自动驾驶

BEVPredFormer: Spatio-temporal Attention for BEV Instance Prediction in Autonomous Driving

BEVPredFormer：自动驾驶中用于鸟瞰图实例预测的时空注意力

Miguel Antunes-García, Santiago Montiel-Marín, Fabio Sánchez-García, Rodrigo Gutiérrez-Moreno, Rafael Barea, Luis M. Bergasa

机构 * University of Alcalá（阿尔卡拉大学） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：autonomous driving(title,abstract)；BEV(title,abstract)；driving perception(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出BEVPredFormer，一种基于相机的新型架构，通过注意力机制提升时空感知能力，解决动态场景中密集空间和时间信息处理的挑战，实验证明其在nuScenes数据集上性能优异。

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Semiclassical representation of the Hubbard model

Hubbard模型的半经典表示

Yuki Yamasaki, Hidemaro Suwa, Cristian D. Batista, Shintaro Hoshino

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)

AI总结 本文提出基于非传统相干态表示的半经典近似方法，用于研究Hubbard模型，该方法能处理有限温度下的动态变量，并能扩展到多轨道系统，通过与精确解的比较验证了其有效性。

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