小红花·文摘

Java中的List.of()与Arrays.asList()的比较

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第23天 - 列表及其函数

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本研究针对现有上采样方法缺乏特征引导或需要高分辨率特征图的问题，提出了一种新颖的基于局部自注意力的上采样方法LDA-AQU。通过引入变形机制，使得模型能够自适应地调整附近平面的位置和聚合权重，从而在多个复杂场景中有效提升上采样性能。实验结果表明，LDA-AQU在四个密集预测任务中均超越了现有最先进的上采样器，展现了其卓越的性能和灵活性。

LDA-AQU：基于局部可变注意力的自适应查询引导上采样

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本文介绍了GS-SLAM算法，该算法首次在SLAM系统中应用3D高斯表示，显著提升了效率与准确性。通过自适应扩张策略和从粗到细的技术，优化了相机姿态和地图构建。实验结果表明，该方法在多个数据集上表现优异，源代码将在获批后发布。

LGU-SLAM：可学习的高斯不确定性匹配与可变相关采样用于深度视觉 SLAM

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反应式编程中的可变推导

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通过虚拟现实控制器提供直观且经济的任务演示方法，结合动作块划分和变量合规性控制的方法，提高了刚性机器人的灵活适应性和安全性。

从少量示范学习双臂机器人带有触觉反馈遥操作系统的可变柔顺控制

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本论文讨论了利用大型语言模型（LLMs）在教学设计中的应用，特别是GPT-4。通过扩大基于证据的教学设计专业知识的规模，缩小理论研究与实际实施之间的差距。强调人为监督保证教育材料质量的必要性。通过案例研究阐释了GPT-4的应用，包括创建高阶评估和主动学习组成部分。提供了使用LLM的最佳实践，如利用模板、微调、处理意外输出等。分享了对未来推荐系统的愿景，可以根据用户的教育背景定制GPT-4并创建个性化的策略。有助于理解和利用AI驱动的语言模型潜力，增强教育成果。

探索大型语言模型用于实现人机协作的可变自主性

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Java代码示例了List的可变和不可变两种实现方式，包括ArrayList、LinkedList、CopyOnWriteArrayList、Arrays.asList()、Collections.emptyList()、Collections.singletonList()、Collections.unmodifiableList()、List.of()、List.copyOf()、Stream.toList()和Stream.collect(Collectors.toUnmodifiableList())。每种实现方式都有其特点和适用场景。