摘要文章涉及了两个时间序列的任务：forecasting，imputation.对于预测任务：通过将时间序列编码为一系列数字，可以将时间序列预测任务转化为文本里面的next-token预测任务。在大规模预训练语言模型的基础上，文章提出了一些方法用于有效编码时间序列数据，并将离散分布的编码转换成灵活的连续分布（分布转换部分涉及到诸多统计学知识）。在数值补全任务中，文章展示了语言模型（LLMs）如何通过非数值文本自然处理缺失数据，无需插补，如何适应文本侧面信息，并回答问题以帮助解释预测。方法文章提出了LLMTime模型https://unit8co.github.io/darts/generate

简介官网 将原始LiDAR数据作为输入，利用LLMs卓越的推理能力，来获得对室外3D场景的全面了解，将3D户外场景认知重构为语言建模问题，如3Dcaptioning,3Dgrounding,3Dquestionanswering。实现流程 给定LiDAR输入L∈Rn×3L\in\R^{n\times3}L∈Rn×3，n是点的数量，使用VoxelNet获取LiDARFeature，考虑到计算成本，沿着z轴展平特征以生成鸟瞰图(BEV)FeatureFv∈Rc×h×wF_v\in\R^{c\timesh\timesw}Fv​∈Rc×h×w，对于最大m个字符的文本输入T，使用LLaMA进行文本特征提

Environment-awareDynamicResourceAllocationforVRVideoServicesinVehicleMetaverse1作者信息2背景与挑战车辆作为人们重要的出行工具之一，有机会成为虚拟世界的载体，从而提升车辆用户(vu)的驾驶体验和娱乐体验。在车载Metaverse中，vu可以通过头戴式显示器或挡风玻璃观看VR视频，VR视频被编码并缓存在基站的边缘服务器中。当VU请求VR视频业务时，如图1所示，边缘服务器首先对请求的视频块进行解码，然后提供计算资源渲染解码后的视频块。之后，渲染的VR视频块就可以通过通信链路传输到VU的VR视频缓冲区。由于车辆的高速行驶，

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所以...我目前有2个铁轨控制器：一个用于设计身份验证，另一个用于代币身份验证。我正在尝试创建一个新的控制器，当存在cookie或在不存在cookie时使用标头的标记身份验证时，可用于使用设计身份验证。我的本能是让我的新控制器有2个变量，每种类型的身份验证控制器之一，并使用before_action或者before_filter这将检查cookie并将请求转发给正确的控制器。请注意，我的设计身份验证控制器有一个before_action:authenticate_user!我的令牌身份验证控制器有一个before_action:authenticate_using_headers，但我只想根据

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假设我有一个动态字符串NSString*originalString=@"HellomyPhone:123123123abc987";在上面的字符串中，首先我必须检查字符串中是否存在数字，这是我通过以下代码获得的:-NSString*newString=[[MessageStrcomponentsSeparatedByCharactersInSet:[[NSCharacterSetdecimalDigitCharacterSet]invertedSet]]componentsJoinedByString:@""];我在newString中得到的结果是123123123987但我的问题不

我有一个UIView，它附加到UICollisionBehavior。当在屏幕上点击一个新位置时，我正在尝试为其中心设置动画，但使用此代码块似乎不是执行此操作的方法:[UIViewanimateWithDuration:0.7fdelay:0.0foptions:UIViewAnimationOptionCurveEaseOut|UIViewAnimationOptionBeginFromCurrentStateanimations:^{[self.mainCharactersetCenter:location];}completion:nil];谁能推荐一种对UIKitDynamic

论文解读：Siren’sSongintheAIOcean:ASurveyonHallucinationinLargeLanguageModels核心要点针对大模型幻觉问题进行综述，从detection、explanation和mitigation三个方面进行介绍；对幻觉现象和评估基准进行归纳，分析现有的缓解幻觉的方法，讨论未来潜在的研究发展相关文献整理：https://github.com/HillZhang1999/llm-hallucination-survey一、什么是大模型的幻觉大模型幻觉的三种类型：生成的内容与输入存在冲突：Input-conflictinghallucination

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