原文链接：https://arxiv.org/abs/2402.01488I.引言感知环境在自动驾驶中非常重要，但传统的方法将这一过程分为两方面：动态物体的检测和跟踪，以及使用占用网格表达静态环境。占用网格难以表达高度动态的物体，因此动态占用网格（DOGM）的概念被提出，并与粒子滤波器结合，跟踪环境中的静态和动态物体。但是目前的方法多依赖激光雷达，仅使用雷达进行性能提升。随着雷达分辨率的提高，基于雷达的DOGM也得到了发展，但只在短期场景中测试，且相比激光雷达方法的改动较少，没有针对雷达的优势进行改进或处理雷达的缺陷。III.方法A.环境表达自车周围的环境被表达为以自车为中心的网格地图，每个网

 lua解析器voidStart(){//Lua解析器能够让我们在Unity中执行Lua//一般情况下保持它的唯一性LuaEnvenv=newLuaEnv();//执行Lua语言env.DoString("print('你好世界')");//执行一个Lua脚本Lua知识点：多脚本执行require//默认寻找脚本的路径是在Resources下并且因为在这里//估计是通过Resources.Load去加载Lua脚本txtbytes等等//所以Lua脚本后缀要加一个txtenv.DoString("require('Main')");//帮助我们清除Lua中我们没有手动释放的对象垃圾回收//帧更新

若该文为原创文章，转载请注明原文出处本文章博客地址：https://hpzwl.blog.csdn.net/article/details/136616551各位读者，知识无穷而人力有穷，要么改需求，要么找专业人士，要么自己研究红胖子(红模仿)的博文大全：开发技术集合（包含Qt实用技术、树莓派、三维、OpenCV、OpenGL、ffmpeg、OSG、单片机、软硬结合等等）持续更新中…（点击传送门）OpenCV开发专栏（点击传送门）上一篇：《OpenCV开发笔记（七十六）：相机标定（一）：识别棋盘并绘制角点》下一篇：持续补充中…前言  通过相机图片可以识别出棋盘角点了，这时候我们需要通过角点去计

本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。写在前面&笔者的个人理解Sora是一种文本到视频生成的人工智能模型，由OpenAI于2024年2月发布。该模型经过训练，能够从文本指令中生成逼真或想象的场景视频，并显示出在模拟物理世界方面的潜力。基于公开的技术报告和逆向工程，本文对该模型的背景、相关技术、应用、尚存挑战以及文本到视频人工智能模型未来发展方向进行了全面审查。我们首先追溯了Sora的发展历程，并调查了用于构建这个"世界模拟器"的基础技术。然后，我们详细描述了Sora在从电影制作、教育到营销等多个行业中的应用和潜在影响。我们讨论了需要解决的主要挑战和限制，以广泛部署Sora，例如确保

GPT润色论文的25个指令“1.精简文章内容：通过删除冗余内容使文章更加紧凑。例如，删除与主题无关的内容，使文章更加简洁明了。“2.提高段落之间的连贯性：通过添加过渡句子或调整段落结构来改善文章的流畅性，使段落之间更加连贯。例如，加强段落之间的过渡可以帮助读者更好地理解文章的内容。“3.矫正错别字和语法错误：找出文章中的拼写错误和语法错误，并提供改正建议，以修正这些显而易见的错误。“4.改善段落结构逻辑：检测段落缺乏连贯性的地方，并提供建议来加强段落的逻辑。通过改善段落结构，使文章更具连贯性。“5.替换过时用法：使用更现代的词汇或短语替代过时的词汇，使文章更加现代化。例如，通过使用更常见的同义

文章目录一.论文信息二.论文内容1.摘要2.引言3.主要图表4.结论一.论文信息论文题目：ComputationandDataEfficientBackdoorAttacks（计算和数据高效后门攻击）论文来源：2023-ICCV（CCF-A）论文团队：南洋理工大学&清华大学&中关村实验室二.论文内容1.摘要针对深度神经网络(DNN)模型的后门攻击已被广泛研究。针对不同的领域和范式提出了各种攻击技术，如图像、点云、自然语言处理、迁移学习等。在DNN模型中嵌入后门最常用的方法是毒害训练数据。他们通常从良性训练集中随机选择样本进行投毒，而不考虑每个样本对后门有效性的不同贡献，使得攻击不太理想。最近的

llama0.10.17🦙版本阅读链接: LlamaIndex🦙v0.10.17LlamaIndex是一个基于 LLM 的应用程序的数据框架，它受益于上下文增强。这种LLM系统被称为RAG系统，代表“检索-增强生成”。LlamaIndex提供了必要的抽象，以便更轻松地摄取、构建和访问私有或特定于域的数据，以便将这些数据安全可靠地注入LLM，以实现更准确的文本生成。🚀为什么选择上下文增强？LLM的局限LLM在人类和数据之间提供了一个自然语言接口。广泛可用的模型是在大量公开数据（如维基百科、邮件列表、教科书、源代码等）上预先训练的。然而，虽然LLM是在大量数据上训练的，但它们并没有在你的数据上训练

3PRIVANALYZER：强制执行隐私政策的静态分析本节介绍PRIVANALYZER，这是一个用于强制执行由PRIVGUARD追踪的隐私政策的静态分析器**。我们首先回顾LEGALEASE政策语言，我们使用它来正式编码政策，然后描述如何静态地强制执行它们**。正式模型推迟到附录A。3.1背景与设计挑战LEGALEASE是一个不断增长的工作体系中的一个例子，这个体系探索了编码隐私政策的正式语言。相关工作的完整讨论出现在第5节。我们采用LEGALEASE来表达PRIVGUARD政策，因为它具有表达能力强、正式语义和可扩展性。Sen等人开发了一个名为GROK的系统，该系统结合静态和动态分析来强制执

整理了KDD2020SAFE:Similarity-AwareMulti-modalFakeNewsDetection）论文的阅读笔记背景模型实验论文地址：SAFE背景  在此之前，对利用新闻文章中文本信息和视觉信息之间的关系(相似性)的关注较少。这种相似性有助于识别虚假新闻，例如，虚假新闻也许会试图使用不相关的图片来吸引读者的注意力。本文提出了一种相似感知的新闻检测方法(SAFE)，该方法研究新闻文章的多模态(文本和视觉)信息。首先，分别提取文本特征和视觉特征进行新闻表示。进一步研究了跨模态提取的特征之间的关系。这种新闻文本和视觉信息的表征以及它们之间的关系被共同学习并用于预测假新闻。所提出

d3d12龙书阅读----Direct3D的初始化使用d3d我们可以对gpu进行控制与编程，以硬件加速的方式来完成3d场景的渲染，d3d层与硬件驱动会将相应的代码转换成gpu可以执行的机器指令，与之前的版本相比，d3d12大大减少了cpu的开销，同时也改进了对多线程的支持，但是使用的api也更加复杂。接下来，我们将先介绍在d3d初始化中一些重要的概念，之后通过具体的代码进行介绍。组件对象模型（com）COM在D3D编程中提供了一种结构化和标准化的方式来处理对象和接口，有助于简化图形编程的复杂性，并提高代码的兼容性和可维护性在使用com对象时，com对象会统计其引用次数，因此，在使用完com接口