扩展神经模型已在各种各样的任务中取得了重大进步，尤其是在语言生成中。先前的研究发现，神经模型的性能经常遵守可预测的缩放定律，与训练集大小和模型大小等因素相关。这种见解是无价的，尤其是随着大规模实验越来越大的资源密集型 ...
本文提出了一个新颖的应急计划框架，该框架将基于学习的流量参与者的多模式预测整合到分支模型预测控制（MPC）中。利用可及性分析，我们通过将大量预测组织到驾驶走廊中来解决与分支MPC相关的计算挑战。分析这些走廊之间的重叠，由于保留所有预测模式，因此可以通过修剪和聚类来减少它们的数量，同时确保安全性 ...
在本文中，我们提出了一种端到端的3D建筑线框重建方法，可以直接从空中雷达重新回归边缘，该HTTP URL方法（称为参数建筑物线框重建（PBWR））将空中liDar点云云和初始边缘实体作为输入，并充分使用范围的范围，而无需调整跨越次级参数的范围。我们根据边缘相似性提出一个边缘非最大抑制（E-NMS）模块，以删除冗余边缘。此外，使用专用的边缘损耗函数来指导PBWR回归边缘参数，而对于边缘距离损耗的简单 ...
现代深度神经网络（NNS）的培训策略倾向于在层重量中引起重尾（HT）经验光谱密度（ESD）。尽管以前的努力表明，HT现象与大型NN中的良好概括相关，但仍然缺乏对其发生的理论解释。特别是，了解导致这种现象的条件可以揭示概括和体重光谱之间的相互作用 ...
基于NUPLAN数据集的基于学习学习的计划任务由于产生类似人类驾驶行为的潜力而引起了人们的极大兴趣。但是，NUPLAN数据集的开环培训倾向于在闭环测试期间引起因果混乱，并且该数据集还显示了场景的长尾分布。这些问题引发了模仿学习的挑战 ...
软件工程师主要通过编辑现有程序来编写代码。相比之下，大型语言模型 (LLM) 在一次传递中自回归综合程序。对此的一种解释是开源编辑数据的稀缺 ...
Scalable Vector Graphics (SVG) is an important image format widely adopted in graphic design because of their resolution independence and editability.生成高质量SVG的研究不断引起AIGC社区设计师和研究人员的关注。 However, existin ...
散射极化电子提供了弱相互作用的重要探针。精确测量均衡左右横截面不对称性的是最近完成或正在进行的许多实验的目标。实验具有挑战性，因为A_ {LR}很小，通常在10^（-4）和10^（-8）之间 ...
