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在这个寒冷的冬季，你是否也期待着一场大雪的降临？这份“雪天片单”将带你领略浪漫雪季的魅力，让你在家中也能感受到那份雪的纯净与美丽。雪天，总是让人心生浪漫。在这个季节，不妨挑选一部适合自己的电影，让心灵在雪的背景下得到慰藉。无论是温馨的家庭喜剧，还是感人的爱情故事，亦或是充满奇幻色彩的动画电影，都能在这个雪季给你带来不一样的温暖。这份“雪天片单”包含了多种类型的电影，满足不同观众的口味。你可以选择一部经典的老电影，重温那些经典台词和感人情节；也可以挑选一部新上映的电影，感受现代电影的新鲜血液。无论是独自一人，还是与家人朋友一起观看，都能在这个雪季找到属于自己的快乐。此外，这份“雪天片单”还推荐了一些适合在雪天观看的纪录片，让你在欣赏雪景的同时，还能增长知识。在这个浪漫的季节里，不妨放下手中的工作，给自己一段美好的时光，享受这份独特的雪天片单带来的快乐。总之，无论你身处何地，这份“雪天片单”都能让你在这个冬季感受到雪的浪漫与温馨。在这个特殊的季节里，让我们一起享受这份独特的雪景，感受生活的美好。
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在经历了将插电混合动力车转换为纯电动车后，行驶了两万公里的我，终于告别了里程焦虑。日常出行中，中控屏和仪表盘上的数字，不过是车辆信息的体现，与生活节奏紧密同步。从心理层面来说，这种转变让我对续航里程的担忧逐渐消散。以前，每次长途出行前，我都会为电量不足而忧心忡忡。而现在，有了纯电动车的陪伴，我无需再为电量担忧，出行更加轻松自在。实际上，纯电动车在续航里程上的表现让我印象深刻。无论是城市通勤还是长途驾驶，纯电动车都展现出良好的性能。当然，这也离不开现代充电设施的普及和优化，让充电变得更加便捷。总之，经过这段时间的体验，我深刻认识到，选择纯电动车，不仅能让我告别里程焦虑，还能享受到更加绿色、环保的出行方式。未来，我将继续支持新能源汽车的发展，为构建绿色出行生态贡献力量。
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在喜庆的新年佳节，拒绝酒水成为了不少人的难题。除了医学上常见的头孢类药物，还有哪些合理的拒酒理由呢？这篇文章将为你揭示几个实用技巧，让你在新年聚会上轻松应对拒酒挑战。首先，健康因素是拒绝酒水最直接的理由。随着人们对健康的关注，越来越多的场合开始接受“健康饮酒”的观念。你可以婉转地表达自己因健康原因不宜饮酒，如身体不适、正在服用药物等。其次，工作需求也是一个不错的选择。在商务场合，你可以以工作繁忙、需要保持清醒为由拒绝饮酒。这种理由通常能够得到理解和接受。再者，宗教信仰也是拒酒的一个合理理由。许多宗教对饮酒有严格的禁忌，你可以坦诚地说明自己的信仰，从而避免饮酒。此外，个人习惯也是一个不错的拒酒理由。你可以说自己平时不喝酒，习惯了清淡的生活方式，因此在新年聚会上也选择不饮酒。最后，家庭责任也是一个强有力的拒酒理由。你可以以照顾家人、陪伴孩子等为由，婉拒酒精的诱惑。总之，拒绝酒水有多种合理理由，关键在于如何巧妙地表达。只要我们掌握好沟通技巧，就能在新年聚会上轻松应对拒酒挑战。希望这篇文章能帮助你找到适合自己的拒酒方法，度过一个愉快的新年。
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我们提出了一种用于虚拟现实（VR）游戏测试的第一种动作生成系统。我们的玩家模型从游戏中的物体排列中生成VR头盔和手持控制器的动作，由风格范例引导，并与最大化模拟游戏得分对齐。我们在大型BOXRR-23数据集上进行了训练，并将我们的框架应用于流行的VR游戏《节奏大师》。由此产生的模型Robo-Saber产生了熟练的游戏玩法，并捕捉了多样化的玩家行为，反映了输入风格范例指定的技能水平和运动模式。Robo-Saber在合成丰富游戏数据以用于预测应用和实现基于物理的全身VR测试代理方面展现出潜力。
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纯追求（PP）由于其效率和几何清晰性，在自动驾驶赛车中的实时路径跟踪中得到广泛应用，然而，其性能对关键参数——前瞻距离和转向增益的选择极为敏感。基于速度的标准调度方案仅对这些参数进行近似调整，并且往往无法在不同赛道和速度配置之间转移。我们提出了一种强化学习（RL）方法，该方法使用近端策略优化（PPO）在线联合选择前瞻距离Ld和转向增益g。策略观察紧凑的状态特征（速度和曲率采样），并在每个控制步骤输出（Ld，g）。在F1TENTH Gym中训练并在ROS 2堆栈中部署的策略直接驱动PP（轻微平滑）且无需为每张地图重新调整。在仿真和真实车辆测试中，所提出的联合选择（Ld，g）的RL-PP控制器在各种评估设置下，包括圈速、路径跟踪精度和转向平滑性，均优于固定前瞻距离的PP、速度调度自适应PP以及仅使用RL前瞻的变体，这证明了策略引导的参数调整可以可靠地提高基于经典几何的控制。
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近年来，深度学习领域取得了显著进展，以超连接（Hyper-Connections，简称HC）为例，通过引入更宽的残差流和多样化的连接模式，扩展了残差连接范式。虽然这些创新带来了显著的性能提升，但它们牺牲了残差连接的恒等映射属性，导致训练不稳定、可扩展性有限和内存开销增加。为了解决这些挑战，我们提出了JPmHC（Jacobian-spectrum Preserving manifold-constrained Hyper-Connections）框架，该框架用可训练的线性混合器替换了恒等跳过，并在n个并行流上操作，同时显式地控制梯度条件。通过在算子范数有界流形（例如，双随机、Stiefel、Grassmann）上约束混合器M，JPmHC防止了梯度病态并增强了稳定性。JPmHC引入了三个关键贡献：（i）对结构化跳过的自由概率分析，预测雅可比谱，为混合器选择提供可操作的设计规则；（ii）针对固定点投影的内存高效隐式微分，减少激活内存和同步开销；（iii）通过凯莱变换实现的Stiefel约束混合器，确保正交性而无需事后归一化。在ARC-AGI上的实证评估表明，与双随机基线相比，JPmHC实现了更快的收敛速度、更高的准确性和更低的计算成本。作为HC的灵活和可扩展扩展，JPmHC推进了谱感知、稳定和高效的深度学习，为拓扑架构设计和基础模型演化提供了见解。
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