BEV感知综述随着自动驾驶传感器配置多模态化、多源化，将多源信息在unifiedView下表达变得更加关键。BEV视角下构建的localmap对于多源信息融合及理解更加直观简洁，同时对于后续规划控制模块任务的开展也更为方便。BEV感知的核心问题是：如何利用缺失3D信息的PV视角来构建BEV视角；如何获取BEV表达下的真值标注；如何有效融合不同模态及视角的传感器数据；不同车型、场景下传感器配置各不相同，如何能够实现Onetrack的能力；本文回溯了近期BEV感知领域的最新进展，并对各类解决方案进行了深入分析。对于工业界流行的解决方案也进行了详细的阐述，并指明了未来该领域的研究方向。以期更多的研发
【摘要】智能博弈领域已逐渐成为当前AI研究的热点之一，游戏AI领域、智能兵棋领域都在近年取得了一系列的研究突破。但是，游戏AI如何应用到实际的智能作战推演依然面临巨大的困难。综合分析智能博弈领域的国内外整体研究进展，详细剖析智能作战推演的主要属性需求，并结合当前最新的强化学习发展概况进行阐述。从智能博弈领域主流研究技术、相关智能决策技术、作战推演技术难点3个维度综合分析游戏AI发展为智能作战推演的可行性，最后给出未来智能作战推演的发展建议。以期为智能博弈领域的研究人员介绍一个比较清晰的发展现状并提供有价值的研究思路。【关键词】智能博弈 ; 游戏AI ; 智能作战推演 ; 智能兵棋 ; 深度强化
该来的还是要来的！补充信息：ChatGPT是由人工智能研究实验室OpenAI在2022年11月30日发布的全新聊天机器人模型，一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。同时也引起无数网友沉迷与ChatGPT聊天，成为大家讨论的火爆话题。ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。ChatG
随着ChatGPT、GPT-4等大型语言模型（LLM）的出现，提示工程（PromptEngineering）变得越来越重要。很多人将prompt视为LLM的咒语，其好坏直接影响模型输出的结果。如何写好prompt，已经成为LLM研究的一项必修课。引领大模型发展潮流的OpenAI，近日官方发布了一份提示工程指南，该指南分享了如何借助一些策略让GPT-4等LLM输出更好的结果。OpenAI表示这些方法有时可以组合使用以获得更好的效果。指南地址：https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering六个策略，获得更好的结果策略一：写清楚指
话接上文的召回多样性优化，多路索引的召回方案可以提供更多的潜在候选内容。但候选越多，如何对这些内容进行筛选和排序就变得更加重要。这一章我们唠唠召回的信息密度和质量。同样参考经典搜索和推荐框架，这一章对应排序+重排环节，考虑排序中粗排和精排的区分主要是针对低延时的工程优化，这里不再进一步区分，统一算作排序模块。让我们先对比下重排和排序模块在经典框架和RAG中的异同排序模块经典框架：pointwise建模，局部单一item价值最大化，这里的价值可以是搜索推荐中的内容点击率，或者广告中的ecpm，价值由后面使用的用户来决定RAG：基本和经典框架相同，不过价值是大模型使用上文多大程度可以回答问题,价值
文献：Asurveyoncomputationoffloadingmodelingforedgecomputing一、介绍边缘计算：在网络边缘、代表云服务的下游数据和代表物联网服务的上游数据上执行计算。优势：计算或云计算包括：与本地计算相比，EC可以克服终端设备（ED）有限计算能力的限制。与向远程云卸载计算相比，EC可以避免将某些任务卸载到远程云导致的高延迟。计算卸载将计算任务卸载到EC，由传输过程、远程执行过程和结果发回过程组成。关键因素：任务分区、卸载决策、资源分配（计算资源、通信资源和能量）。卸载目标：找到最佳解决方案（怎么划分任务、分配资源）二、边缘计算相关调查Mobileedgeco
端到端流式语音识别研究综述（2022.09）摘要：引言：1端到端流式语音识别模型1.1可直接实现流式识别的端到端模型1.2改进后可实现流式识别的端到端模型1.2.1基于单调注意力机制的方法1.2.2基于块的方法1.2.3基于信息堆叠的方法1.2.4其他方法2端到端流式语音识别模型的优化方法与策略2.1如何降低流式语音识别模型的延迟2.2如何提高流式语音识别模型的准确率3数据集与评估标准3.1数据集3.2评价指标摘要：语音识别是实现人机交互的一种重要途径，是自然语言处理的基础环节，随着人工智能技术的发展，人机交互等大量应用场景存在着流式语音识别的需求。流式语音识别的定义是一边输入语音一边输出结果
标签：机器学习、深度学习、神经网络、图像检索、图像处理、数据驱动、行人重识别、行人检索、评价度量定义 行人重识别（Personre-identification）也称行人再识别，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像，检索跨设备下的该行人图像。旨在弥补固定的摄像头的视觉局限，并可与行人检测/行人跟踪技术相结合，可广泛应用于智能视频监控、智能安保等领域。该问题于2017年在行人重识别领域首次被Wu等人提出定义。他们提出了一个跨模态行人重识别框架，并提供了一个公开的大规模RGB-红外多模态行人数据库，名称为SYSUM
为了方便学习英语书写，总结的一些话用英语书写♥目录♥0、文献来源and摘要1、introduction2、predictionproblemsanddatasets2.1predictionproblems2.2dataset（1）TelecomItalia意大利电信2015（2）CityCellularTrafficMap(C2TM)2015（3）、LTENetworkTrafficData_kaggle（4）、CellularTrafficAnalysisData2019（5）、ChinaUnicomOneCellData（6）、ShanghaiTelecomdataset2020（7）、
本文来自DataLearnerAI官方网站：通用基座大模型是否可以超越领域专有大模型？微软最新论文证明这是可以的！微软最新动态Prompt技术——MedPrompt详解|数据学习者官方网站(Datalearner)https://www.datalearner.com/blog/1051701842078748在GPT-4这种超大基座模型发布之后，一个非常活跃的方向是专有模型的发展。即一个普遍的观点认为，基座大模型虽然有很好的通用基础知识，但是对于专有的领域如医学、金融领域等，缺少专门的语料训练，因此可能表现并不那么好。如果我们使用专有数据训练一个领域大模型可能是一种非常好的思路，也是一种非常
