华为鸿蒙开发技术中的仓颉编程语言具有简明高效的语法、多范式编程支持、类型安全、内存安全、高效并发、兼容性、领域扩展能力、UI开发支持和丰富的内置库功能。适用于应用开发、UI开发和领域特定编程。

本文介绍了在PHP开发中常用的数组操作函数，包括去除空值、分组数据和调试数组的方法和技巧。去除空值可以使用array_filter函数或使用foreach循环遍历数组并手动删除空值。分组数据可以使用foreach循环或array_reduce函数。调试数组可以使用print_r函数、var_dump函数或结合die函数使用。在实际应用中，要注意处理大数据量、使用数组合并和拆分函数，并保持代码清晰和可读性。

我们提出了一种新型的神经场，使用了一般径向基函数进行信号表示。该方法相比于现有的神经场方法，能够更好地适应目标信号，提高径向基函数的通道能力，并且通过混合自适应的径向基函数和基于网格的径向基函数，继承了自适应性和插值平滑性，取得了比现有方法更高的精确度和紧凑性。在2D图像和3D有向距离场表示中的实验证明了我们方法的优越性，并且在神经辐射场重建方面，我们的方法实现了与现有方法相媲美的渲染质量，具有较小的模型大小和可比较的训练速度。

我们开发了一种关于不透明固体的体积模型表示的理论，从随机指示函数出发，证明了使用指数体积传输建模这种固体的条件。我们推导了体积衰减系数的表达式，并将理论推广到考虑各向同性和各向异性散射以及将不透明固体表示为隐式曲面。我们从第一原理派生了体积表示，以满足物理约束。使用我们的理论可以解释、比较和改正以前的体积表示，并提出有意义的扩展，以提高三维重建任务的性能。

该研究提出了一种通过体积渲染和深度融合先验进行多视角RGBD图像学习的方法，以准确进行3D重建。通过截断有符号距离函数（TSDF）从所有可用的深度图像融合并感知粗糙三维结构，解决了几何推断的问题。通过引入注意机制，直接将深度融合先验与学习到的占用情况作为神经隐式函数，该方法在合成和真实世界的基准测试中表现优于最新的神经隐式方法。

TTT是一个新的模型，旨在将长上下文压缩为固定大小的隐藏状态。与RNN不同，TTT能够有效地捕捉标记之间的底层结构和关系。TTT使用自监督学习将历史上下文压缩为隐藏状态，以用于预测。该模型通过基于自监督损失更新权重进行训练。TTT在压缩长上下文的同时保持了效率和质量，展现了有希望的结果。

研究表明，在没有对数据分布进行强假设的情况下，计算$L^2$-准确的评分估计是困难的。使用“高斯煎饼”分布进行研究，该分布与标准高斯分布在计算上不可区分。

本研究首次全面研究了将适应性类平衡损失函数应用于三种 GBDT 算法在不同表格分类任务中，包括二元、多类和多标记分类。通过在多个数据集上进行广泛的实验，评估了类平衡损失对于不同 GBDT 模型的影响，建立了一个有价值的基准。结果表明，类平衡损失函数可以提高 GBDT 在不平衡数据集上的性能，为实际应用中面临类失衡挑战的从业人员提供了一种强大的方法。此外，我们还介绍了一个 Python...

自然语言处理从特定任务建模转向使用预训练模型，并微调为特定任务。这种模型具有广义模型特性，但也存在问题，如近似质量、发现性、稳定性和保护性。建议从其近似专家功能的能力出发看待其广义性和潜在价值。

本研究提出了一种新型表面重建框架，利用神经隐式表达、立体匹配和特征保持来精细化表示几何形状，提高了复杂场景拓扑的重建鲁棒性。实验结果显示该方法在广阔场景网格重建方面表现出色。