AI生成摘要 大型语言模型（LLMs）在上下文学习（ICL）方面展示了显着的能力，通过少量训练示例学习新任务。黄金标签对下游上下文性能有显著影响，不平衡标签对ICL影响较小。ICL对标签扰动的敏感性较低，随着模型大小的增加，ICL获得与SL相当的性能。

AI生成摘要 本文介绍了一种名为PanoOcc的方法，它是一个基于相机的3D全景分割方法。该方法使用体素查询来聚合多帧和多视角图像的时空信息，并将特征学习和场景表示集成到一种全面的占用表示中。这种方法可以实现更好的摄像机语义分割和全景分割结果，并且易于扩展到密集的占用预测。

AI生成摘要 Deep Operator Network (DeepONet)是一种强大的代理建模方法，可应用于核工程领域的数字孪生系统。研究表明，DeepONet具有出色的预测准确性和计算效率，优于传统机器学习方法。它为核工程研究和应用提供了有希望和具有变革性的工具，可以推动数字孪生系统的发展和代理建模技术的有效利用。

AI生成摘要 本研究探讨了在低资源和领域特定编程语言中使用大型语言模型（LLM）进行编码的可行性。研究发现，LLM在编写、理解、改进和文档化代码方面是有用的工具，但也存在一些限制。该研究旨在利用LLM促进低资源编程语言的软件开发并降低其采用门槛。

AI生成摘要 本文研究了对RNN的训练的多个方面，关注增强语音频谱的RNN，提出了两种学习目标，通过客观质量和可懂度指标进行评估，并与其他在线方法进行比较。研究了特征归一化和批次序列长度的变化对增强语音质量的影响。展示了所提出的方法和最先进的实时RNN方法的主观评分。

AI生成摘要 最近，研究人员提出了一种名为DreamGaussian的创新性3D内容生成框架。该框架通过在UV空间中设计一个具有伴随网格提取和纹理细化功能的生成性3D高斯飞溅模型，实现了高效率和高质量的3D内容生成。实验证明，DreamGaussian能够在2分钟内生成高质量的纹理网格，比现有方法快约10倍。

AI生成摘要 研究者提出了一种名为SplatArmor的新方法，通过在3D高斯函数中将参数化的人体模型“装甲”，从而恢复出详细的、可动画的人体模型。他们的方法使用高斯函数来表示人体，通过扩展底层几何体的蒙皮来定义关节扭曲。他们还引入了一个SE(3)场来捕捉高斯函数的位置和各向异性，并使用神经颜色场来提供颜色规范化和准确定位。通过展示实验结果，研究者证明了高斯函数散射是一种有趣的替代方法，可以克服基于神经渲染方法中的挑战。他们的方法对于可控的人体合成非常有效。

AI生成摘要 本文提出了一种高效的多视角逆向呈现方法，用于重建室内场景的光照和材质。通过Texture-Based Lighting (TBL)实现直接光照和间接光照的紧凑表示，并提出了预计算辐照度的混合光照表示。通过材质优化策略消除材质歧义。实验结果表明该方法优于现有方法，并可应用于增强现实。

AI生成摘要 本研究结合学习方法和优化方法，使用学习方法的输出作为优化的初始参数，通过计算图像对的损失，在保持推理时间和形变场平滑度的情况下，通过使用先进模型作为框架的骨干，在测试中获得了0.3%的改进。

AI生成摘要 AWS Lambda是一项无需管理服务器即可运行代码的云计算服务。内存是决定Lambda性能的关键因素，增加内存可以提高计算性能。AWS Lambda Power Tuning工具可以帮助自动化选择最佳内存配置。工具使用Amazon Step Functions运行不同内存配置下的Lambda函数，并测量性能，最终生成可视化图表。用户可以通过AWS Serverless Application Repository一键部署该工具。使用工具可以优化Lambda函数的性能和成本。