自动驾驶

TransLocNet: Cross-Modal Attention for Aerial-Ground Vehicle Localization with Contrastive Learning

TransLocNet: 跨模态注意力用于航空-地面车辆定位的对比学习

Phu Pham, Damon Conover, Aniket Bera

机构 * Department of Computer Science, Purdue University（计算机科学系，普渡大学） ； DEVCOM Army Research Laboratory（陆军研究实验室） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：LiDAR(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 TransLocNet通过跨模态注意力和对比学习实现航空-地面车辆定位，显著提升定位精度和鲁棒性。

Comments 8 pages, 4 figures, 4 tables

Enabling searches for long-lived particles at a future 10 TeV Muon Collider

在未来的10 TeV缪子对撞机上实现长寿命粒子的搜索

Mira Littmann, Mark Larson, Benjamin Rosser, Tate Flicker, Kane Huang, Leo Rozanov, Karri Folan Di Petrillo

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)

AI总结 该研究探讨了在10 TeV缪子对撞机中通过放宽时间要求来提高长寿命粒子探测灵敏度的方法。