本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。01摘要准确感知实例并预测其未来运动是自动驾驶汽车的关键任务，可使其在复杂的城市交通中安全导航。虽然鸟瞰图（BEV）表示法在自动驾驶感知中很常见，但其在运动预测设置中的潜力却较少被发掘。现有的环绕摄像头BEV实例预测方法依赖于多任务自动回归设置和复杂的后处理，以时空一致的方式预测未来实例。在本文中，我们偏离了这一模式，提出了一种名为"POWERBEV"的高效新型端到端框架。首先，POWERBEV并非以自动回归的方式预测未来，而是使用由轻量级二维卷积网络构建的并行多尺度模块。其次，我们证明了分割和向心倒流足以进行预测，通过消除多余的输出模式简化了

在JavaScript中，如何编写一个函数将给定的[编辑:正整数]数字(低于1000亿)转换为3个字母的缩写-其中0-9和a-z/A-Z算作一个字母，但点(因为它在许多比例字体中非常小)不会，并且会在字母限制方面被忽略？这个问题与thishelpfulthread有关，但不一样；例如，该功能将在哪里转向“123456->1.23k”(“123.5k”是5个字母)我正在寻找“123456->0.1m”(“0[.]1m”是3个字母)的东西。例如，这将是希望函数的输出(左为原始值，右为理想返回值):0"0"12"12"123"123"1234"1.2k"12345"12k"123456"0.