基于模型规划的网络智能体研究我将以幽默风趣且严谨的方式，带领读者一起探索这篇开创性的研究。

文章地址：[2206.09474]3DObjectDetectionforAutonomousDriving:AComprehensiveSurvey(arxiv.org)这篇综述简单易懂，非常合适对自动驾驶和3D目标检测感兴趣的小白阅读，对相关算法进行初步理解。目录一、摘要（一）原文（二）翻译（三）关键词二、介绍（一）原文（二）翻译三、背景

前 言ICAM-1属于免疫球蛋白超家族成员，表达于多种细胞。ICAM-1是一种细胞表面糖蛋白和粘附受体，以调节白细胞从循环到炎症部位的募集而闻名，参与细胞的信号转导与活化、免疫应答、炎症反应等重要生理过程。ICAM-1在肿瘤发生发展中具有重要作用，在多发性骨髓瘤、三阴性乳腺癌、甲

Ifyou’reconsideringusingCATCaterpillarET(ElectronicTechnician)forworkingonyour6NZengine,here’sabreakdownofhowthesubscriptionworksbasedondealerinformation: YearlySubscriptionModel-AnnualSubscription:CATEToperatesonayearl

RS504393是一种高度选择性的CCR2趋化因子受体拮抗剂，作用于人重组CCR2和CCR1受体，IC50值分别为89nM和>100μM。RS504393抑制MCP-1诱导的趋化性，IC50为330nM。RS504393处理显著抑制过敏原诱导的β-己糖胺酶释放。生物活性RS504393是一种高度选择性的CCR2

InteractiveProgrammingtoExploreDiverseNeedsofInterdisciplinaryTeam互动式规划以探索跨学科团队的多样化需求November1,2024 2024年11月1日Newadvancementsandprovenapproachesacrossthepracticeofrheumatologywillbeattheforefro

文章目录前言一、介绍二、相关工作2.1端到端自动驾驶2.2用于轨迹生成的扩散模型2.3用于轨迹评估的大型语言模型（LLMs）三、方法论3.1稀疏感知3.2基于扩散的运动规划器3.3基于大语言模型的轨迹评分器3.3.1基于规则的轨迹评分策略3.3.2VLMs帮助调整驾驶风格。3.4

一、研究动机​ 虽然目前在图像识别任务中有许多有效后门攻击方法，直接扩展到人脸伪造检测领域却存在着一定的问题，例如存在一些伪造人脸检测的算法（SBI,FaceX-ray）是通过真实图像合并转换为负样本进行模型训练的，这种情况下会导致：Backdoorlabelconflict[!NOTE]存在原因：对真实

15分钟城市，目标是与城市生活有关的场所，都在步行或骑行“15分钟圈”内。本次带来一篇论文的全文翻译，从理论和空间分析角度，探讨了15分钟城市存在的七个缺陷，旨在重新定位15分钟城市，以期更好得改善环境和社会成果，让城市能够实现可持续发展、公平宜居的目标。【论文题目】Timeto

本文考虑地块内部异质性，提出一个结合哈希函数和图注意力网络（GAT）的矢量元胞自动机（VCA）方法，用于研究城市土地利用变化；并将该模型应用于模拟深圳市2009年至2012年的城市土地利用变化，结果表明，HashGAT-VCA模型的模拟准确性显著优于其他VCA模型。【论文题目】HashGAT-VCA:Avecto

Abstract        saccadicscanpath（扫视路径）是人类视觉行为的数据表示，在多个领域受到了广泛关注。扫视路径是一种复杂的眼动追踪数据形式，包括注视位置序列和注视持续时间，结合了图像信息。然而，以前的方法通常面临注视特征的空间错位问题以及关键时间数据的丢失（包括时间

Erastin2是一种ferroptosis铁死亡的诱导剂，是xc(-)胱氨酸/谷氨酸转运体系统的有效的选择性抑制剂。化学性质分子量623.14分子式C36H35ClN4O4CAS号1695533-44-8溶解性（25°C）DMSO90mg/mL储存条件4°C,protectfromlight运输方式冰袋运输，根据产品的不同，可能会有相应调整

前 言CD63也被称为溶酶体相关膜蛋白3（LAMP3），属于四次跨膜蛋白超家族成员，与细胞的活化、黏附、变异及肿瘤的侵袭、转移等有关。CD63是外泌体特异性标志蛋白，为新型药物递送及靶向外泌体提供契机，还可作为肿瘤的潜在标志物（如卵巢癌、肺癌等）。研究人员利用重组CD63蛋白开发多种适配

LT模式下，读事件触发后，可以按需收取想要的字节数，不用把本次接收到的数据收取干净（即不用循环到recv或者read函数返回-1，错误码为EWOULDBLOCK或EAGAIN）；ET模式下，读事件必须把数据收取干净，因为你不一定有下一次机会再收取数据了，即使有机会，也可能存在上次没读完的数据没有及时

在上一篇文章LaTeX教學系列(I)：LaTeX簡介中，提到了如何選擇編譯器與編輯器，以及一些LaTeX的基本操作，包含下指令、註解某段指令、開啟環境與章節深度設定。文章目錄LaTeX文件的工廠：文件環境設定資料夾的設定如何快速做品管：資料夾樹狀結構實際操作文件類別設定關於縮

摘要1引言1.1大型语言模型的进步1.2面临的挑战1.3解决方案：检索增强生成（RAG）1.4RAG的研究和发展1.5研究背景2背景2.1RAG的定义2.2RAGvs微调2.3RAG的优势3RAG框架3.1原始RAG（NaiveRAG）3.2高级RAG（AdvancedRAG）3.2.1预检

文章目录1、简介1.1blender2、下载和安装2.1Python2.2jupyter3、运行结语1、简介1.1blenderhttps://www.blender.org/Blender是一款免费开源的3D创作套件。使用Blender，您可以创建3D可视化效果，例如静态图像、3D动画、VFX（视觉特效）快照和视频编辑。它非常适

大模型的能力来源https://arxiv.org/pdf/2402.18041  大模型合规来源https://arxiv.org/html/2402.12193v2    大模型的罪恶检测来源https://www.kaggle.com/datasets/odins0n/ucf-crime-dataset/data  codemathhttps://github.com/mlabonne/llm-data

本文分享自华为云社区《LLM和Multi-Agent在运维领域的实验探索》，作者：华为云确定性运维。自ChatGPT问世以来，AI迎来了奇点iPhone时刻，这一年来大模型深入影响企业办公、金融、广告及营销等很多领域，也给运维领域的挑战带来新的解题思路。我们洞察发现大模型给AIOps带来新机

2024年8月23日，中国水稻研究所王克剑团队与钱前院士团队、江西省农科院严松团队合作，在植物学知名期刊_PlantCommunications_杂志在线发表了题为“Large-scaleproductionofricehaploidsbycombiningsuperiorhaploidinducerwithPTGMSlines”的文章。该研究成功开发出诱导

人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处大模型（LLMs）在大规模训练中的内存消耗问题日益凸显，传统的参数高效微调技术，如低秩适应（LoRA），虽然在一定程度上缓解了这一问题，但其性能在很多大规模微调场景下仍无法与全参数训练相媲美。为了解决上述问题，香港科技大学以及伊利诺伊大学香槟

序言在科技日新月异的今天，人工智能（AI\text{AI}AI）已成为推动社会进步与产业升级的关键力量。其中，深度学习作为AI领域的璀璨明珠，凭借其强大的数据处理能力和特征学习能力，正

#用途-解决一些在带权图中，最多$k$次优惠**一条边权**#基本步骤1.分成$k+1$层，从$0$好开始，每层图与原图一样。其中第$i$层图是用了$i$次优惠到达的图。2.对于所有边，若在第$i$层图中，那么就新连一条边从$u$指向第$n+1$层图的$v$，权值为**优惠的值**。3.

注：机翻：未校。SemioticsandtheOriginofLanguageintheLowerPalaeolithicPublished:10August2020Volume28,pages535–579,(2021)Abstract摘要Thispaperarguesthattheoriginsoflanguagecanbedetectedonemillionyearsago,ifnotearlier,