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World File Search System重播
重播：通过...
摘要。3 D传感是自动驾驶汽车的基本任务。其部署通常依赖于对齐的RGB摄像机和激光镜头。谨慎的同步和校准，在LiDAR投影的深度图中，系统的错位持续存在。这是由于两个传感器之间的物理基线距离所致。工件通常反映为背景激光雷达错误地投射到前景上，例如汽车和行人。KITTI数据集使用立体声摄像机作为启发式解决方案来删除工件。但是，大多数AV数据集（包括Nuscenes，Waymo和DDAD）都缺少立体声图像，使Kitti解决方案不适用。我们提出了Replay，这是一种无参数的分析解决方案，用于删除投影伪像。我们在假设的虚拟LiDAR相机和RGB摄像机之间构建了一个Binocular视觉系统。然后，我们通过使用拟议的分析溶液确定面孔闭塞来删除投影伪影。我们显示出具有无伪像的深度图的最先进（SOTA）单眼估计器和3 d对象探测器的一致改进。
重播是通过大脑的时间进行反向传播的基础
在大脑中如何形成情节记忆是神经科学界的出色难题。对于情节学习至关重要的大脑区域（例如海马）的特征是经常连通性并产生频繁的OfflINE重播事件。重播事件的功能是主动争论的主题。循环连接性，计算模拟显示，当与合适的学习算法（例如通过时间反向传播）（BPTT）结合使用时，可以实现序列学习。bptt在生物学上并不合理。我们第一次在这里描述了在可逆的复发性神经网络R2N2中，BPTT的生物学上是一个合理的变体，它严重利用了o ine-ine-ine-Replay来支持情节学习。该模型使用向前和向后的o ffl ine重播，分别执行快速的一次性学习和统计学习的两个复发神经网络之间传递信息。不喜欢标准BPTT中的重播，此体系结构不需要人工外部存储器存储。此体系结构和方法的表现优于现有解决方案，并说明了海马重播事件的功能意义。我们使用计算机科学的基准测试来演示R2N2网络属性，并模拟啮齿动物延迟交替的T-Maze任务。
NAB 大会重播 - 世界无线电史
美国之音 (VOA) 位于中美洲、南美洲和中太平洋地区的听众现在正在收听位于加利福尼亚州德拉诺的 Jack R. Poppele 发射站发射的节目。该发射站曾被称为德拉诺中继站，上个月以 Jack R. Poppele 的名字重新命名，他在 20 世纪 50 年代曾担任两届美国之音台长。Poppele 的职业生涯始于船上的无线电操作员。后来，他开发了定向信号，参与了第一个跨大西洋广播和第一个便携式广播工作室。他还为 AM 广播引入了立体声。该发射站位于加利福尼亚州圣华金谷。它是美国之音 14 个全球广播设施之一。该站的三台 250,000W 自动调谐 Collins 发射机和四台 250,000W Brown Boveri 发射机用于常规 AM 短波广播。此外，两台 50,000W 大陆电子独立边带发射机专门用于将美国之音节目转播到其他海外中继站。发射机可以通过全矩阵天线切换系统连接到 12 个幕式或五个菱形发射天线中的任何一个。这些天线能够将美国之音的信号传送到拉丁美洲、太平洋和远东地区。为了完成其使命，Jack R. Poppele 发射站每天用英语、西班牙语和克里奥尔语广播大约 10.5 个发射小时的美国之音节目。节目通过卫星互联系统 (SIS) 从华盛顿特区分发到电台。广播公司要求 FCC 彻底改革 FM 广播
经验重播算法和情节内存的功能
1伦敦经济学和政治科学学院哲学，逻辑和科学方法摘要：情节记忆是过去事件的记忆。它特征在于在思想中“重播”自己的经历的经历。这种生物学现象激发了AI中几种“经验重播”算法的发展。在本章中，我询问经验重播算法是否可能揭示出关于情节记忆功能的难题：情节记忆有什么促进发现它的认知系统？我认为，经验重播算法可以作为情节记忆的理想化模型，以解决这个问题。以DQN算法为案例研究，我建议这些算法为助记符帐户提供了一些支持，在哪些情节内存的功能中，信息在存储，编码和检索信息。通过扩展和适应经验重播算法，我们可能会进一步了解情节记忆的操作和对认知的贡献。关键字：情节内存；经验重播；人工智能;认知角色功能；模型
优先考虑的经验基于重播的DDQN，用于无人...
摘要 - 路径规划模块是自动驾驶汽车导航的关键模块，它直接影响其操作效率和安全性。在具有许多障碍的复杂环境中，传统的计划算法通常无法满足智力的需求，这可能会导致诸如无人车辆中的死区之类的问题。本文提出了一种基于DDQN的路径计划算法，并将其与优先的体验重播方法相结合，以解决传统路径计划算法通常属于死区的问题。一系列的仿真实验结果证明，基于DDQN的路径计划算法在速度和准确性方面明显优于其他方法，尤其是在极端环境中突破死区的能力。研究表明，基于DDQN的路径计划算法在路径质量和安全性方面表现良好。这些研究结果为自动驾驶自动导航的研究提供了重要的参考。
基于自适应样本分布双重体验重播学习学习
摘要：为了应对不断发展的网络威胁，入侵检测系统已成为网络安全的关键组成部分。与基于签名的入侵检测方法相比，基于异常的方法通常采用机器学习技术来训练检测模型，并具有发现未知攻击的能力。然而，由于数据分布不平衡，入侵检测方法面临少数群体攻击低检测率的挑战。传统的入侵检测算法通过重新采样或生成合成数据来解决此问题。此外，作为一种与环境相互作用以获得反馈和提高性能的机器学习方法，增强学习逐渐被考虑在入侵检测领域中应用。本文提出了一种基于增强的基于学习的入侵检测方法，该方法创新使用自适应样本分布双重体验重播来增强强化学习算法，旨在有效地解决样本分布不平衡的问题。我们还开发了专门为入侵检测任务设计的强化学习环境。实验结果表明，所提出的模型在NSL-KDD，AWID和CICIOT2023数据集上实现了有利的性能，从而有效地处理了不平衡的数据，并在检测少数群体攻击中显示出更好的分类性能。
深度强化学习没有经验重播，目标网络或批处理更新
自然智力过程经历了连续的流，传感，表演和学习的实时时刻。流学习，经典增强学习（RL）算法（例如Q-学习和TD）的作案手法，通过使用最新样本而无需存储，模仿自然学习。这种方法也是资源约束，通信限制和隐私敏感应用程序的理想选择。但是，在深度RL中，学习者几乎总是使用批处理更新和重播缓冲区，从而使它们在计算上昂贵且与流学习不相容。尽管批处理深度RL的流行率通常归因于其样品效率，但缺乏流式流式RL的更关键原因是其频繁的不稳定性和未能学习，我们将其称为流屏障。本文介绍了Stream-X算法，这是一类Deep RL算法，以克服批次RL的预测和控制以及匹配样品效率的流屏障。通过Mujoco Gym，DM Control和Atari Games的实验，我们通过我们的Stream-X算法展示了现有算法的流屏障和成功的稳定学习：流Q，流AC和Stream TD，在DM控制犬环境中实现最佳的模型无模型性能。一组通用技术是Stream-X算法的基础，可以通过一组超参数获得成功，并允许轻松扩展到其他算法，从而恢复流式的RL。
在持续的联合学习中使用扩散模型作为生成重播 - 将会发生什么？
联合学习（FL）已成为分散学习的基石，在许多情况下，传入的数据分布会随着时间的流逝而动态变化，引入持续学习（CL）问题。这项连续的联合学习（CFL）任务提出了独特的挑战，尤其是关于灾难性遗忘和非IID输入数据的挑战。现有解决方案包括使用重播缓冲区来存储历史数据或利用生成对抗网络。尽管如此，由于生成任务的扩散模型的最新进展，本文介绍了DCFL，这是一个量身定制的新型框架，旨在应对动态分布式学习环境中CFL的挑战。我们的方法利用条件扩散模型在通信过程中在每个本地设备上生成综合历史数据的功能，从而有效地减轻动态数据分布输入的潜在变化。我们为拟议的CFL框架提供了融合，并在多个数据集中展示了其有希望的性能，从而展示了其在解决CFL任务复杂性方面的有效性。
![[re] Birt：在视觉变形金刚中以生物风格的重播用于持续学习](/simg/4\4c1c4fb6909873de81a732fa517961b80c3e6721.webp)
[re] Birt：在视觉变形金刚中以生物风格的重播用于持续学习
持续学习（CL）构成了深层神经网络（DNN）的重大挑战，这是由于灾难性的忘记在引入新的任务时对先前获得的任务的灾难性忘记。人类在学习和适应新任务的情况下擅长而无需忘记，这是通过大脑中的融合学习系统归因于抽象体验的彩排的能力。这项研究旨在复制和验证Birt的发现，Birt的发现是一种新型方法，利用视觉变压器来增强表示练习的代表性，以进行持续学习。birt在视觉变压器的各个阶段引入了建设性噪声，并与工作模型的指数移动平均值（以减轻过度拟合并增强鲁棒性）相加。通过复制Birt的方法，我们试图验证其声称的改善，比传统的原始图像排练和香草代表对几个具有挑战性的CLENCHM分析进行排练。此外，这项研究还研究了Birt对自然和对抗性腐败的记忆效率和稳健性，旨在增强其实际适用性。复制将提供对原始论文中介绍的思想的可这种可总合性和普遍性的关键见解。