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Pearson product-moment correlation coefficient
Pearson product-moment correlation coefficient
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新度量评估自动驾驶安全所需的事件相机数据
研究人员开发了一种新的无任务度量，用于评估事件相机数据流的完整性，这对于自动驾驶系统中的安全关键感知至关重要。该度量基于皮尔逊相关系数，无需下游任务性能数据即可直接应用于异步事件流。所提出的框架产生了三个用于流完整性监控、感兴趣区域自适应选择和时间冗余门控的特定度量，解决了近期基准测试中发现的差距。
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神经ODE学习量子多体动力学，指导闭合方案开发
研究人员开发了一种神经常微分方程（ODE）模型，能够模拟量子多体系统的动力学。该模型在精确的二粒子约化密度矩阵（2RDM）数据上进行训练，可以在没有显式三粒子信息的情况下复制系统演化。然而，其精度仅限于特定参数区域，在这些区域中二粒子和三粒子累积量之间的相关性很强，这表明在其他区域需要依赖记忆的核。