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ActionReasoningBench: 研究带有或不带有约束的动作推理
对于动态环境、互动场景和常识推理等任务，大型语言模型在对行为和变化的推理方面面临着重要的挑战，因此引入了一个新的 ActionReasoningBench 基准来评估大型语言模型在行为和变化推理的八个不同领域上的性能。我们的结果表明，这些模
PDFa month ago
蒙特卡洛树搜索下的云覆盖不确定性卫星调度
在动态环境中，高效利用卫星资源仍然是卫星排程中的一个具有挑战性的问题。本文解决了多卫星集合排程问题（m-SatCSP），旨在优化在云覆盖等不确定条件下对卫星星座进行任务排定。通过使用蒙特卡洛树搜索（MCTS），探索了两个版本的 MCTS 来
PDFa month ago
高斯预测：用于运动外插和自由视点合成的动态三维高斯预测
使用 GaussianPrediction 框架，结合 3D Gaussian 表示法、动态场景建模和未来场景合成等技术，实现对动态环境中未来状态的预测和渲染。
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动态和部分可观测环境下的自治机器人决策增强技术
OntoDeM 是一种基于本体论的决策模型，通过关键词代表了研究的主要主题和研究领域，能够改善在动态环境下智能体的实时观察，并取得更好的决策结果。
PDFa month ago
NGD-SLAM：面向无 GPU 动态环境的实时 SLAM
在动态环境中，通过引入掩蔽预测机制，该论文提出了一种用于实现实时性能的动态环境下的视觉 SLAM 系统，该系统通过将深度学习方法和相机跟踪以不同的频率完全并行运行，从而在 CPU 上实现了实时性能。此外，它还介绍了双阶段光流跟踪方法，并结合
PDF2 months ago
CVPR使用 4D 隐式神经表示在动态环境中进行的 3D LiDAR 地图构建
基于 LiDAR 扫描序列，我们提出了一种构建动态环境准确地图的新方法，利用四维场景进行稀疏特征格、全局共享解码器和时变基函数的神经表示，用于滤除动态部分并重建准确完整的三维地图。
PDF2 months ago
PLAYER*: 提高基于 LLM 的多智能体通讯与互动在谋杀推理游戏中的效果
基于大型语言模型（LLM）的代理通信和社交互动的最新进展，尽管这些进展，但在涉及竞争和协作的动态环境中构建面向推理的 LLM 代理仍然具有挑战性，由于受到知情图搜索方法的局限性。我们提出了 PLAYER*，这是一种基于任意采样的规划器的新型
PDF2 months ago
一个适应性元启发式框架用于复杂环境
该研究介绍了一个适应性元启发式框架（AMF），用于处理动态环境下的优化问题，它能智能地适应问题参数的变化，通过实时感知系统和适应性技术在连续变化的优化环境中导航。通过模拟的动态优化问题，AMF 展示了它能够检测环境变化并主动调整搜索策略的能
PDF2 months ago
医疗领域的多标签持续学习：一项新的基准
医学成像的分类问题具有新类别和域偏移的挑战，本文提出了一种名为伪标签重播的新方法，通过结合重播和伪标签方法的优势以解决现有的限制，有效地应对挑战并展现卓越性能和最小的遗忘。
PDF3 months ago
动态品质多样性搜索
该论文介绍了一种新颖且通用的动态质量多样性 (Dynamic QD) 方法，旨在在环境发生变化的情况下更新过去解决方案的存档，并将其应用于进化搜索的动态环境。
PDF3 months ago
一种基于 AIC 的方法用于揭示开放复杂环境中的不可预测问题
本研究论文提出一种提高架构师在设计和保障系统方面的预测能力的方法，重点研究在动态和不可预测环境下运行的系统。采用系统方法，旨在改善架构师在设计可靠系统（如基于机器学习的系统）方面的预测能力。通过航空航天案例研究，演示了该方法在复杂操作环境中
PDF4 months ago
DOZE: 动态环境中开放词汇零射击物体导航的数据集
零射对象导航 (ZSON) 需要在陌生环境中自主定位和接近看不见的物体，它是体验智能领域中的一项特别具有挑战性的任务。我们提出了一个在动态环境中进行开放词汇的零射对象导航数据集 (DOZE)，包括十个高保真度的 3D 场景及超过 18,00
PDF4 months ago
未知动态多障环境下移动机器人的在线高效安全关键控制
基于 LiDAR 的目标寻找和探索框架，解决了在不规则环境中在线避障的效率问题，并通过利用缓冲区域进行动态障碍的在线构建以及安全导航，实现了机器人在多障碍动态环境中高效、安全地达到目标位置。
PDF4 months ago
动态环境中的聚类：异质变化数据集生成框架
本研究提出了动态数据集生成器（DDG），用于模拟各种动态场景，帮助解决在动态环境中的聚类问题。
PDF4 months ago
KDD具有公平意识的动态环境响应型在线元学习
通过引入长期公平性约束到适应性损失后悔框架中，我们在不断变化的环境中解决了公平感知在线学习挑战，并提出了一种独特的后悔度量 FairSAR。此外，为了确定每个时间步的最优模型参数，我们引入了一种创新的自适应公平感知在线元学习算法 FairS
PDF4 months ago
无序文本中的动态方面注释总结的基准测试：Disordered-DABS
针对无序文本的动态方面导向摘要提出了 Disordered-DABS 评估框架，并通过实验证明该框架对于包括语言模型在内的现代摘要模型存在独特挑战。
PDF5 months ago
InCoRo：带反馈循环的机器人控制中的上下文学习
通过使用 LLM 模型，通过现场感知和适应性执行命令，从而在动态环境中实现了一种机器人控制器的有效实现，在静态和动态环境中都展示了出色的成功率，并具备适应动态环境的能力。
PDF5 months ago
阿米尔卡比尔校园数据集：面向视觉障碍人群的视觉惯性测距 (VIO) 的实际挑战和场景
通过使用摄像头和惯性测量单元（IMU）传感器，Visual Inertial Odometry（VIO）算法可以准确估计相机轨迹。我们引入了 Amirkabir 校园数据集（AUT-VI）来解决动态环境下的问题，改善导航系统。AUT-VI
PDF6 months ago
eCIL-MU：基于嵌入的增量类学习和机器遗忘
本研究提出了一种基于嵌入技术的非破坏性 eCIL-MU 框架，用于在动态环境中实现类别增量学习和类别级机器遗忘。实验证明该框架能够实现遗忘效果，并具有加速效果（最高达到 278 倍）。
PDF6 months ago
NID-SLAM：基于神经隐式表示的动态环境下的 RGB-D SLAM
提出了一种名为 NID-SLAM 的方法，通过增强语义掩膜中的不准确区域和选择关键帧来提高神经 SLAM 在动态环境中的性能。在动态环境中，该方法通过准确删除动态物体来降低相机漂移的概率，从而在跟踪准确性和建图质量方面优于其他竞争性神经 S
PDF6 months ago