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新的CABLE框架提高了V2X系统中LMM的效率
研究人员开发了CABLE，一个旨在提高大型多模态模型（LMM）在车联网（V2X）系统中效率的新框架。该系统通过仅将感兴趣区域（ROIs）的遮蔽部分从边缘设备上传到云端，而不是上传完整分辨率的帧，从而减少了通信开销和云端延迟。CABLE利用先前的分割掩码、自身运动补偿和残差运动线索来定义这些ROIs，在云端和边缘之间创建了一个反馈循环。在多个数据集上的实验表明，在检测质量略有下降的情况下，通信节省显著，LMM预填充速度得到提高。
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新方法改进了时间序列数据的共形预测
研究人员开发了在线共形预测的新方法，这是一种用于机器学习中不确定性量化的框架。所提出的在线局部共形预测（OLCP）和状态自适应贝叶斯共形预测（SA-BCP）技术旨在提高预测集的效率和稳定性，尤其是在非可交换数据设置（如时间序列和在线学习）中。这些方法通过结合协变量依赖的局部化和时空解耦来解决现有方法的局限性，从而提供更可靠的不确定性估计和更窄的预测区间。