异质图（HGS）通过多类节点和边缘有效地模拟现实世界中的复杂关系。近年来，受到自我监督学习的启发（SSL），基于对比度学习（CL）的异质图神经网络（HGNN）在利用数据增强和对比歧视器方面对下游任务显示出巨大的潜力。但是，由于图数据的完整性，数据增强仍然有限 ...

我们探索可扩展的机器人数据如何解决通用机器人操作的现实世界挑战。与现有数据集相比，我们引入了一个大型平台，这是一个大型平台，在五个部署方案中，在五个部署方案中包括超过100万个轨迹，在五个部署方案中，数据量表的速度提高。 Agibot World通过标准化的收集管道加速，并保证了高质量和多样化的数据分布 ...

当通过大型语言模型（LLM）增强的多代理系统在集体智能中具有深远的能力。但是，出于恶意目的，这种情报的潜在滥用带来了重大风险。迄今为止，关于与多代理系统相关的安全问题的全面研究仍然有限 ...

作为用于在Internet上交换路由可及信息信息的默认协议，边境网关协议（BGP）的流量异常行为与Internet异常事件密切相关。 BGP异常检测模型通过实时监控和警报功能确保了Internet上稳定的路由服务。先前的研究要么关注特征选择问题或数据中的内存特征，同时忽略了特征与特征的精确时间相关性之间的关系（无论是长期还是短期依赖性） ...

2D扩散模型通常包含不需要的烘焙式阴影效果，并在下游应用中产生不切实际的渲染效果。生成基于物理的渲染（PBR）材料而不是仅仅是RGB纹理将是一个有前途的解决方案。但是，将PBR材料参数从2D扩散模型中直接提炼仍然遭受不正确的材料分解，例如反照率中的烘焙式阴影效应 ...

随着 Transformer 和MLP体系结构的最新发展和进步，在时间序列分析中已取得了重大进步。相反，时间序列分析中卷积神经网络（CNN）的性能缺乏期望，从而减少了其未来应用的潜力。我们的研究旨在通过引入新颖的观点和设计创新来增强时间序列分析中卷积神经网络（CNN）的代表性能力 ...

在本文中，我们声称空间理解是机器人操纵中的关键点，并提议空间vla探索机器人基础模型的有效空间表示。具体而言，我们介绍了编码EGO3D位置，以将3D信息注入视觉语言模型的输入观察结果，并提出自适应动作网格，以表示具有自适应离散的动作网格的空间机器人运动动作，并促进可提供的可概括和可转移的空间动作知识的知识跨机器人控制。空间vla首先是在具有1个视觉语言模型的基础上进行预训练 ...

大型语言模型（LLM）的最新进展已显着改善了文本到语音（TTS）系统，增强了对语音风格，自然性和情感表达的控制，这使TTS系统更接近人类水平的表现。尽管平均意见评分（MOS）仍然是TTS系统评估的标准，但它具有主观性，环境不一致和有限的解释性。现有的评估数据集还缺乏多维设计，通常忽略了诸如说话风格，上下文多样性和陷阱话语之类的因素，这在中国TTS评估中尤其明显 ...