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02-20SIMPL：用于自动驾驶的简单高效的多智能体运动预测基准原标题：SIMPL:ASimpleandEfficientMulti-agentMotionPredictionBaselineforAutonomousDri...
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02-19AI模拟器拿下物理*新SOTA！机器学习让计算机图形学（CG）仿真更真实了！方法名为神经流向图（NeuralFlowMaps，NFM），四个涡旋的烟雾也能精确模拟的那种：更为复杂的也能轻松实现...
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02-19『拯救』开放异构场景 | HEAL：最新可扩展协作感知框架协同感知技术在解决自动驾驶车辆感知问题方面具有重要意义。然而，现有研究往往忽视了智能体之间可能存在的异构性，即传感器和感知模型的多样性。实际应用中，智能体之间的...
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02-19以自监督方式去除荧光图像中的噪声，清华团队开发空间冗余去噪Transformer方法荧光成像的高信噪比对于生物现象的准确可视化至关重要，然而，噪声问题仍然是成像灵敏度面临的主要挑战之一。清华大学的研究团队提供了空间冗余去噪Transformer...
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02-19文生图新SOTA！Pika北大斯坦福联合推出RPG，多模态助力解决文生图两大难题近日，北大、斯坦福、以及爆火的PikaLabs联合发表了一项研究，将大模型文生图的能力提升到了新的高度。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2...
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02-07抛弃编码器-解码器架构，用扩散模型做边缘检测效果更好，国防科大提出DiffusionEdge当前的深度边缘检测网络通常采用编码器-解码器架构，其中包含上下采样模块，以更好地提取多层次的特征。然而，这种结构限制了网络输出准确且细致的边缘检测结果。针对这一...
