如表一所示，TTT++[2]同时出现在了 N-O 和 Y-O 的协议下，是因为 TTT++[2]拥有一个额外的自监督分支，我们在 N-O 协议下将不添加自监督分支的损失，而在 Y-O 下可以正常使用此分子的损失。同时，提出了基于目标域数据定锚聚类（Anchored Clustering）的方法，在多种 TTT 分类下取得了最高的分类准确率，本文对 TTT 的后续研究指明了正确的方向，避免了实验设置

1. 我们将使用 Mediapipe 的 Face Mesh 解决方案来检测和检索眼睛区域中的相关地标（下图中的点P 1 - P 6）。如果有任何地标检测可用，我们将检索相关的 ( Pi )眼睛地标。疲劳驾驶的危害不堪设想，据了解，21%的交通事故都因此而生，尤其是高速路上，大多数车辆都是长途驾驶，加之速度快，危害更加严重。思路：疲劳驾驶的司机大部分都有打瞌睡的情形，所以我们根据驾驶员眼睛闭合的频

最近公司组内要研究这个了 ,有个java大哥又弄个什么低代码的...可笑至极, 所以就发发总结一下~~http tcp sqlserver这数据库什么的都不讲了没意义 ,不发流水账.---- 以下为一些国家和工业标准的协议工业物联网whaosoft aiot http://143ai.comIEC104HJ/T212CJT188DLT645bacnetmodbusopc

1、在DP中，每个GPU上都拷贝一份完整的模型，每个GPU上处理batch的一部分数据，所有GPU算出来的梯度进行累加后，再传回各GPU用于更新参数2、DP多采用参数服务器这一编程框架，一般由若个计算Worker和1个梯度聚合Server组成。Server与每个Worker通讯，Worker间并不通讯。因此Server承担了系统所有的通讯压力。基于此DP常用于单机多卡场景。3、异步梯度更新是提升计

一般来说多模态感知融合在自动驾驶环境中的任务包括了经典的目标检测、语义分割、深度估计和深度预测这类的工作品。其实常见的任务也主要也还是语义分割和目标检测。

今天分享的这篇文章，针对上述问题，提出了一种比较新颖的解决思路，事先根据人类先验知识建立场景关系图，然后再通过数据驱动，学习图中各个要素的注意力权重，这种显示构建交通要素时空耦合关系图的方式能在一定程度上给我们带来一些启发。(c)在驾驶员认知的基础上，交通专家对驾驶场景的理解更加细粒度和全面，研究各类交通实例的行为模式和内在关联。所以，上述范式中的场景编码尤为重要，如果能很好地捕捉各个动静态交通要

2023年智驾领域的热门话题是“重感知，轻地图”方案，也称“无图”方案（无图指不依赖离线高精地图），这种方案降低了对传统离线建图和在线高精定位技术的需求，让包括我自己在内的很多SLAM技术从业者担心自己要被“卷没了”，对智驾的技术发展是否仍然长期需要SLAM技术产生了疑惑。本文是对这个问题的调研和思考。一 从智驾系统框架说起智驾系统分为规划控制，地图定位和实时感知三个核心模块，其中感知提供实时车辆

关于将每个时间步的多变量点嵌入一个（时间）token 的不合理性，研究者从时间序列的反向视角出发，将每个变量的整个时间序列独立嵌入一个（变量）token，这是扩大局部感受野的 patching 的极端情况。值得注意的是，该框架持续改进了各种 Transformer。总体而言，Transformer 平均提升了 38.9%，Reformer 平均提升了 36.1%，Informer 平均提升了 28

上一个说的不够够全面没有代码 这里在说一次安装这个很简单，在第一部分的环境配置里我们也讲过低秩适配器就是图中右半部分的矩阵。loralib为以下四种pretrain weights提供了对应的低秩适配器（大白话：定义 module长什么样子）：普通线性层：Embedding层：卷积神经网络层：混合线性层是指，我们在计算attention时，既可以把qkv拆成3个独立矩阵计算，也可以把他们拼在一起，

一个神器 并且模型转换加部署全套 我慢慢说来近年来，基于深度学习的人体动作识别的研究越来越多，slowfast模型提出了快慢两通道网络在动作识别数据集上表现十分优异，本文介绍Slowfast数据准备，如何训练，以及slowfast使用onnx进行推理，着重介绍了Slowfast使用Tensorrt推理，并且使用yolov5和deepsort进行人物追踪，以及使用C++ 部署。whaosoft ai