自动驾驶

Comparative Analysis of Polygon-Based and Global Machine Learning Models for Bus Occupancy Prediction

公交客流预测中基于多边形与全局机器学习模型的比较分析

Daniel Azenkot, Michael Fire, Eran Ben Elia

机构 * Faculty of Computer and Information Science, University of Ben Gurion, Be'er Sheva, Israel（本·古里安大学计算机与信息科学学院，贝尔谢巴，以色列） ； Department of Geography and Environmental Development, Ben-Gurion, Israel（地理与环境发展系，本·古里安，以色列） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(title)

AI总结 本文通过整合空间聚类与多维特征分析，提出一种公交客流预测框架，通过局部模型提升预测精度，证明空间感知的局部建模策略在公共交通预测中的有效性。

Map2World: Segment Map Conditioned Text to 3D World Generation

Map2World: 基于分段地图的3D世界生成

Jaeyoung Chung, Suyoung Lee, Jianfeng Xiang, Jiaolong Yang, Kyoung Mu Lee

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出Map2World框架，通过用户定义的任意形状和尺度的分段地图生成一致且灵活的3D世界，并引入细节增强网络提升生成质量，实验证明其在可控性、一致性及内容连贯性上优于现有方法。

Comments project page: https://robot0321.github.io/Map2World/index.html

Ultrastrong Coupling Signatures in Photon Statistics from Terahertz Higgs-Polaritons

太强耦合在太赫兹Higgs极子光子统计中的特征

Spenser Talkington, Benjamin Kass, Martin Claassen

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)

AI总结 研究通过腔内超导体传输光子统计，揭示强耦合下双光子Higgs极子的非线性特性，发现光子统计变化源于暗腔态的形成，为太强耦合提供诊断方法。

Comments 4.5+18 pages, 3+11 figures; v2: cut 0.5 pages, added g4 term

An $ε$-Optimal Sequential Approach for Solving zs-POSGs

一个ε-最优序列方法用于求解zs-POSGs

Erwan C. Escudie, Matthia Sabatelli, Jilles S. Dibangoye

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)

AI总结 本文提出一种序列方法，通过分离原理将同时交互转换为序列决策过程，从而线性化备份算子，降低更新复杂度并提取安全策略，实验表明其在求解复杂领域方面优于现有方法。