搜索引擎分类全文检索（full-textsearch/term-basedsearch）采用关键字（term-based)搜索方式进行。按类型可以分为：通用搜索（elasticsearch,algolia等主流玩家，功能全）实时搜索（强调返回快，日志搜索(强调低成本的海量存储及搜索）代码搜索（强调代码领域的搜索效果）通用搜索主流玩家（dominantplayer)Elasticsearch开源，java，基于Lucene内核。核心竞争力，功能最全，用户基数最大。通过开源建立影响力并通过免费版极大扩张用户基数。私域领域，通过enterprise版本进行盈利。（elastic-app帮助用户快速赋
随着大语言模型(LLM)和视觉基础模型(VFM)的出现，受益于大模型的多模态人工智能系统有潜力像人类一样全面感知现实世界、做出决策。在最近几个月里，LLM已经在自动驾驶研究中引起了广泛关注。尽管LLM具有巨大潜力，但其在驾驶系统中的关键挑战、机遇和未来研究方向仍然缺乏文章对其详细阐明。在本文中，腾讯地图、普渡大学、UIUC、弗吉尼亚大学的研究人员对这个领域进行了系统调研。该研究首先介绍了多模态大型语言模型(MLLM)的背景，使用LLM开发多模态模型的进展，以及对自动驾驶的历史进行回顾。然后，该研究概述了用于驾驶、交通和地图系统的现有MLLM工具，以及现有的数据集。该研究还总结了第一届WACV大
随着人工智能技术的发展，安全行业大模型SecLLM（securityLargeLanguage Model）应运而生，可应用于代码漏洞挖掘、安全智能问答、多源情报整合、勒索情报挖掘、安全评估、安全事件研判等场景。 本文首先介绍汇总了安全行业的大模型整体建设情况，其次，以绿盟安全大模型为例介绍了应用场景和经典案例等。参考：1、安全行业大模型解读｜SecLLM在外部攻击面管理中的应用之道安全行业大模型解读｜SecLLM在外部攻击面管理中的应用之道2、安全大模型调研 安全大模型调研-知乎业界安全行业大模型使用及建设情况：（1）微软---MicrosoftSecurityCopilot场景：协助
在最新的es8.11版本中，开始有了es|ql语言。非常接近sql，但是还是不太一样。而在之前的版本中，sql能力很弱，并且属于白金版本的内容。也就是说需要氪金才能体验，才能使用。 我是es研发工程师。负责公司内部的es集群的日常维护（万亿级规模），升级改造与优化。最近在做一件事情，需要能够降低es的学习使用成本，给公司更多的人带来方便，即使不懂es也能用起来。所以需要一个好用的API，不再去写es的哪些语法。 本来考虑使用query_string语法来支持。业务人员来自己自由组装逻辑表达式即可。但是给大家体验后，普遍觉得比较麻烦，比较难。 想一下，既然难，那
原文地址:Android图表开源库调研及使用示例-Stars-One的杂货小窝之前做的几个项目都是需要实现图表统计展示,于是做之前调研了下,做下记录概述AAChartCore-Kotlin基于webview，本质上还是使用jsPhilJay/MPAndroidChart,老牌使用原生canvas绘制的图标,但似乎因为收费而不再更新了,文档不全目前用的就是AAChartCore-Kotlin这个库还有些其他的,没细看了,链接贴出来:ECharts-Android：https://github.com/AnyChart/AnyChart-AndroidAnyChart-Android：https:
车道线（非多摄）为啥使用车道线？车道线的识别后的功能演进顺序：车道线偏离预警（L0）车道线保持（L1）车道线居中（L2）自动变道辅助（高阶）车道线输出的方法车道线检测任务定义车道线检测任务就是对当前行驶道路的车道线进行检测，给出自车道及左右两侧至少各一个车道的相关信息，如车道的ID、方向、曲率、类型（虚线、实线、黄线、白线等）、宽度、长度、速度等信息，并进行可视化输出难点车道线一般为细长形的外观结构，需要强大的高低层次特征融合来同时获取全局的空间结构关系和细节处的定位精度；车道线的状态呈现具有不确定性，如被遮挡、磨损、道路变化时本身的不连续性、天气影响（雨、雪）等。需要网络针对不同情况具备较强
最近关于大模型(LLMs,VLM)与自动驾驶相关文献调研与汇总：适合用于什么任务？答：目前基本上场景理解、轨迹预测、行为决策、运动规划、端到端控制都有在做。大家都怎么做的？对于规控任务，LLM型基本是调用+Prompt设计，集中在输入和输出设计，如输入有1.2DiLu这种拼memory的，输出有1.1LanguageMPC这种做costfunction的，训练和微调的有1.3Wayve的工作；有做开环的1.3，也有闭环的1.1和1.2。目前仿真器和数据都未有统一的benchmark。对于场景理解任务，大多数都在构建QA类型的数据集，常用数据集为nuScenes。一、自动驾驶决策/规划任务：1.
内容简介：丙烯基弹性体（PBE）是以丙烯为主要原料，加入少量乙烯（或α-烯烃）单体经溶液聚合而得到的以无定形区域为主的低结晶聚合物。与传统的乙丙橡胶不同，PBE的乙烯含量通常低于20%（w），具有高弹性、高透明性和低温韧性等优异性能，并且与烯烃聚合物尤其是聚丙烯的相容性好，因此被广泛应用于改善聚烯烃的光学性能、密封性、热黏性、弹性、韧性及柔软性等。目前全球只有三家公司生产丙烯基弹性体PBE，牌号分别是陶氏化学Versify、埃克森美孚的Vistamaxx和三井的Tafmer。埃克森美孚是全球最大的丙烯基弹性体PBE生产企业，年生产能力35万吨/年，陶氏化学丙烯基弹性体PBE产能5.5万吨/年。
RoadDamageDetector地址：https://github.com/sekilab/RoadDamageDetector/注意：CRDDC2022数据集包含GRDDC2020数据集，RoadDamageDataset2019包含RoadDamageDataset2018数据集，实际只需下载RDD2022.zip与RoadDamageDataset_2019(2.4GB)即可。数据类别：其中，在RDD2022_Japan等数据集中存在D50（井盖）类别。其中，在RDD2022_China_MotorBike与RDD2022_China_Drone中存在Repair（修补）类别。Cro
区块链并行化调研一、区块链现存问题：1、可拓展性问题，拥堵成常态2、技术创新剑走偏锋，区块链技术被肢解3、闭关锁国发展，区块链呈孤岛状态4、去中心化日渐中心区块链变伪命题二、为什么是并行链？1、并行区块链系统中，可以实现分片2、并行区块链中，拓展性不再是问题3、跨链性能优势，并行链释放区块链潜力三、谁能代表并行链？1、主侧链混淆视听伪并行链概念成风2、适用于并行区块链系统的共识算法四、智能合约和并行执行1.智能合约和并行冲突区块链智能合约交易并行冲突依赖关系2.智能合约的执行特点3.并行执行可能引发的问题并行冲突导致的执行结果错误不同的串行化执行顺序导致最终状态的不一致4.并行执行的关键任务识
