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    基于JavaScript+html5的家教小程序的设计与实现

    随着社会和技术的飞快发展,网络逐渐成为人们生活中不可或缺的存在,不管是生活、工作还是学习网络都可以给我们带来便捷。家教程序为学生和老师提供更加快捷的平台,相对舒适的工作环境,减少成本,提高效率。 本系统是基于微信小程序的家教程序。系统分为2个部分组成,普通用户的操作界面与管理员的操作界面。前端主要使用微信WXML,普通用户的操作页面可以发布,查看动态,与他人聊天,更改个人信息。管理员操作界面则可以发布管理员信息,删除非法的动态,评论或者是账号。 整个程序简介易懂,功能清晰,界面整洁。新用户只需按提示即可熟练的对程序进行一系列的操作。为更多学生家长和老师提供更方便的信息发布平台。

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    ICLR 2024 最新研究 DYST 技术让视频表征更精准、更智能

    首先来看引言部分,概述了在视觉表示学习领域的主流研究集中于捕捉个别图像的语义和2D结构的现状,并指出本研究的重点是同时捕捉场景的3D结构和动态,这对于规划、空间和物理推理以及与现实世界的有效互动至关重要。文章强调了最近在3D视觉场景的生成模型方面取得的进展,特别是从使用体素网格、点云或纹理网格等显式表示转向通过直接优化新视图合成(NVS)来学习隐式表示的转变。如神经辐射场(Neural Radiance Fields)虽然最初限于单一场景并需要大量输入图像、控制的照明、精确的相机姿态和长时间的处理,但随后已被扩展以处理照明变化、跨场景泛化、少量图像工作、缺失相机和动态场景。

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