了一种多视图信息寻求信息的策略，以彻底了解IMEAM中的全面信息，该信息丰富了原始愿景编码器在LVLMS中捕获的一般全球信息。此外，在答案解码期间，我们为每种信息视图提出了多路推理，以量化和集结多个解码路径中每个电位的确定性得分，并效法确定输出答案。通过完全掌握图像中的信息，并在解码时仔细考虑了潜在的范围的确定性，我们的MVP可以有效地减少LVLM中的幻觉。广泛的实验证明了我们提出的MVP可以显着减轻四个众所周知的LVLM的幻觉概率。更重要的是，MVP是插件，可以与其他解码方法集成，以进行更多的增强。源代码可在以下网址提供：https：//github.com/gasolsun36/mvp。
自动化状态：现实主义视图
本文在三个部分中绘制了另一种“现实主义”视图。首先，政策制定者不太可能制定批评家的定制新调节，因为AI的双胞胎能力导致和治愈错误，偏见和不平等。在每个恐怖故事中都会有一个成功的故事 - 一种新技术使政府的工作更加有效，准确，敬意，尊重法则和公平。第二，相对于批评家的要求，公法始终受到根本性限制。的确，即使是进步的评论员长期以来一直警告说，政府的问题可能不会太少，但是太多了，而且新的程序负担，无论善意，都可以巩固已经缺乏活力的政府。最终的见解如下：未来的紧迫任务可能比AI的批评家所建议的更重要，更雄心勃勃。的确，如果算法问责制将被提起诉讼而不是立法，那么努力应比他们对法律适应的重点更多，即对现有的法律框架（尤其是普通行政法）的量身定制，尤其是普通行政法，对政府的新算法工具包进行裁缝。明智的适应，而不是占据大量学术文献的蓝天监管大修，应该是一天的顺序。本文使这条路开始了。
在极端照明变化下3D重建的生成多视图重新构建
从不同环境中拍摄的照片重建对象的几何形状和外观很难作为照明，因此对象外观在捕获的图像中各不相同。这特别挑战更镜面的对象，其外观在很大程度上取决于观看方向。一些先前的方法使用嵌入向量的图像跨图像模型的外观变化，而另一些方法则使用基于物理的渲染来恢复材料和每位图像照明。这种方法在输入照明的显着变化时忠实地恢复了依赖的外观，并且倾向于产生大部分弥漫性结果。我们提出了一种方法，该方法通过首先在单个参考照明下使用多视图
鸟类眼睛视图语义分割
对环绕声的语义的空间理解是自动驾驶汽车需要安全驾驶决策所需的关键能力。最近，纯粹基于视觉的解决方案已增强了研究的兴趣。在特定的方法中，从多个摄像机中提取鸟类视图（BEV）的方法表现出了很好的空间理解性能。本文介绍了学习的位置编码的依赖性，以将基于变压器的甲基化的图像和BEV特征映射元素关联。我们提出利用外两极的几何约束，以模拟相机注意场与BEV之间的关系。它们被纳入注意机制中，作为一种新的归因术语，是学习位置编码的替代方案。实验表明，与隐式学习摄像机配置相比，我们的方法的大鹰队以2％MIOU的方式优于2％MIOU的BEV方法，并且具有出色的概括能力。
是什么让一个地方感到安全？分析街道视图图像以识别相关的视觉元素
摘要 - 在过去的四十年中，城市的看法已成为与犯罪学，心理学和城市规划等多个领域相交的重要研究领域。这种跨学科的方法试图理解和解释人们如何看待城市环境以及这些看法如何影响其行为。由现代Web技术和服务驱动的数据收集方法的激增使研究人员能够应用来自各个领域的技术来更好地量化和分析城市知觉。在这项研究中，我们介绍了基于视觉变压器的模型UrbanFormer，以解决城市感知分析的任务，利用广泛使用的位置脉冲2.0数据集。我们的重点是安全类别，这是城市感知中的关键问题，同时采用视觉变压器和解释性方法来提供有关感知分析背后决策过程的见解。索引术语 - 城市的感知，城市计算，计算机视觉，深度学习，街道视图图像，人类感知，建立环境
侵入性肠道微生物的毒力短视图
为什么微生物损害其宿主是进化生物学的一个基本问题，与我们对传染病的理解广泛相关。已经提出了几种假设来解释这种“毒力的进化”。从这个角度来看，我们在人类肠道微生物组的特定背景下重新检查了这些假设之一，即短暂的进化。根据简短的视觉进化假设，毒力是殖民宿主中生态位膨胀的产物，该宿主在该宿主中的膨胀产物，在该宿主中，共生微生物的变异在组织和感染引起发病率或死亡率的部位中建立种群。这种进化很短 - 视而不见的是，感染这些组织和部位的进化变体不会传输到其他宿主。我们提出的具体假设是，某些导致侵入性感染和疾病的细菌是居住在肠道菌群中的共生细菌的短暂性进化的产物。我们提出了支持该假设的观察结果，并讨论了评估其对与肠道菌群特定成员相关的感染和疾病的一般应用所固有的挑战。然后，我们描述了如何使用基因组数据和动物模型实验来检验该假设，并概述了该研究将如何提供有关毒力的进化和遗传基础的基本信息，以及深入研究的细菌，却知之甚少，却知之甚少，包括人类和其他哺乳动物的肠道微生物。