图像超分辨率是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像，这种重建不仅指令图像变得清晰锐利，同时还表示模型需要利用图像的高级语义信息重建出丢失的信息。因此这实际上是一个比较困难的任务，不过目前基于卷积神经网络或生成对抗网络的方法还是有比较好的效果。
RAID是(Redundent Array of Inexpensive Disks)的缩写，直译为"廉价冗余磁盘阵列"，也简称为"磁盘阵列"。后来RAID中的字母I被改作了Independent，RAID就成了"独立冗余磁盘阵列"，但这只是名称的变化，实质性的内容并没有改变。可以把RAID理解成一种使用磁盘驱动器的方法，它将一组磁盘驱动器用某种逻辑方式联系起来，作为逻辑上的一个磁盘驱动器来使用。
3月10日，欧洲最大数据中心运营商OVH发生火灾，其位于法国斯特拉斯堡的SBG2站点被烧毁，受此影响，OVH在法国的其他数据中心SBG1、SBG3和SBG4也在10日暂停服务。
我们在知识星球上创建的音视频技术社群关键帧的音视频开发圈已经运营了一段时间了，在这里群友们会一起做一些打卡任务。比如：周期性地整理音视频相关的面试题，汇集一份音视频面试题集锦，你可以看看这个合集：音视频面试题集锦。再比如：循序渐进地归纳总结音视频技术知识，绘制一幅音视频知识图谱，你可以看看这个合集：音视频知识图谱。
本文则试图打开惯性动作捕捉的「眼睛」。通过额外佩戴一个手机相机，我们的算法便有了「视觉」。它可以在捕获人体运动的同时感知环境信息，进而实现对人体的精确定位。该项研究来自清华大学徐枫团队，已被计算机图形学领域国际顶级会议SIGGRAPH2023接收。
前面我们对深度相机的基本原理有了一定了解，本文相对全面的梳理一下深度相机的应用领域。深度相机的应用在智能人机交互、人脸技术、三维重建、机器人、AR等领域全面开花，目前商用深度相机最成熟的应用就是移动终端上基于人脸技术的多种有趣应用。
机器之心专栏 机器之心编辑部 近年来，基于惯性的人体动作捕捉技术迅速发展。它们通过在人体上穿戴惯性传感器，实时测量人体的运动信息。然而，这就好比一个人在蒙着眼睛走路——我们可以感受到身体的运动，但随着时间的累积，我们越来越难以确定自己的位置。 本文则试图打开惯性动作捕捉的「眼睛」。通过额外佩戴一个手机相机，我们的算法便有了「视觉」。它可以在捕获人体运动的同时感知环境信息，进而实现对人体的精确定位。该项研究来自清华大学徐枫团队，已被计算机图形学领域国际顶级会议SIGGRAPH2023接收。 论文地址：htt
尽管MNIST是源于NIST数据库的基准数据集，但是导出MNIST的精确处理过程已经随着时间的推移被人们多遗忘。因此，作者提出了一种足以替代MNIST数据集的重建数据集，并且它不会带来准确度的降低。作者将每个MNIST数字与它在NIST中的源相对应，并得到了更加丰富的元数据，如作者标识符、分区标识符等。作者还重建了一个完整的MNIST测试集，其中包含60000个测试样本，而不是通常使用的10000个样本。由于多余的50000个样本没有被使用，因此可以用来探究25年来已有的MNIST实验模型在该数据集上的测试效果。
对通过基于图像的神经渲染来恢复密集的 3D 表面，神经表面重建已被证明是可行的。然而，目前的方法很难恢复真实世界场景的详细结构。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2006.06606.pdf
提高IO能力： 磁盘并行读写 提高耐用性： 磁盘冗余来实现 级别：多块磁盘组织在一起的工作方式有所不同 RA
将一个用 HTML 和 JavaScript 构建的简单游戏重建为生产就绪的游戏的任务促使我重新评估其核心组件。其中，规则系统督促我寻找一种能够提升清晰度、灵活性和可维护性的方法。我将穿插代码片段和叙述，揭示游戏规则系统的创建过程。
论文题目：Anytime3D Object Reconstruction Using Multi-Modal Variational Autoencoder
五年前，英伟达推出了DLSS技术，通过每个GeForce RTX GPU中的Tensor Core实现神经渲染来提高性能，在图形领域带来了速度更快、图像质量更高的图形处理革命。
机器之心原创 作者：泽南 在 CVPR 大会上，看数字人技术的最新趋势。 对表情和手势进行精细建模、让数字人跳舞的算法、用 2D 图片生成 3D 模型…… 最近一段时间，AI 领域里面向元宇宙和数字人的新技术越来越多。 人工智能最重要学术会议之一——CVPR 2022 这几天正在进行过程中，今年大会获得的投稿数量超过一万，接收论文数量超过 2000 篇，是历届规模最大的一次。 在大会上，商汤科技及其联合实验室有 71 篇论文被录用，其中近四分之一为 Oral（口头报告）论文。值得关注的是，这些最新研究中有
kaiming的MAE和年初的CLIP可能是今年CV领域唯二的重磅文章，有预感MAE会成为CV领域和BERT地位相当的一篇文章。 从BERT和MAE的形态上来说，都引入了mask机制来做无监督预训练，但是又因为vision和language两种模态上本质的不同，导致mask的设计上和整体框架上有所区别。从NLP的Transformer到BERT，然后到CV的ViT、BEiT，CV领域的无监督预训练经历了漫长的探索，直到MAE的出现，才逐渐感觉到CV的大规模无监督预训练开始走向正轨。 本文先捋顺NLP和CV
2、对于抽取进程所在的文件系统损坏或者被删除的情况,这个重建需要依赖应用进程或者传输进程,需要具体问题具体分析(如果文件损坏或误删除,大概率传输也会遭殃(具体情况具体分析),所以依赖应用进程比较靠谱)
在计算机科学中，人工神经网络由成千上万个以特定方式连接的节点组成。节点通常分层排列; 它们的连接方式决定了网络的类型，最终决定了网络在另一网络上执行特定计算任务的能力。传统的神经网络可能看起来像这样：
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2206.00790.pdf 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 计算机视觉的自监督学习取得了巨大的进步，并改进了许多下游视觉任务，例如图像分类、语义分割和对象检测。 01 概要简介 计算机视觉的自监督学习取得了巨大的进步，并改进了许多下游视觉任务，例如图像分类、语义分割和对象检测。其中，生成式自监督视觉学习方法如M
人脸识别是AI研究的一个重要的方向，CVPR 2022也有很多相关的论文，本篇文章将针对不同的应用分类进行整理，希望对你有帮助
我是英伟达深度学习解决方案架构师吴金钟，今天给大家介绍的是英伟达在直播场景中的解决方案。
掉电分两种，一种是正常掉电，一种是异常掉电。不管是哪种原因导致的掉电，重新上电后，SSD都需要能从掉电中恢复过来，继续正常的工作。
6月5日—6日，2021全球人工智能技术大会（GAITC 2021）在杭州成功举办。本次大会，旨在汇聚中国科创智慧与活力的同时，与世界建立互通共享的沟通桥梁，在交流中探索共建美好智能时代的合作方案和发展共识，同时以最前沿的国际视野推动人工智能高速、有序、安全发展，造福人类生活。
EasyRecovery是一款专业实用的硬盘数据恢复软件，EasyRecovery能够帮用户恢复丢失的数据以及重建文件系统，用户通过软件可以从被破坏或是已经格式化的硬盘中恢复数据，EasyRecovery电脑版可以帮助你恢复丢失的数据，它可以恢复硬盘，内存卡，U盘等数据。支持恢复不同存储介质数据：硬盘、光盘、U盘/移动硬盘、数码相机、手机等，能恢复包括文档、表格、图片、音视频等各种数据文件；操作简单方便。
pg和opengauss通过vacuum过程来清理无效的元组，普通的vacuum只清理死元组，释放的页面空闲空间新元组可以使用，但不会反映到磁盘上，而vacuum full会进行重组，保留页面最小大小，释放磁盘空间。
SIGGRAPH Asia 今年首次来到内地，于 12月3日在深圳国际会议中心开幕。此次，微软亚洲研究院共有七篇论文入选此次大会，研究员们也会大会现场进行演讲和项目演示。在这里，我们特别挑选了三篇精彩的入选论文，和大家分享一下论文背后的技术设想。他们的共同关注点都是如何利用设备更好地捕捉和呈现现实中的人物和场景，但是每一篇论文的项目都有独特的切入点。
GAN的训练调参过程总是很让人头疼，为了让训练过程能够快速收敛，我尝试了很多的训练技巧，这里记录一下我尝试过有用的技巧以及博客中常常提到的技巧。
本文介绍了一篇来自港科大和腾讯 AI Lab已被CVPR 2022收录的工作。工作提出了一种新颖的高保真GAN反演框架，该框架能够在保留图像特定细节（例如背景、外观和照明）的情况下进行属性编辑。不仅处理速度能够达每张图 0.2s，还能保证编辑后图像的高保真度与高质量。
三维重建是计算机视觉领域的研究重点之一，利用视觉图像中的色彩、纹理、深度等信息进行三维空间中物体的形状和位置信息的恢复，对真实世界环境中的物体进行数字化。利用三维重建技术将目标物体构建为便于处理的数据模型，得到的三维模型能够被应用到后续的不同场景中。
CVPR 2023（The IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2023，国际计算机视觉与模式识别会议）于6月18日-22日在加拿大温哥华召开。
本文提出了 DefogGAN，这是一种推断即时战略（Real-Time Strategy，RTS）游戏中战争迷雾后的隐藏信息状态的生成式方法。给定一个部分可观测的状态，DefogGAN 可以将游戏的去雾图像作为预测信息生成。这样的信息可以创造战略智能体。DefogGAN 是一种条件 GAN 的变体，它使用了金字塔重建损失，从而在多个特征分辨率尺度上进行优化。本文使用一个大型专业的星际争霸录像数据集验证了 DefogGAN。结果表明 DefogGAN 可以预测敌方建筑物和作战单位，准确率与职业玩家相当，并且比当前最佳的去雾模型的性能更好。
梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 以NeRF为代表的神经渲染技术高速发展，学界已经不满足合成几个新视角让照片动起来了。 接下来要挑战的是根据照片直接输出3D模型，可以直接导入到电影、游戏和VR等图形生产线里的那种。 所用照片不是出自高质量数据库，就是直接从网上搜集游客拍摄的各大景点，设备、天气、距离角度等都会不一致。 生成的结果远看结构完整，近看细节丰富，如果你有VR设备也可以在Demo中直接预览3D版。 这项最新突破由浙江大学和康奈尔大学团队合作完成，登上图形学顶会SIGGRAPH
介绍关于AR（Augmented Reality，增强现实）的一系列内容，我们很有必要对它的几个孪生兄妹：VR（Virtual Reality，虚拟现实）、MR（Mixed Reality，混合现实）也做一个介绍。它们都听起来差不多，那么到底它们之间有啥区别呢？
全球最大的仿真游戏《微软模拟飞行2020》本周正式上线。这款游戏还原了全球200万个城镇、15亿座建筑物和3.7万个机场，让玩家感受到真实世界里开飞机的感觉。
[导语] EC(Erasure Coding, 纠删码) 是现代分布式存储系统一个重要的能力。它可以保证在相同数据持久度的基础上大幅提高存储空间利用率，对降低存储成本有极为重要的意义。腾讯大数据存储团队全程参与了 Ozone 社区 EC 的设计与开发，并先于社区在内部完成了 EC offline recovery 的开发和测试。本文主要讲解 EC 在 Ozone 中的设计与实现，并讨论其中的利弊权衡。 0.引言 Apache Ozone 做为 Hadoop 生态的下一代分布式存储系统，是 Hadoop 生态
商汤过去、现在及未来持续会做的是：在算法精度不断提升的前提下，拓展智慧城市从1到N的业务边界、促进2D感知到3D世界的落地，以及场景现实到虚拟现实的融合。
三维计算机视觉在计算机视觉是偏基础的方向，随着2010年阿凡达在全球热映以来，三维计算机视觉的应用从传统工业领域逐渐走向生活、娱乐、服务等，比如AR/VR，SLAM，自动驾驶等都离不开三维视觉的技术。
图像分辨率指图像中存储的信息量，是每英寸图像内有多少个像素点，分辨率的单位为PPI(Pixels Per Inch)，通常叫做像素每英寸。一般情况下，图像分辨率越高，图像中包含的细节就越多，信息量也越大。图像分辨率分为空间分辨率和时间分辨率。通常，分辨率被表示成每一个方向上的像素数量，例如64*64的二维图像。但分辨率的高低其实并不等同于像素数量的多少，例如一个通过插值放大了5倍的图像并不表示它包含的细节增加了多少。图像超分辨率重建关注的是恢复图像中丢失的细节，即高频信息。 在大量的电子图像应用领域，人们经常期望得到高分辨率（简称HR）图像。但由于设备、传感器等原因，我们得到的图像往往是低分辨率图像（LR）。 增加空间分辨率最直接的解决方法就是通过传感器制造技术减少像素尺寸（例如增加每单元面积的像素数量）；另外一个增加空间分辨率的方法是增加芯片的尺寸，从而增加图像的容量。因为很难提高大容量的偶合转换率，所以这种方法一般不认为是有效的，因此，引出了图像超分辨率技术。
安妮 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 4:3，梅西回家了；2:1，C罗也回家了，这届世界杯真是激烈又精彩。 但对于无法前往现场的（伪）球迷们，只能屈身于手机、电视的平面看直播了吧
目前，人工智能技术已经在人脸识别、语音处理、视频处理、自然语言处理等领域得到了突飞猛进的进展。未来人工智能技术将在哪些行业和业务场景中最快得到应用，以及将会向着哪些方向重点发展，成为了行业共同关心的问题。
虚拟数字人指存在于非物理世界中，由计算机手段创造及使用，并具有多重人类特征（外貌特征、人类表演能力、交互能力等）的综合产物。虚拟数字人可按人格象征和图形维度划分，亦可根据人物图形维度划分。人物形象、语音生成模块、动画生成模块、音视频合成显示模块、交互模块构成虚拟数字人通用系统框架。
近一两年来，通过使用GAN inversion将真实图片投影到GAN潜在空间，基于2D StyleGAN Inversion的方法在图像语义编辑任务上取得了显著进展。近期出现了一系列 [6,7] 基于StyleGAN结构的3D生成模型研究，然而，相应的通用3D GAN inversion框架仍然缺失，这极大地限制了基于3D GAN模型的重建和编辑相关应用。
人与动物都有这五种共同的感官：视觉、听觉、味觉、嗅觉和触觉。除此之外我们还有其它诸如平衡感、加速感和时间感等等。人类大脑无时不刻的在处理所有来自这些感官源的信息，这些感官中的每一个都会影响我们的决策过程。
3D 人脸重建是一项广泛应用于游戏影视制作、数字人、AR/VR、人脸识别和编辑等领域的关键技术，其目标是从单张或多张图像中获取高质量的 3D 人脸模型。借助摄影棚中的复杂拍摄系统，当前业界成熟方案已可得到媲美真人的毛孔级精度的重建效果 [2]，但其制作成本高、周期长，一般仅用于 S 级影视或游戏项目。
RAID 的两个关键目标是提高数据可靠性和 I/O 性能。磁盘阵列中，数据分散在多个磁盘中，然而对于计算机系统来说，就像一个单独的磁盘。通过把相同数据同时写入到多块磁盘（典型地如镜像），或者将计算的校验数据写入阵列中来获得冗余能力，当单块磁盘出现故障时可以保证不会导致数据丢失。有些 RAID 等级允许更多地 磁盘同时发生故障，比如 RAID6 ，可以是两块磁盘同时损坏。在这样的冗余机制下，可以用新磁盘替换故障磁盘， RAID 会自动根据剩余磁盘中的数据和校验数据重建丢失的数据，保证数据一致性和完整性。数据分散保存在 RAID 中的多个不同磁盘上，并发数据读写要大大优于单个磁盘，因此可以获得更高的聚合 I/O 带宽。当然，磁盘阵列会减少全体磁盘的总可用存储空间，牺牲空间换取更高的可靠性和性能。比如， RAID1 存储空间利用率仅有 50% ， RAID5 会损失其中一个磁盘的存储容量，空间利用率为 (n-1)/n 。
本期他将带我们学习他的最新的利用深度学习进行CT重建的IEEE TMI论文，背后的思想同样适合于其它计算成像领域。
内容一览：通过硬件或软件方法，提高原有图像的分辨率，让模糊图像秒变清晰，就是超分辨率。随着深度学习技术的发展，图像超分辨率技术在游戏、电影、医疗影像等领域的应用，也愈发广泛。
如果出现下图情况就必须要进PE操作 因为硬盘的系统已经损坏了 1,进PE 2.打开diskgenius分区工具 可以看到硬盘的数据全都完蛋了 3.不用着急 右键点击硬盘选择搜索已丢失的分区（重建主引导记录） 4.选择整个硬盘 点击开始搜索 5.搜索到这样的数据点击保留 6.如果还出现这样的对话框 还是继续选择保留 当进度到达100%的时候点击确定 7.点击保存按钮 8.然后你会发现数据都回来了 9.重建主引导记录 跳出的框框全都选则：“是“ 10.修复一
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