在双栏排版场景下，为实现图片/表格跨栏展示并保证信息清晰可读，可通过WPS高效完成：选中目标图片/表格及其图名/换行符后，在菜单栏切换为“一栏”模式，系统将自动插入分节符并保持前后内容格式稳定，避免传统Word操作中复杂的分节符手动调整问题。该方法无需代码或复杂设置，既能突破双栏尺寸限制实现跨栏展示，又能确保文档修改过程中跨栏元素的格式独立性，显著提升学术图表在双栏模板中的排版效率与视觉效果。 

本节概述了扩散模型（DMs），解释了其基础的生成过程并追溯了其概念演变。由于其生成特性，扩散模型在合成新的场景方面表现出色，而非分析现有场景。因此，我们回顾了它们在自动驾驶（AD）场景生成中的应用，包括交通流合成、道路布局设计、图像生成和视频生成。在本节中，我们还重点讨论它们生成驾驶场景的能力，并将近期的工作分类为视觉生成、三维占用生成和多模态生成。此外，我们还讨论了相关的架构创新和基准测试。

本节介绍了视觉语言模型（VLMs），总结了其关键的适应技术，并回顾了基于VLMs的情景生成在安全关键、真实世界以及高级驾驶辅助系统（ADAS）测试应用和图像数据集生成中的应用。此外，还探讨了VLMs如何支持情景分析任务，如视觉问答（VQAs）、场景理解、基准测试和风险评估。

本节介绍了大语言模型（LLM）的基础和发展历程，展示了关键技术进展，并报告了常用的适配技术（例如提示工程和微调策略）。随后，我们探讨了大语言模型如何支持场景生成、安全关键案例、真实场景合成、驾驶策略评估、闭环仿真以及高级驾驶辅助系统（ADAS）测试。本节最后以场景分析的讨论作为总结，包括问答、场景理解和场景评估。

本文综述了基础模型（FMs）在自动驾驶场景生成与分析中的应用现状。随着自动驾驶技术发展，基于场景的仿真测试对系统验证至关重要，而传统方法在多样性和真实性上存在局限。近年来，以大型语言模型（LLMs）、视觉语言模型（VLMs）、多模态大语言模型（MLLMs）、扩散模型（DMs）和世界模型（WMs）为代表的基础模型，为提升场景生成质量提供了新途径。本文系统梳理了各类模型的原理、应用及评估指标，并整合相

本文综述了机器学习兴起前主流的图像特征提取方法，包括SIFT、SURF、ORB等7种算法。SIFT具有尺度不变性但计算量大；SURF在保持性能的同时提升了速度；ORB结合FAST和BRIEF实现快速检测；HOG适用于静态物体检测。这些传统方法通过不同技术手段提取图像关键点和描述符，在旋转、尺度、光照变化等方面各具优势，为计算机视觉发展奠定了基础。随着技术进步，这些方法在实时性、精度等方面不断优化，

近年来，自动驾驶技术在全球范围内迅速发展，为日益严重的交通拥堵和道路安全相关挑战提供了有效解决方案。在各种范式中，端到端自动驾驶由于其简化的架构、增强的决策一致性以及出色的泛化能力，已经成为传统模块化系统的一个有前景的替代方案。本综述全面回顾了端到端自动驾驶的发展历程和核心技术，强调了模仿学习（IL）、强化学习（RL）等范式的应用与发展。此外，本文还重点介绍了由基础模型赋能的新兴范式，例如大型语言

CBAM（Convolutional Block Attention Module）是一种旨在提升卷积神经网络（CNN）性能的注意力机制模块。通过引入通道注意力（CAM）和空间注意力（SAM）机制，CBAM能够有效地提升模型的特征表达能力，专注于重要的通道特征和空间位置特征。其设计不仅轻量级且计算效率高，能在不增加模型复杂度的情况下显著改善性能。CBAM的即插即用特性使得它能够方便地集成到现有网络

本文综述了大型（视觉）语言模型（LLMs/VLMs）在自动驾驶（AV）领域的应用现状与发展趋势。文章系统分析了截至2025年9月的77篇文献，重点探讨了VLMs在模块化集成、端到端系统、数据生成三大方向的应用，并介绍了相关评估平台与数据集。研究表明，VLMs显著提升了AV的感知推理、决策规划和人机交互能力，但其实际部署仍面临计算效率、实时处理、模型幻觉等挑战。文章指出未来需重点解决延迟优化、安全验

其实这块就叫做YOLOv1的全连接层。其实YOLOv1的网络结构是借鉴了GoogleNet的，输入图像的尺寸为448×448，经过24个卷积层，2个全连接的层（FC），最后在reshape操作，输出的特征图大小为7×7×30。（4）综上所述，因此每个grid cell输出的数据维度为30×1，而7×7个方格输出的维度即为7×7×30。全连接层之前，特征已经被打乱了，原来好好的照片被叠成了一个砖块，