点云补全在推动三维视觉发展中扮演着关键角色，是自动驾驶、机器人技术和增强现实等众多应用的核心环节。由扫描遮挡或传感器范围限制导致的不完整点云数据带来了重大挑战。尽管已有诸多创新方法被提出，但在点云全局完整性和局部几何细节方面仍存在显著改进空间。本文针对存在自遮挡的单视角局部点云补全问题展开研究。如图1(a)(b)所示，单视角扫描特性常导致三维形状丢失超50%的信息。典型案例包括缺失整个背面的台灯，

深度学习领域最常用的10个激活函数，一文详解数学原理及优缺点转自：数据派THU激活函数是神经网络模型重要的组成部分，本文作者Sukanya Bag从激活函数的数学原理出发，详解了十种激活函数的优缺点。激活函数（Activation Function）是一种添加到人工神经网络中的函数，旨在帮助网络学习数据中的复杂模式。类似于人类大脑中基于神经元的模型，激活函数最终决定了要发射给下一个神经元的内容。在

3D-LLM: Injecting the 3D World into Large Language Models》是一项里程碑式的工作，它成功地将大语言模型的强大认知能力与3D物理世界连接起来。核心启示grounding 是方向：让AI理解物理世界是实现通用人工智能的关键一步。数据可以创造：在数据稀缺的领域，利用现有大模型（如GPT）自动生成数据是一条行之有效的路径。继承与微调是捷径：充分利用现

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通过这种方法，在PASCAL VOC 2012和MS COCO 2014两个标准数据集上的实验不仅验证了CPAL的有效性，还展示了它在提升模型性能方面的显著优势，推动了该领域的进步至新的高度。随着深度学习的快速发展，模型可用训练数据规模呈指数级上升，大规模语言模型和多模态模型的通用理解能力得到了巨大的提高，出现了一批能解决多种任务的统一模型。在推理阶段，通过将先前帧中预测的物体掩码作为它们的视觉提

论文标题：《Traffic prediction using artificial intelligence: Review of recent advances and emerging opportunities》作者：Maryam Shaygan, Collin Meese, Wanxin Li, Xiaoliang (George) Zhao, Mark Nejad期刊：Transport

自2022年11月发布 ChatGPT 以来，大语言模型（LLM）因其在各种自然语言任务上的出色表现而备受关注。LLM的通用语言理解和生成能力是通过在大量文本数据上训练数十亿个模型参数来获得的，正如Scaling Laws所预测的那样（OpenAI 2020年提出的，简单的说就是：随着模型大小、数据集大小和用于训练的计算浮点数的增加,模型的性能会提高）。LLM的研究领域虽然是最近才出现的，但正在以

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交通大数据研究方向目前交通组的研究主要基于海量的交通数据展开，主要研究内容如下：1. 基于深度学习的交通速度/流量/时间预测算法研究交通预测旨在缓解交通道路上的交通拥堵，涉及到的主要问题是如何对时空特征依赖关系进行充分的的挖掘。常用的深度学习的方法有：LSTM、GRU、CNN以及GCN等，目前研究最多的是基于GCN的交通预测方向。需要熟练掌握Python以及tensorflow/pytorch深度

概要如今推荐系统的研究非常火热，GNN也在很多领域表现优异。推荐系统主要的挑战是从历史交互(historical interactions)和边信息(side information)中学习有效的用户(user)和物品(item)表示，由于很多信息具有图结构，而且GNN擅长表示学习，所以很多工作将GNN应用到推荐系统中。本文是北京大学相关团队发表的一篇「基于GNN的推荐系统」方向的综述，文章回顾了