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这篇论文探讨了将大型语言模型（LLMs）与知识图谱（KGs）结合的方法，分析了这种整合对人工智能系统性能和可解释性的提升。

收录于话题 #自动驾驶#occ#端到端 Abstract 基于视觉的语义占据与流预测在提供时空线索方面发挥着至关重要的作用，广泛应用于自动驾驶等现实任务。现有的方法通常优先考虑提高精度，以满足这些任务的需求。本研究旨在通过引入一系列针对性的改进，提高 3D 语义占据预测和流估计的性能。首先，我们引入了一种具有深度去噪技术的遮挡感知自适应升降机制，以提高 2D 到 3D 特征变换的鲁棒性，并减少对深…

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收录于话题 #自动驾驶#occ#端到端 Abstract 基于视觉的语义占据与流预测在提供时空线索方面发挥着至关重要的作用，广泛应用于自动驾驶等现实任务。现有的方法通常优先考虑提高精度，以满足这些任务的需求。本研究旨在通过引入一系列针对性的改进，提高 3D 语义占据预测和流估计的性能。首先，我们引入了一种具有深度去噪技术的遮挡感知自适应升降机制，以提高 2D 到 3D 特征变换的鲁棒性，并减少对深…

本文综述了移动智能体技术的最新进展，特别关注实时适应性和多模态交互能力的提升。

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