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本文提出了一种名为时间步嵌入感知缓存（TeaCache）的新方法，旨在加速视频生成中的扩散模型推理过程。传统方法通过在均匀选取的时间步长上缓存模型输出来提高推理速度，但未能充分利用模型输出在不同时间步长之间的差异。TeaCache通过关注模型输入，利用时间步嵌入调制的噪声输入来估计模型输出的差异，从而实现高效的缓存策略。实验结果表明，TeaCache在视觉质量几乎不下降的情况下，能够实现高达4.4

在数字时代，同步盘成为解决文件存储、多设备同步和团队协作难题的关键工具。坚果云凭借其极速传输、灵活的权限管理和强大的文件管理功能，成为同步盘领域的佼佼者。相比之下，百度网盘虽然存储空间大，但在同步速度和协作功能上稍显逊色；阿里云盘虽然传输速度快，但在功能上还有待完善。坚果云同步盘通过灵活的权限管理和文件历史版本功能，为用户提供了一个高效、安全的文件管理平台，是开启高效办公之旅的不二之选。

还在为读不完的文献和开题报告焦虑吗？本文推荐科研终极提效组合：Scholaread + 坚果云。Scholaread利用AI实现5秒划重点、与论文对话问答、辅助定选题。坚果云Zotero插件则提供稳定的大容量WebDAV同步，解决附件存储难题。这套工作流让文献阅读与管理变得前所未有的轻松高效。

【科研效率提升组合】Zotero+Scholaread+坚果云三件套打造高效文献管理方案：1. AI阅读器Scholaread提供智能划重点、文献问答和选题建议功能，5分钟即可判断论文价值；2. 坚果云实现Zotero多端无缝同步，解决300MB存储限制；3. 简单两步配置即可使用，支持中文提问文献内容。这套组合将传统文献管理升级为智能学术工作流，显著提升阅读效率，特别适合论文开题和文献综述阶段的

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本文提出了CityWalker，一个基于数据驱动的方法，旨在解决具身智能体在动态城市环境中的导航问题。通过利用来自网络的2000小时城市步行和驾驶视频，CityWalker能够学习复杂的导航策略，处理多样化的挑战和关键场景。该模型通过简单且可扩展的数据处理管道提取动作监督，支持大规模模仿学习，避免了昂贵的标注成本。实验结果表明，基于大规模多样化数据集的训练显著提高了导航性能，超越了现有方法。

本文提出了一种名为NeRF-MAE的自监督学习框架，旨在增强神经辐射场（NeRF）中的三维表示学习。该方法利用姿态RGB图像，通过掩码自动编码器生成有效的三维表示。NeRF-MAE采用标准的3D Vision Transformers，利用NeRF的辐射和密度网格作为输入模态，进行掩码自监督学习。通过对随机掩盖的网格进行重建，模型能够学习完整场景的语义和空间结构。

本文提出了一种新方法，通过引入分形特征图（FFM）来提高细长管状结构的分割精度。管状结构在生物学、医学和遥感等领域具有重要意义，但其复杂的拓扑和几何特性使得分割任务面临挑战。研究中，作者将分形维数（FD）扩展到像素级，利用滑动窗口技术生成FFM，并将其作为深度学习模型的额外输入和损失函数的权重，以增强分割性能。此外，作者还扩展了U-Net架构，加入边缘解码器和骨架解码器，以提高分割的边界精度和骨架

Zotero7版本更新导致部分插件兼容性问题，推荐12款必备插件提升科研效率。Scholaread（靠岸学术）支持全平台同步、AI翻译和总结；Jasminum抓取中文文献；ZoteroScihub下载英文文献；ZoteroStyle实现可视化管理；BetterNotes增强笔记功能并生成思维导图；ReadingList管理阅读进度；Chartero提供文献可视化分析；Night模式保护视力；Zot