千万IP创科普丨几何图神经网络综述:数据结构、模型与应用
早期的不变图神经网络包括DTNN、MPNN和MV-GNN,它们使用相对距离进行边构造。近年来,不变图神经网络在消息传递机制上进一步发展,从相对距离扩展到边之间的角度或二面角等不变标量。其中,SchNet使用连续滤波器卷积条件于相对距离,DimeNet提出了方向性消息传递,GemNet进一步考虑了旋转角,而LieConv则是一种在节点特征更新时...
“AI教母”李飞飞:Sora仍是二维图像,只有三维空间智能才能实现AGI...
他们给计算机展示一张图片,接着通过神经网络,计算机可以输出自然语言,比如说:“这是一只猫咪躺在床上。”“我记得告诉Andrej,让我们反转一下。比如给一个句子,让计算机给出一张图片。我们都笑了,觉得可能永远不会实现,或者将在很远的未来实现,”李飞飞回忆说。过去两年,生成式AI技术迅猛发展。特别是几个月前...
看了OpenAI投的NEO机器人,投资人又对人形机器人有信心了?
其中,直线运动由人形机器人的“电机+丝杠”组合实现,而旋转运动由“电机+减速器”实现,在这里我们重点关注旋转运动的实现,“电机+减速器”帮助机器人完成“关节”旋转,和轮式相比,“双足”主要涉及到的运动也体现在关节部分。“齿轮比”核心影响到的正是旋转运动的速度,也就是“电机+减速器”的组合速度。简单来...
对话任少卿:世界模型是自动驾驶与机器人的新范式
第三个就是有错的问题,通过多次的校验,用神经网络,非神经网络的方法,再加上一些人力规则的方法去校验这个事情,把错的东西挑出来变成正确。比如你用的这些聊天软件的,其实就是把错的东西挑出来,跟你说这个东西我不要了。世界模型智能车参考:进入系统的视频数据,一方面是标注的真实数据,另外一方面就是世界模型的...
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
情绪的神经表征是高维的、分类的和分布式的再生的感光细胞可以完全恢复视力大脑中不同类型的“爱”激活了不同的神经区域移动脑电图技术在游泳中的可行性验证█认知科学借鉴大脑计算模式,复旦与港大团队实现神经网络能耗大幅降低大脑在高级认知任务中表现出更高的信息量和可压缩性...
智能汽车专题报告:算法进阶,自动驾驶迎来端到端时代
通用障碍物感知网络,端到端的前哨(www.e993.com)2024年9月10日。华为在ADS2.0发布了GOD(GeneralObstacleDetecttion,通用障碍物感知)网络。前端用不同的骨干网络来提取外部环境的特征,这些特征被送入时空神经网络,来构建一个外部世界的3D表达形式,这是完成多模态感知的关键,网络可以输出占用栅格、光流预测、危险区域预测甚至可以输...
抛弃高精度地图旧模式,走向视觉感知新时代?
卷积神经网络是深度学习的核心技术之一,广泛应用于图像识别和分类任务。CNN通过卷积层、池化层和全连接层的组合,能够有效地提取图像中的特征,实现目标检测、物体识别和语义分割等任务。??目标检测:识别并定位图像中的特定物体,如行人、车辆、交通标志等。常用的目标检测模型包括YOLO(YouOnlyLookOnce)、SSD(Sing...
Code:超图表征学习综述,大量软件库|算法|拓扑|显式|傅里叶|大模型...
-新的分类法。我们提出了三种分类法,根据(1)它们的学习方法(谱方法、保持邻近性的和神经网络技术)、(2)输入超图的结构(同质/异质、无向/有向、统一/非统一、静态/动态、有属性/无属性节点、转换为图)和(3)期望的输出(节点/超边嵌入)来对超图嵌入方法进行分类。
两万字给你说清楚智能驾驶域控制器
2018年,特斯拉视觉感知路线通过2D图像+CNN卷积神经网络路线实现智能驾驶功能,对于图像的标注主要依靠人工标注,于2019年采用一部分自动标注来提升标注效率。该阶段聚焦在2D图像处理,将图像处理完后拼接成singletrip,实现时间的多帧融合。该方式对图像的处理属于规则算法,通过IPM将2D图像坐标进行计算,转换到3D空间中...
虚幻引擎 5.4 正式版发布,性能、视觉保真度及生产效率提升
虚幻云DCC是一个用于虚幻引擎派生数据缓存(DDC)的自托管云存储系统。它专为分布在多个位置的用户和团队设计,使团队能够通过公共网络共享虚幻引擎缓存数据。官方表示,这是一套维护频率低、安全、易于上手的解决方案,可在多个区域性虚幻云DDC托管端点之间自动复制数据,使用户始终能够连接到最近的可用端点。