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World File Search System象征
大多数：运动预测的多模式场景象征化
许多现有的运动预测方法都依赖于符号感知输出来生成代理轨迹，例如边界框，路图信息和traf-fight。这种符号表示是现实世界的高级表现，它可能会使运动预测模型容易受到感知错误的影响（例如，在检测开放式录音障碍时失败），而缺少场景中的显着信息（例如，糟糕的道路条件）。另一种范式是从原始传感器中端到端学习。但是，这种方法缺乏解释性，需要大量的培训资源。在这项工作中，我们提出将视觉世界的标记化为一组紧凑的场景元素，然后利用预先训练的图像基础模型和LiDAR神经网络以开放式播音方式进行编码所有场景元素。图像基础模型使我们的场景令牌可以编码开放世界的一般知识，而LiDAR神经网络编码几何信息。我们提出的表示形式可以有效地用几百个令牌编码多帧多模式观察，并且与大多数基于变压器的体系结构兼容。为了评估我们的方法，我们使用了带有凸轮嵌入的Waymo开放运动数据集。通过Waymo开放运动数据集进行的实验表明，我们的方法会导致对最先进的表现的显着改善。
诗歌等价：象征能力发展的关键
在本文中，我将试图从长大的法语和英语中追踪我的个人轨迹，成为接受德国文学训练的法国老师，并最终在美国从事职业，因为应用语言学家都投资了文学和语言。是我与罗马雅各布森（Roman Jakobson）的等价原则的相遇，使我不仅能够理解使文本成为“文学”的原因，还可以调和对语言和文学研究的研究，并融合了在应用语言学中的结构主义和后结构主义的思想传统。这将使我能够反思文学作为外语教育的基本维度以及象征能力可以振兴交流语言教学法的作用。
todo：象征性下采样，以有效地生成高分辨率图像
1简介变形金刚及其关键组成部分近年来一直是生成模型的成功和改进的组成部分[Vaswani等。，2023]。他们的全球掌握领域，基于输入上下文动态计算的能力以及较大的能力使它们在许多任务中有用的构建块[Khan等人。，2022]。变压器体系结构的主要缺点是它们具有序列长度的计算复杂性的二次扩展，并符合时间和内存要求。想要在2048×2048分辨率下生成稳定的扩散图像时，最大的U-NET块的注意图在半精度中的记忆成本约为69 GB，为（1 batch×8头×（256 2代币）2×2 bytes）。这超出了大多数消费者GPU的功能[Zhuang等。，2023]。专门的内核，例如用于闪烁的注意力，其速度大大提高并降低了存储成本[Dao等。，2022]，由于序列长度的不可行的二次缩放而引起的挑战是持久的。在寻求计算效率的过程中，稀疏注意的概念已获得关注。类似于令牌合并（Tome）的方法[Bolya等。，2023]及其在潜在图像扩散模型中的应用[Bolya and Hoffman，2023]已减少了以高相似性凝结令牌所需的计算时间，从而保留了
自主智能强化推断象征主义
使用专家系统[3]，可以编码可以代表环境或应用程序域中固有的因果规则的简单规则集。这些规则控制系统（或系统的代理）如何感知环境，计划行动并执行任务。规则是由决定系统行为的人类程序员手工编码的。在视频游戏等环境中，这些规则可能会导致能够与环境，其他代理和玩家进行复杂的互动的智能代理。不幸的是，这些规则在程序员提供的规则之外的情况之外时，这些规则很容易失败。airis是一种从对其操作环境的原始观察结果中自主学习专家的休闲规则的方法。每个规则都描述了状态的部分变化（而不是全州过渡），并且可以共同用于通过将规则预先确定不匹配的投票机制产生未来的预测状态。在高水平上，这导致了代表内部世界模型的动作状态图。但是，与马尔可夫决策过程（MDP，[8]）中的状态转移模型相比，代理可以构建代理商以前尚未经历过的未来状态。Sys-TEM然后使用该世界模型上的任何计划算法来制定计划和执行任务，同时使其具有与非平稳环境的灵活性，并通过典型的MDP形式化可以实现强化学习推动者[5]超越强化学习剂[5]来实现的灵活性。airis保留了透明度，可变性，可忽视性和有效性等专家系统的所有好处，同时还提供了灵活性和
隔离和象征性表征人头皮屑引起微生物
摘要：Barber Shop的人头发头皮屑（HHD）是一种常见的头皮疾病，对世界上大多数人口普遍存在。头皮屑是一种普遍的头皮条件，通常与头皮上的微生物定植有关。尽管出现了常见，但导致头皮屑形成的精确微生物仍不清楚。这项研究旨在通过体外测定法隔离和表征与人发毛有关的微生物。然后将分离的菌株接受各种体外测定，以阐明其在头皮屑发病机理中的潜在作用。通过这种全面的方法，我们试图加深对与头皮屑相关的微生物组成和行为的理解，为制定有针对性的治疗策略提供了宝贵的见解。这项研究旨在隔离和表征负责HHD的病原体以及对其生物控制技术的评估。分离的细菌。这里，使用琼脂井扩散方法来确定针对分离细菌的抗菌活性。发现分离的细菌菌落是革兰氏阳性，小，圆形和紫色的。MALDI-TOF MS测试是用于鉴定微生物的抗菌测试。此外，从植物提取物植物化学测试中进行。本研究将在生物学上给出有希望的鉴定和控制该病原体的方向。
博览会或梅拉斯：经济交流和社会的象征
ii北方邦政府。（n.d。）。展览会和节日。https://up.gov.in/en/page/fairs-节日＃：〜：text =每个十二年周期包括，nasik在Shravana（7月）
在机器人控制中采用视觉语言模型来实现象征性动作有什么重要的？
摘要 - 视觉语言模型（VLMS）在理解图像和文本方面具有出色的熟练程度，并基于此类输入生成文本输出，因为它们在网络规模的数据集上进行了培训。它们的机器人应用潜力特别有趣。一个值得注意的例子是RT-2，它是一个能够从给定指令中以文本格式代表的低级操作的系统，以及一系列历史动作和图像观察。为了刺激该领域的进一步研究，我们引入了用于在基于教学的机器人控制中使用VLM的开源实现。此实现支持各种VLM架构，并促进了新模型的直接集成。我们使用我们的框架来训练多个VLM并在物理机器人上进行评估。结果验证了我们框架的实际功效，从而为增强基于教学的机器人控制系统的理解和能力铺平了道路。代码可在以下网址提供：https：//github.com/nicolinho/robobovlm。
评估象征学对代表机器人心理状态的有效性*
摘要 - 当人们形成不合适的机器人的心理模型时，机器人设计师和人机互动（HRI）的实践者可能会面临挑战。尽管机器人技术领域将从设计师的广泛代表中受益匪浅，但目前尚无全面的方法，即在设计过程中包括许多人，也没有关于机器人设计功能可能引起的期望的理论。我们试图通过创建机器人设计平台来解决这些挑战，这是一种在线工具，类似于视频游戏中的角色创建界面，用户创建机器人设计。通过从用户那里收集大量的机器人设计，我们试图能够识别机器人设计的各个方面，从而影响人类归因于机器人的心理模型。为了最大程度地提高平台的通用可用性，我们进行了三部分调查，以评估应使用哪些图标以视觉上表示归因于该平台上用户创建的机器人的精神状态。在评估中，我们发现了九个符合我们在平台中使用的标准的图标，以及其他应该进一步评估的图标。
生成的人工 - 智力 - 象征和教育...
现代教室的照片，其中充满了智能手机，笔记本电脑，台式计算机和VR耳机，AI机器人是老师。以超现实主义的超详细摄影风格。佳能EF 16-35mm f/2.8L III USM镜头上的佳能EOS 5D标记IV摄像机-ar 16：9 -S 50 -V 6.0