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欧洲几何学研讨会（SGP）是传播几何学 新研究思想和前沿成果的重要场所。在此研究领域中，对数学、计算机科学和工程学的概念进行了研究和应用，以提供新的见解并为3D模型和形状集合的处理、建模、分析、操纵、仿真和其他类型的处理设计高效的算法。 官网地址：http://dblp.uni-trier.de/db/conf/sgp/
Gaussian Process-based Traversability Analysis for Terrain Mapless Navigation
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Cost-Effective Activity Control of Asymptomatic Carriers in Layered Temporal Social Networks
Arxiv
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Autonomous Mapless Navigation on Uneven Terrains
Arxiv
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End-to-end Supervised Prediction of Arbitrary-size Graphs with Partially-Masked Fused Gromov-Wasserstein Matching
Arxiv
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Calibrating Transformers via Sparse Gaussian Processes
Arxiv
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A Social-aware Gaussian Pre-trained Model for Effective Cold-start Recommendation
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月27日
Random ISAC Signals Deserve Dedicated Precoding
Arxiv
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Fighting Uncertainty with Gradients: Offline Reinforcement Learning via Diffusion Score Matching
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0+阅读 · 2023年10月17日
Temporal Action Localization with Enhanced Instant Discriminability
Arxiv
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GP-guided MPPI for Efficient Navigation in Complex Unknown Cluttered Environments
Arxiv
0+阅读 · 2023年7月28日
GP-guided MPPI for Efficient Navigation in Complex Unknown Cluttered Environments
Arxiv
0+阅读 · 2023年7月27日
GP-guided MPPI for Efficient Navigation in Complex Unknown Cluttered Environments
Arxiv
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Sparse Gaussian processes for solving nonlinear PDEs
Arxiv
0+阅读 · 2023年7月1日
Efficient Sensor Placement from Regression with Sparse Gaussian Processes in Continuous and Discrete Spaces
Arxiv
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Efficient Modeling of Quasi-Periodic Data with Seasonal Gaussian Process
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月17日
参考链接
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计算机图形学与多媒体
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