量子和人工智能时代生命科学的复杂性
AQC包括三个主要步骤:首先,将感兴趣的问题编码为量子系统的潜在复杂哈密顿量,其基态表示问题的解;其次,准备一个易于实现的哈密顿量的量子系统处于基态;最后,简单哈密顿量绝热演化为所需的复杂哈密顿量。根据绝热定理,系统在整个过程中保持在基态,最终系统状态描述了问题的解。玻色采样67,68,也称为高斯玻色采样,...
追问daily | 120万群体数据探索焦虑的遗传倾向;大脑对步态协调的...
研究通过一个基于线索的疼痛任务,使用功能性磁共振成像(fMRI)记录参与者的大脑活动,并在状态空间中分析脑网络的特征。结果发现,尽管大脑的所有网络都能够保存疼痛预期和疼痛刺激的信息,但仅有高级脑网络(包括边缘系统和默认模式网络)能够通过简单的线性相加重建参与者报告的疼痛感受。这表明大脑在处理疼痛的过程中存在层次...
人被异化的投影,正在被机器人消除|甲子光年
几十年来,控制理论经历了以频率法和根轨迹法为主要方法的经典控制理论阶段、以线性代数理论和状态空间分析法为基础的现代控制理论阶段,如今来到了人工智能、系统论、信息论、自动控制、运筹学等多学科综合高度集成的智能控制理论阶段。控制理论发展三阶段,制图:甲子光年传统的工业机器人多采用点位控制(PTP)、连续轨迹...
4万字解读有关『端到端自动驾驶』的概念混淆、谎言及“路线之争...
但在端到端系统中,对哪些数据是最有价值的,感知和规划的定义是一致的(实际上也并不存在独立的感知和规划模块),这意味着,数据在时间及空间等维度上的一致性及关键帧的定义上会比模块化方案好很多。而这显然会大幅度减少测试验证的工作量。3.3.2从单任务处理到多任务处理在阶段二,做数据闭环时,需要按ACC、左...
Sora:大型视觉模型的背景、技术、局限性和机遇综述 【官方论文】
技术。Sora的核心是一个预训练的扩散变换器[4]。变换器模型已被证明对许多自然语言任务具有可扩展性和有效性。与GPT-4等强大的大型语言模型(LLMs)类似,Sora能够解析文本并理解复杂的用户指令。为了使视频生成在计算上高效,Sora使用时空潜在补丁作为其构建块。具体来说,Sora将原始输入视频压缩成一个时空潜在...
自动驾驶中的规划控制技术解析
前馈用于生成参考轨迹,而反馈用于补偿干扰和误差(www.e993.com)2024年9月28日。状态空间控制,通常称为现代控制,是一种尝试通过检查系统状态来控制系统整个矢量作为一个单元的技术。ModelPredictiveControl(MPC)模型预测控制一种基于模型的闭环优化控制方法(如图所示),其表示为如下优化问题:...
清华团队提出“智能体医院”:医生智能体可实现自我进化
5.美团提出视频生成模型Matten,采用Mamba-Attention架构在这项工作中,来自美团的研究团队提出了一种采用Mamba-Attention架构、用于视频生成的潜在扩散模型——Matten。Matten采用空间-时间注意力进行局部视频内容建模,采用双向Mamba进行全局视频内容建模,计算成本低。
智能驾驶传感器后融合与前融合
首先对状态估计问题进行数学建模。设系统在t时刻的观测量为,状态量为。这两个变量是符合某种分布的随机变量,由于二者相互联系,所以不相互独立。状态估计需要通过历史观测量计算t时刻的的状态量,其中是系统初值,表示历史观测量。根据贝叶斯法则将系统状态的概率求解问题拆分...
自动驾驶最新的技术栈有哪些?
近年来,深度学习(DL)技术通过深度神经网络(DNN)的奇妙特性:函数逼近和表征学习,为行为规划问题提供了强大的解决方案。DL技术使RL/IL能够扩展到以前难以解决的问题(如高维状态空间)。这里介绍一个两阶段占位预测引导的神经规划器(OPGP)[46],它将未来占位和运动规划的联合预测与预测引导相结合,如图10所示。
汽车自适应巡航控制系统(ACC)技术详解
根据本车与前车之间的相互纵向运动学特性,建立离散状态空间表达式,引入饱和函数,并以输出变量的加权平方和作为协调多性能指标的目标函数,最后将目标函数的求解问题转化为一维极值问题进行求解。仿真结果验证了算法对安全车距保持的有效性和协调多性能指标的可行性。