有人用Midjourney给生物学论文配图，画得漏洞百出，结果还一路顺畅成功发表？？？比如下面这幅Figure1，就被大家“一起来找茬”，轻易找出了5处不符合现实的情况。这里小卖个关子，究竟有哪五处错误，我们放在本文文末揭晓（doge）。更令人费解的是，接收并发表该篇论文的期刊，是生物学SCI期刊 FrontiersinCellandDevelopmentalBiology（《细胞与发育生物学前沿》，为方便阅读，下文统一简称Frontiers），影响因子在5.5左右。发表3天，该论文就有30万+的阅读量，以及超16000的下载量。Unbelievable！被发现并指出后，Frontiers采取
目录 1.摘要和引言：2.系统框架：2.1前端：2.2回环检测：2.3后端：3.实验和分析：4.结论1.摘要和引言：这篇论文介绍了一种名为“4DRadarSLAM”的新型4D成像雷达SLAM系统，旨在提高大规模环境下的定位与地图构建性能。与传统的基于激光雷达的SLAM系统相比，该系统在恶劣天气条件下表现更佳。它包括前端、回环检测和后端三个主要部分：前端通过扫描匹配计算里程计数据，回环检测模块识别回环，后端则构建并优化姿态图。该系统的显著特点是考虑了每个点的概率分布，从而改善性能。论文中还展示了在不同平台和数据集上的实验结果，证明了该系统的准确性、鲁棒性和实时性。此外，为了进一步促进相关研究，
摘要我们报告了GPT-4的开发，这是一个大规模、多模态的模型，可以接受图像和文本输入，并生成文本输出。虽然在许多现实场景中不如人类，但GPT-4在各种专业和学术基准测试中表现出与人类水平相当的性能，包括在模拟的律师资格考试中取得了约前10%的考生得分。GPT-4是基于Transformer架构的模型，经过预训练以预测文档中的下一个标记。后训练对齐过程导致在事实性和符合所需行为方面的性能得到改善。该项目的核心组成部分是开发基础设施和优化方法，这些方法在各种规模上都能可预测地运行。这使我们能够根据使用的计算资源不超过GPT-41/1,000的模型准确预测GPT-4的某些性能方面。1.介绍本技术报告
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首先是关于SuMa的阅读，SuMa是一个完整的激光SLAM框架，核心在于“基于面元(surfel)”的过程，利用3d点云转换出来的深度图和法向量图来作为输入进行SLAM的过程，此外还改进了后端回环检测的过程，利用提出的面元的概念和使用到的虚拟帧来优化回环检测的过程。SuMa的核心分为以下几个步骤：1.SuMa预处理预处理的部分将3d点云转换为两张图，原文用的词是vertexmap和normalmap，这里直接翻译为顶点图和法向量图。预处理的过程本质上就是建立一个3d到2d的转换，原始的点云是3d的，顶点图和法向量图都是2d的，所以需要一个转换关系，论文首先使用的是点云到顶点图的转换，对于点云中
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