在大规模图像数据集中训练的视觉基础模型（VFM）提供了具有显着高级2D视觉识别的高质量功能。但是，尽管2D图像与3D点云数据集有共同的2D图像，但它们在3D视觉中的潜力仍然在很大程度上尚未开发。尽管大量研究专门用于2d-3d融合，但最近的最新3D方法主要集中在3D数据上，将VFM的集成到3D模型中 ...

QCAAPATCHTF是一个量子注意网络，该网络与高级基于贴片的 Transformer 集成，该网络专为多元时间序列预测，分类和异常检测而设计。该模型利用量子叠加，纠缠和变分的量子本质量原理，引入了一种量子古典杂交自我注意机制，以捕获跨时间点的多变量相关性。对于多元长期时间序列，量子自我发项机制可以降低计算复杂性，同时保持时间关系 ...

边界表示（B-REP）模型是计算机辅助设计（CAD）应用中描述3D形状的标准方式。它们将轻量级参数曲线和表面与拓扑信息相结合，该信息连接了几何实体以描述多种多样的。在本文中，我们介绍了Brepnet，这是一种神经网络体系结构，旨在直接在B-REP数据结构上运行，避免需要将模型近似为网格或点云 ...

所谓的{\ IT {\ IT偏振}的现代化理论}在一个简单的定性讨论中引入了严格的时期实体的自发极化，并通过浆果阶段为其在电子结构代码中计算的途径提供了途径 ...

向开放第六代（6G）网络迈进的转变需要一种新颖的方法，可以在原型制作和现实世界实施之前评估复杂的技术发展。本文介绍了一种创新的方法\脚注{github上可以在GitHub上获得轻巧的模拟版本，该版本将多代理框架与网络模拟器3（NS-3）相结合，以自动化并优化复杂5G网络风景的一代，调试，执行和分析。我们的框架使用高级Langchain协调协调了一组专业代理 - 即模拟生成代理，测试设计师代理，测试 ...

顺序推荐方法可以从用户历史互动中捕获动态用户偏好，以实现更好的性能。但是，大多数现有方法仅使用从用户历史交互中提取的过去信息来训练模型，从而导致用户偏好建模的偏差。除了过去的信息外，在培训期间还提供了未来的信息，其中包含``Oracle''用户偏好的偏好，并且有益于建模动态用户的偏好 ...

在本文中，我们介绍了\ textsc {yedda}，这是一种轻巧但有效且全面的开源工具，用于文本跨度注释。 \ textsc {yedda}为文本跨度注释提供了系统的解决方案，从协作用户注释到管理员评估和分析。它通过通过命令行和快捷键键通过注释实体来克服传统文本注释工具的低效率，这些键可与自定义标签配置 ...

2D动画的生产遵循行业标准的工作流程，包括四个基本阶段：角色设计，钥匙帧动画，内部和着色。我们的研究重点是利用日益强大的生成AI的潜力来降低上述过程中的劳动成本。使用视频扩散模型作为基础，Anidoc作为视频线条艺术工具出现，该工具将在参考字符规范之后自动将草图序列转换为有色动画 ...