机器之心专栏 国防科技大学徐凯教授团队 近日，国防科技大学徐凯教授团队提出了基于随机优化求解快速移动下的在线 RGB-D 重建方法 ROSEFusion，在无额外硬件辅助的条件下，仅依靠深度信息，实现了最高 4 m/s 线速度、6 rad/s 角速度相机移动下的高精度在线三维重建。 自 2011 年 KinectFusion 问世以来，基于 RGB-D 相机的实时在线三维重建一直是 3D 视觉和图形领域的研究热点。10 年间涌现出了大量优秀的方法和系统。如今，在线 RGB-D 重建已在增强现实、机器人等领
让我们继续以B1例子为主，讲解Geant4的模拟流程。如下图所示，Run是由多个Event组成的，PrimaryGenerator每执行一次，就会产生一个独立的Event，每个Event又是由多个Step组成的。Step是物理过程反应的最小模拟单元，从长度上可以小到nm甚至fm，可以通过蒙卡抽样得到当前传输粒子发生某种物理过程的信息，比如是否发生了光电效应，如果是，则会产生次级粒子即有动能的自由电子，然后继续模拟抽样该电子的物理过程，比如发生电离，沉积了多少能量等。
出处：http://hi.baidu.com/icekeydnet/blog/item/965b25154a19f3dea6ef3ffe.html
粒子滤波（particle filter）是一种常见的滤波算法，广泛应用于目标跟踪、移动机器人等领域。网络上有不少关于粒子滤波的资料，但大多是直接给出了粒子滤波的相关公式和证明，或较为直观上的解释。作者在学习粒子滤波的过程中对一些概念和操作时常感到突兀，后来发现想要完整了解粒子滤波，需要首先了解前因，逐渐深入才能理解粒子滤波，而不是直接学习粒子滤波这个方法。
在本文中，我们研究了跟踪可能非常复杂背景的视频中运动物体轨迹的挑战性问题。与大多数仅在线学习跟踪对象外观的现有跟踪器相比，我们采用不同的方法，受深度学习架构的最新进展的启发，更加强调（无监督）特征学习问题。具体来说，通过使用辅助自然图像，我们离线训练堆叠去噪自动编码器，以学习对变化更加鲁棒的通用图像特征。然后是从离线培训到在线跟踪过程的知识转移。在线跟踪涉及分类神经网络，该分类神经网络由训练的自动编码器的编码器部分构成，作为特征提取器和附加分类层。可以进一步调整特征提取器和分类器以适应移动物体的外观变化。与一些具有挑战性的基准视频序列的最先进的跟踪器进行比较表明，当我们的跟踪器的MATLAB实现与适度的图形处理一起使用时，我们的深度学习跟踪器更准确，同时保持低计算成本和实时性能单位（GPU）。
动态3D世界建模将对判别式和生成式人工智能产生变革性影响。在判别式方面，这将实现对场景每一部分随时间变化的度量空间重建。模拟一切当前的位置、过去的位置及其移动方向，对许多应用至关重要。在生成式人工智能中，这样的模型可以实现诸如轻松控制和编辑高分辨率动态3D资源等新形式的内容创作，用于电影、视频游戏或元宇宙。许多此类应用需要可扩展的方法，能够实时处理高分辨率图像。到目前为止，还没有方法能够实现对任意动态场景的逼真重建，同时具备高度精确的追踪和视觉上吸引人的新视角，而且能够快速训练并实时渲染。
作者｜Chris Baraniuk 译者｜马可薇 策划 ｜Tina 地球遭受来自太阳及太阳系以外的亚原子粒子袭击会是导致我们手机和电脑小故障的原因，而随着技术发展微芯片越做越小，这种风险也在增加。 啪。她胸口的一处肌肉抽搐了一下。啪。又一下。Marie Moe 不仅能感觉到，甚至还能低头看到，就在她胸骨左侧的肌肉在明显地抽动，伴随着剧烈的心跳节奏而抽搐。这位网络安全研究员当时正在一架飞机上，离目的地阿姆斯特丹还有大约 20 分钟的旅程。她在恐慌中当即意识到是自己的心脏起搏器出了问题，这个植入她胸口
目标跟踪是机器视觉中一类被广为研究的重要问题，分为单目标跟踪与多目标跟踪。前者跟踪视频画面中的单个目标，后者则同时跟踪视频画面中的多个目标，得到这些目标的运动轨迹。
AMCL(adaptive Monte Carlo Localization)自适应蒙特卡洛定位，A也可以理解为augmented，是机器人在二维移动过程中概率定位系统，采用粒子滤波器来跟踪已经知道的地图中机器人位姿，对于大范围的局部定位问题工作良好。对机器人的定位是非常重要的，因为若无法正确定位机器人当前位置，那么基于错误的起始点来进行后面规划的到达目的地的路径必定也是错误的。
自动驾驶的3大核心科技是定位（在哪里），感知（周围是啥）以及控制（咋开车呢）。通过车道检测，我们可以对车的行进路线进行路径规划。本篇文章主要通过一个自行车的动力学模型讨论车辆的加速、刹车和转向的模型预测控制。目的不仅在于尽可能地控制车辆轨迹，同时也还要尽可能使速度平滑以避免晕车和频繁的刹车。
由于人们每天对视频的数量需求巨大且分辨率在不断提高，这使得视频压缩仍然是一个非常热门的话题。现有的流行的视频压缩算法，如 MPEG 和 H.26x 族，都是通过计算像素块的运动来估计这些块在附近帧中的外观。除了估计位移外，还存储量重建误差的近似值。
金磊 Alex 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 他在得知自己获诺贝尔奖的那天，并没有兴奋，没有雀跃。 而是选择火速逃离自己所住的城市，搬到人烟稀少的乡下去。 然后他说：“这样就没人能打扰到我了。” 干出这事的，正是英国物理学家彼得·希格斯 （Peter Higgs）。 很多人对他的印象还是停留在“他赌赢了霍金”、“等待48年的玻色子终于被证实”、“光速般获得诺贝尔奖”。 甚至是颠覆了整个物理世界的认知。 但鲜为人知的是，希格斯还是一个极度社恐的人。 十年前的7月4日，欧洲核子研究中心（CE
前两天在GitChat上总结了自己当初研究粒子滤波跟踪时的一些经验与总结：http://gitbook.cn/gitchat/activity/5abf7d5d3deaad78002799ee。 此处对部分章节略有删改，整理如下。
自从大四下学期开始，经过短暂的软件开发经历之后，我毅然决定进入我梦寐以求的游戏开发行业，转眼间已经过去5年半了，在这个过程中，有过迷茫，有过放弃、有过疑惑，但是更多的是收获的喜悦，和技术上的进步。
用于可视化OpenGL ES设计的两个方面：作为客户端 - 服务器体系结构和作为管道。 这两种观点都可以用于规划和评估应用程序的体系结构。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，曾荣获AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续4年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。
未来不可知，今天的代码，在未来必然需要被改动。面对不确定性的未来，我们要如何编码？
在CV领域，研究者发现，通过对原始输入图片进行某些微小的扰动，扰动前后的图片人来看其实是没有差别的，但是输入到训练好的深度学习模型中，模型预测的结果会和原始样本的预测结果产生较大的差别。这表明这些深度学习模型容易受到这种样本的“攻击”。对抗攻击研究的就是如何对原始数据做最小的改动，在原始样本的含义完全不变的情况下，能让模型预测结果产生最大的loss，预测结果发生较大变化。
“量子科学实验卫星”和“京沪干线”示意图。 中科大提供 近日，英国物理学会新闻网站《物理世界》公布了2015年度全球物理学界的10项重大突破。中国科学技术大学潘建伟院士、陆朝阳教授等完成的“多自由
“天使粒子”即马约拉纳费米子，曾被物理学界视为颠覆量子计算的理论成果，其发现对于实现稳定的量子计算意义十分重大，一旦被证实存在将是“诺奖级发现”。
粒子滤波是对预测粒子进行评价，添加不同的权重，越接近于真实状态的粒子，其权重越大；否则，就加的权重小一些。步骤：
一直都觉得粒子滤波是个挺牛的东西，每次试图看文献都被复杂的数学符号搞得看不下去。一个偶然的机会发现了Rob Hess(http://web.engr.oregonstate.edu/~hess/)实现的这个粒子滤波。从代码入手，一下子就明白了粒子滤波的原理。根据维基百科上对粒子滤波的介绍(http://en.wikipedia.org/wiki/Particle_filter)，粒子滤波其实有很多变种，Rob Hess实现的这种应该是最基本的一种，Sampling Importance Resampling (SIR)，根据重要性重采样。下面是我对粒子滤波实现物体跟踪的算法原理的粗浅理解：
打车有时也会职业病发作，琢磨一下车辆调度是怎么做的，路径规划算法要怎么写，GPS偏移该怎么纠正等等。不过就是想想而已，并没有深究。这篇是Lyft（美帝第二大打车平台）工程师分享的最近上线的地图匹配算法，非常有参考价值。
文章：A Survey of Localization Methods for Autonomous Vehicles in Highway Scenarios
由于每天创建和观看的视频数量巨大且分辨率不断提高，视频压缩仍然是一个正在进行的研究课题。最流行的视频压缩算法，如 MPEG 和 H.26x 族，通过计算像素块的运动来估计这些块在附近帧中的外观。
这是有关创建自定义脚本渲染管线的系列教程的第15部分。我们将基于颜色和深度纹理来创建基于深度的淡入和扭曲粒子。
《A Two-Layer Controller for Lateral Path Tracking Control of Autonomous Vehicles》是期刊《Sensors》在2020年第20卷第13期上刊载的一篇论文。目前期刊《Sensors》的中科院大类分区是3区（工程技术），小类分区是3区（仪器仪表），2019年影响因子是3.275。
HTML5 的功能非常强大，很多时候我们可以利用HTML5中的新技术实现非常炫酷的粒子动画效果，虽然粒子动画在HTML5应用中是比较消耗本地资源的，尤其是CPU，但是有些HTML5粒子效果确实能给用户带来不一样的惊艳用户体验。
目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要问题，目前广泛应用在体育赛事转播、安防监控和无人机、无人车、机器人等领域。
《基于改进纯追踪模型的农机路径跟踪算法研究》是期刊《农业机械学报》在2020年7月3日网络首发的一篇论文。《农业机械学报》目前属于三类高质量期刊，是EI收录期刊，2019年复合影响因子3.078，综合影响因子2.047。
AI 科技评论按，本文作者 Qiang Wang，原载于知乎，AI 科技评论获得授权转载。
ROS2的navigation2功能包，支持Linux、Windows和MacOS，并且适用于各类仿真环境如Gazebo、Webots等，同时支持多款真实机器人，最常用的是TurtleBot2和TurtleBot3。
2018年，微软量子团队在nature发表重磅研究，称“观察到马约拉纳费米子（Majorana）存在的相当有力的证据，电子在他们的导线中分裂成半体。”
各位小伙伴大家好，今天将会带领大家一起学习如何搭建一个违章停车检测系统。需要重点说明的是，今天使用的逻辑和判定条件比较难，尤其是他的编程实现。不过小伙伴不要怕，我们提供了项目的开源代码，具体链接如下：
Code 状态码码是接口设计中的常见概念，本文主要讨论接口开发中 Code 码设计。从客户端和服务器端开发的角度，给出具体的工程实践建议和思考。
最近有人问我图像处理怎么研究，怎么入门，怎么应用，我竟一时语塞。仔细想想，自己也搞了两年图像方面的研究，做个两个创新项目，发过两篇论文，也算是有点心得，于是总结总结和大家分享，希望能对大家有所帮助。在写这篇教程之前我本想多弄点插图，让文章看起来花哨一点，后来我觉得没必要这样做，大家花时间沉下心来读读文字没什么不好，况且学术和技术本身也不是多么花哨的东西。
上一次我给大家提到了延时摄影作品中通常会有随机的短期抖动，我介绍了一种算法可以分离短期和长期的运动，并通过滤除短期抖动、增强长期运动来获取到平滑的视频。而很多时候，我们会对视频中的非常隐晦的时域变化感兴趣。所以这一次我会介绍一个计算摄影技术构成的"动作放大器"，它能够高效的将视频中的难以用肉眼察觉的变化分离出来，并在重新渲染过程中进行放大，生成新的视频。我初次接触这个应用方向时大吃一惊，我希望也能够带给你这种感觉。
粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解． PSO的优势：在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。目前已被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。
众所周知，所有材料都是由原子组成，原子包含电子、质子和中子等亚原子粒子。这些亚原子粒子也称为带电粒子。电子带负电荷，而质子带正电荷。
卡尔曼滤波（Kalman Filtering）是一种用于状态估计和信号处理的全局最优滤波器。它基于状态空间模型，通过将观测数据和模型进行融合，实现对未知变量和噪声的估计。在Matlab中，我们可以使用内置的kalman滤波函数来实现Kalman滤波算法。 本文将介绍如何在Matlab中使用Kalman滤波器对数据进行滤波和估计。
与我的朋友交谈时，我经常听到：“哦，卡尔曼(Kalman)滤波器……我经常学它，然后我什么都忘了”。好吧，考虑到卡尔曼滤波器(KF)是世界上应用最广泛的算法之一(如果环顾四周，你80％的技术可能已经在内部运行某种KF)，让我们尝试将其弄清楚。
粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出，源于对鸟群捕食的行为研究 。该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启发，进而利用群体智能建立的一个简化模型。粒子群算法在对动物集群活动行为观察基础上，利用群体中的个体对信息的共享使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程，从而获得最优解。
这个五四青年节，小破站的一个《后浪》的视频引爆了两代人的网络论战，“前浪”们感慨，“这届年轻人不好带了！”“后浪”们觉得，“视频就不是真实的世界！”
一个巨大的鸿沟撕裂了现代物理学。一边是量子理论，它将亚原子粒子描述为概率波。另一方面是广义相对论，爱因斯坦的理论，即空间和时间可以弯曲，导致引力。90年来，物理学家一直在寻求和解，一种对现实的更基本的描述，包括量子力学和引力。但这项任务遇到了棘手的悖论。
基本原理 关于机器人运动控制系统架构，在《ros by example》 chapter 7一章第二节中介绍了控制机器人的5个层次，从低到高依次是：motor controllers anddrivers-> ROS base controller ->Frame-Base Motion（move_base）->Frame-Base Motion（gmapping + amcl）->Semantic Goals。总结起来如下图所示：
前言 一个优秀的应用不仅仅是要有吸引人的功能和交互，同时在性能上也有很高的要求。运行Android系统的手机，虽然配置在不断的提升，但仍旧无法和PC相比，无法做到PC那样拥有超大的内存以及高性能的CPU，因此在开发Android应用程序时也不可能无限制的使用CPU和内存，如果对CPU和内存使用不当也会造成应用的卡顿和内存溢出等问题。因此，应用的性能优化对于开发人员有着更高的要求。Android性能优化分为很多种，比较常用的有绘制优化、内存优化、耗电优化和稳定性优化等，这个系列我们就来学习性能优化中的绘制优化
今天在交流群里大家讨论了一个问题，路径跟踪控制方面的论文，怎么设置对照组，才符合学术道德？首先以我个人的观点，我认为应该采用对照组性能最优（或接近最优，有时是否最优不太容易判定）时的参数。在现在的不少研究论文中，都会给对照组设置一组较差的参数，从而证明自己提出的方法性能更好。这样就产生了一个现象，搞滑模控制的，说滑模控制比模型预测控制精确性更高，搞模型预测控制的，说模型预测控制比滑模控制精确性更高。然后读者就该迷糊了，到底谁精确性高？所以做路径跟踪控制研究，真正从学术道德的方面考虑，我们应该在对照组性能最优的情况下，去和它比较。在研究滑模控制时，最好比较一下在多重系统约束下自己的控制方法是不是比模型预测控制更精确。研究模型预测控制时，最好也把对照组中滑模控制还没受系统约束影响时的结果报道出来。
昨日，DeepMind发布了利用第一性原理指导深度学习进行量子力学研究的代码，以便更好地计算物理学和化学并将其应用到更广泛的问题上。
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