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SPOT-Occ: Sparse Prototype-guided Transformer for Camera-based 3D Occupancy Prediction

SPOT-Occ: 基于稀疏原型的Transformer用于基于相机的3D占用预测

Suzeyu Chen, Leheng Li, Ying-Cong Chen

机构 * Artificial Intelligence Thrust, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学人工智能方向（广州）） ； Department of Computer Science and Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学计算机科学与工程系） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 SPOT-Occ提出了一种基于稀疏原型的Transformer解码器，通过引导特征选择和聚焦聚合提升基于相机的3D占用预测的效率与精度。

Comments 8 pages, 6 figures

Giant orbital magnetization in two-dimensional materials

二维材料中的巨轨道磁化

Martin Ovesen, Thomas Olsen

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)

AI总结 研究发现二维材料中通过晶场分裂和轨道填充可产生巨轨道磁化，Hubbard修正和自洽自旋轨道耦合显著提升预测精度。

Comments 10 pages, 7 figures