写在前面&amp，笔者的个人理解语义场景补全，SSC，是自动驾驶感知中至关重要的技术，经常面临天气和照明变化的复杂性，现有策略包括融合多模态信息以增强系统的鲁棒性，雷达作为3D目标检测中重要的传感器，逐渐在自动驾驶应用中取代激光雷达，并且可以提供更鲁棒的感知替代方案，本文们专注于3D雷达在语...

  到此，我们已经取得了全球人口数据，但如果你手边仅有一台普通的电脑，仍然想以100米的分辨率可视化整个世界，那该怎么办呢，我将在这里向您展示的解决方法非常简单——我将整个光栅图像分割成大约一百个较小的片断，这样一来，我的计算机就可以一个接一个地很好地处理它们，然后使用一些图像处理技巧将它们合并到一个图...

  Vaex实现了惰性计算的范式，这使它可以高效地处理可能无法全部载入内存的大型数据集，Vaex不是将整个数据集加载到内存中，而是进行惰性计算，仅在需要时评估表达式，这种方法最大程度地减少了内存使用量，并且能够无缝处理大于内存的数据集，查看下面的示例，...。...

  在构建大模型应用时，通常有两种方式来改进效果，一种是构建外部知识库，利用RAG来完成，但RAG并不是万能的，对于特定领域的LLM应用，以及无需示例，就能完成特定任务等场合就需要进行微调，然而，微调本身相较于RAG来讲，需要更多的算力资源和时间周期，但更大的瓶颈在于微调需要标记过的样本数据，这对于很多...

  1.当前知识图谱构建存在的问题知识图谱通过捕捉实体之间的关系来构建知识的结构化表示，在分析文本数据集和从结构化异构数据中推断知识方面具有显著优势，比如，知识图谱能够融合来自多个来源的不同数据，提供一个具有凝聚力的信息视角，还能为文本语料库的分析提供更高层次的可解释性，知识图谱的重要性不必多言，最近的...

  文章，https，arxiv.org，pdf，2404.02790.pdf数据集，​​​https，MuLAn，dataset.github.io，​​文本到图像生成已经取得了令人惊讶的成果，但精确的空间可控性和prompt的保真度仍然是极具挑战性的，通常通过繁琐的prompt工程、场景布局条件或图...

  情感识别技术在现代人机交互中扮演着越来越重要的角色，随着人工智能和机器学习技术的快速发展，理解和识别人类情感已成为实现更自然、更人性化互动的关键，情感识别不仅能够提升用户体验，还能在心理健康监测、智能客服、教育和娱乐等多个领域发挥重要作用，在对话情境中，准确识别情感尤为重要，因为情感状态直接影响交流...

  今天给大家介绍一篇清华大学的时间序列预测最新工作，提出了统一的Transformer时序预测模型，能同时处理单变量和多变量时序预测，并将时序预测的上下文长度首次扩充到千级别，论文标题，TIMER，XL，LONG，CONTEXTTRANSFORMERSFORUNIFIEDTIMESERIESFOREC...

  ​一、结论写在前面论文标题，MemLong，Memory，AugmentedRetrievalforLongTextModeling论文链接，https，arxiv.org，pdf，2408.16967LLMs在各个领域的最新进展取得了显著的成功，然而，由于注意力机制的二次时间和空间复杂性以及生成过...

  文章链接，https，arxiv.org，pdf，2409.02389项目链接，https，msr3d.github.io，亮点直击总结速览解决的问题现有的场景理解数据集和基准测试在数据模态、多样性、规模和任务范围方面存在局限性，无法充分支持对3D场景中情境理解的研究，提出的方案提出了多模态情境问答...

  Activeloop为开源数据集和私有数据集提供免费存储，您还可以通过推荐介绍获得多达200GB的免费存储空间，Activeloop的Hub与DatabaseforAI对接，让我们可以使用标签可视化数据集，复杂的搜索查询让我们可以高效地分析数据，该平台还含有100多个图像分割、分类和对象检测方面的数...