US state departments of transportation are setting capital priorities against a backdrop where bankable plans—with the best returns on investment—are increasingly important for project funding.

Athentech Perfectly Clear Complete 是一款专业的图像处理软件，专注于照片的色彩校正和增强。它提供自动化校正功能，快速调整曝光和白平衡，使照片更加自然生动。软件还配备高级编辑工具，适合需要高效处理大量照片的专业人士。

该研究提出了一种新型攻击方法SCLBA，针对图卷积网络（GCNs）的标签和语义后门攻击。通过重要性分析选择节点作为触发器，成功创建有毒样本，攻击成功率接近99%。

本研究提出CLEAR方法，结合大型语言模型与进化计算，自动生成并优化领域特定表示，从而提高图像特征识别的准确性。研究结果显示，CLEAR在准确性上显著优于人类专家及人工提示。

本研究提出了CleAR系统，旨在解决移动增强现实中的环境光照估计问题。通过双步骤生成流程，CleAR确保光照映射符合物理环境，从而显著提升准确性和用户体验。

本研究探讨多模态遗忘（MMU），提出新基准CLEAR评估MMU方法。测试了10种机器遗忘方法，发现简单的$ ext{l}_1$正则化显著减轻灾难性遗忘，提升模型性能。

我们提出了一种名为CLEAR的元认知方法，模仿人类认知，使大型语言模型能够自我识别和修正错误。通过稀疏子网络，模型在部署后能自动识别和修正错误，提升了可解释性和可信度。

该研究探讨了大型语言模型在提升人工智能解释性和可靠性方面的因果推理能力。实验发现，上下文信息和特定领域知识对语言模型的因果推理能力有重要影响。即使缺乏知识，语言模型仍能通过数值数据进行一定程度的因果推理。

Go 1.21版本新增max、min和clear三个内置函数，用于查找最大值、最小值和清空切片或map变量的元素。这些函数支持不同类型参数和自定义泛型类型，简化比较和清空操作。

Go 1.21新增了clear、min和max三个内建函数，用于清空map和slice对象，求最小和最大值，支持不定长参数和Ordered类型，包括字符串类型。浮点数极限值有特定规则，字符串按字节比较。

讨论了Java集合框架中clear() API的作用、性能影响和调用时JVM的情况。clear()方法会将底层元素分配为null值，这是一个耗时的过程，特别是在包含大量元素的集合上。因此，在这种情况下，将ArrayList变量分配为null会更高效。虽然clear() API对内存和处理有影响，但在某些情况下可能有用。

Indirect operations functions make up a significant share of total operations—and optimizing them can deliver sizeable bottom-line impact.

Prio 是一款极简的待办事项应用,设计风格小清新,操作流程简单,支持 iCloud 同步,是一个高颜值且实用的 GTD 工具。