DuET: Dual Incremental Object Detection via Exemplar-Free Task Arithmetic 
现实世界中的对象检测系统，例如自动驾驶和监视的系统，必须不断学习新的对象类别，并同时适应不断变化的环境条件。现有方法，类增量对象检测（CIOD）和域增量对象检测（DIOD）仅解决此挑战的一个方面。 CIOD在看不见的领域中挣扎，而DIOD在学习新课程时遭受了灾难性的遗忘，从而限制了其现实世界的适用性 ...
0 0 0 2025/08/27 arXiv:2506.21260v2 19396386025
OW-CLIP: Data-Efficient Visual Supervision for Open-World Object Detection via Human-AI Collaboration 
开放世界对象检测（OWOD）将传统的对象检测扩展到识别已知和未知对象，因此需要连续模型适应作为新的注释。当前的方法面临重大局限性：1）由于依赖大量众包注释而导致数据渴望培训，2）易感性“部分特征过于拟合”； 3）由于所需的模型体系结构修改而导致的灵活性有限。为了解决这些问题，我们提出了OW-CLIP，这是一种视觉分析系统，可提供策划数据并启用数据有效的OWOD模型增量训练 ...
0 0 0 2025/08/27 arXiv:2507.19870v1 19396386025
Jet-Nemotron: Efficient Language Model with Post Neural Architecture Search 
我们提出了Jet-Nemotron，这是一个新的混合体系结构语言模型，它匹配或超过了领先的全注意模型的准确性，同时显着改善了发电的吞吐量。 Jet Nemotron是使用后神经结构搜索（Postnas）开发的，这是一种新型的神经体系结构探索管道，可实现有效的模型设计。与先前的方法不同，PostNAS始于预训练的全注意模型，并冻结其MLP权重，从而有效地探索了注意力阻滞设计 ...
0 0 0 2025/08/27 arXiv:2508.15884v1 remaper
No More Blind Spots: Learning Vision-Based Omnidirectional Bipedal Locomotion for Challenging Terrain 
在动态环境中，例如混乱的室内空间或不平坦的地形，有效的双足动力需要在各个方向上敏捷和适应性运动。这需要全向地形感应和能够处理此类输入的控制器。我们为基于视觉的全向双足动力的学习框架提供了一个学习框架，从而可以使用深度图像进行无缝运动 ...
0 0 0 2025/08/27 arXiv:2508.11929v1 yukun
Probabilistic intraday electricity price forecasting using generative machine learning 
欧洲日内电力交易的重要性日益重要，要求提高价格预测和量身定制的决策支持工具。在本文中，我们提出了一种新颖的生成神经网络模型，以生成概率的路径预测，以预测盘中电力价格，并使用它们来为德国连续时间的日内市场构建有效的交易策略。与两种最先进的统计基准方法相比，我们的方法在统计评估指标方面表明了竞争性能 ...
0 0 0 2025/08/27 arXiv:2506.00044v1 hok888
Index-Aligned Query Distillation for Transformer-based Incremental Object Detection 
增量对象检测（IOD）旨在不断扩展模型检测新类别的能力，同时保留其在先前学习的类别上的性能。当采用基于 Transformer 的检测模型执行IOD时，可能会不可避免地会发生灾难性的知识忘记，这意味着先前学习的类别的检测性能可能会严重退化。以前的典型方法主要依赖于知识蒸馏（KD）来减轻灾难性知识忘记基于 Transformer 的检测模型 ...
0 0 0 2025/08/27 arXiv:2508.11339v1 19396386025
Benchmarking Pre-Trained Time Series Models for Electricity Price Forecasting 
Accurate electricity price forecasting (EPF) is crucial for effective decision-making in power trading on the spot market.尽管最新的生成人工智能（Genai）和预训练的大语言模型（LLM）的进步激发了为时间序列预测的众多时间序列基础模型（TSFM）的发展，但它们在EPF中的有效 ...
0 0 0 2025/08/27 arXiv:2506.08113v2 hok888
SafeMap: Robust HD Map Construction from Incomplete Observations 
强大的高清（HD）地图结构对于自动驾驶至关重要，但是现有的方法通常与不完整的多视摄像头数据难以挣扎。本文介绍了SafeMap，这是一个新颖的框架，即使缺少某些相机视图，旨在确保准确性。 SAFEMAP集成了两个关键组成部分：基于高斯的透视图重建（G-PVR）模块和基于蒸馏的鸟类的视图（BEV）校正（D-BEVC）模块 ...
0 0 0 2025/08/27 arXiv:2507.00861v1 xubiao

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