虽然Unity的Kinect插件在UWP中不起作用（Kinect无论如何都不能插入HoloLens设备中），但它仍然可以在部署到Windows或在IDE中运行时运行（在这种情况下，它使用 .NET 3.5...在网络方面，HoloToolkit的共享服务主要用于在不同设备之间同步世界锚。 它还要求在PC上实例化服务，以充当不同设备之间的通信总线。但是，共享服务不必按这样使用。...由于该服务已在PC上运行，因此它也可用于PC与单个HoloLens设备之间的通信。此外，它可以用来发送不仅仅是世界的锚，它还可以发送任何类型的原始值，例如，Kinect的位置。...3、使用HoloLens-Kinect项目二次开发 使用Michelle Ma的代码，需要两个独立的Unity项目：一个用于在台式PC上运行，另一个用于在HoloLens上运行。...在HoloLens设备上，一个名为BodyReceiver.cs的脚本获取了接收到关节数据并将其传递给它自己的BodyView类实例，该类实例化了由球体基元组成的点组。 ?
对微软Hololens进行开发，要使用微软提供的工具HoloToolkit工具包。...说了这么多组件，参考Hololens学院例子，在开始功能开发前，需要配置好常用组件，直接从Input资源中的Prefab中将相应组件拖拽到面板中，如图所示。 ?...其中SpatialMapping.prefab为内置空间映射组件； WorldAnchorManager.cs为内置空间坐标管理器； TapToPlace.cs为单击并放置物体到空间的脚本。...）； 2、需开启设备的网络功能； 3、暂时只能两台以上真机测试，无法在Unity中测试（即便是Remoting连接Hololens也不行）； 4、设备在同一房间内； 共享全息影像主要通过以下技术方式来实现...： 1、使用Socket协议传递数据； 2、理解世界坐标系及空间锚点的使用（WorldAnchor及WorldAnchorStore）； 3、Sharing组件的使用（锚点的上传和下载）； 可以参考微软学院的
实际上在我们的嵌入空间中，我们发现这两个图像块的嵌入之间的欧几里德距离其实相当大，即使它们的直方图之间的卡方距离（Chi-Square distance）接近于零。...其效果是，在优化过程中，该网络会尝试学习一个度量空间，其中锚嵌入和正例嵌入都离负例嵌入尽可能地远。相对而言，原来的 SoftMax 比值损失仅考虑了锚嵌入和负例嵌入之间的距离。...在空间中随机游走 为了进一步检查该嵌入空间的平滑性，我们可以从一个随机种子点（seed point）开始执行随机游走。在每次跳跃时，我们都随机选择一个当前嵌入的 k-最近邻并可视化对应的图像块。...在一个欧几里德度量空间中，我们应该可以在嵌入之间进行插值并执行基本的算术运算，同时得到有意义的结果。 图 21 从左到右展示了在两个嵌入之间的插值结果。...图 22：使用嵌入进行计算，并将结果映射回我们测试数据中的最近邻图像 这些结果表明我们的嵌入空间表示的度量空间中的距离实际上具有含义以及基本算术规则 因为这个度量空间是以一种自监督的方式训练的，所以可以使用大量无标注数据来强制网络学习获取有意义的关系
当与基于锚点的分支联合工作时，FSAF模块在各种设置下显著地改进了基线视网膜网，同时引入了几乎自由的推理开销。由此产生的最佳模型可以实现最先进的44.6%的映射，超过现有的COCO单单阶段检测器。...根据推断，FSAF模块可以独立运行，也可以与基于锚的分支联合运行。我们的FSAF模块不依赖于主干网络，可以应用于具有特征金字塔结构的单镜头探测器。此外，无锚分支的实例化和在线特性选择可以是多种多样的。...当与基于锚点的分支联合工作时，FSAF模块可以在各种主干网络中不断地大幅度提高强基线，同时引入最小的计算成本。...直觉上，所选的特性是当前对实例建模的最佳方式。它的损失在特征空间中形成一个下界。通过训练，我们进一步拉下这个下界。在推理的时候，我们不需要选择特征，因为最合适的特征金字塔水平自然会输出高的置信度分数。...当与基于锚点的分支联合优化时，无锚点分支有助于学习基于锚点的分支难以建模的实例，从而提高AP分数(表1第5项)。
有监督方法使用训练双语词典（或相同的字符串作为锚点（anchor point））来学习使用Procrustes对齐方式从源到目标空间的映射。...要学习源和目标空间之间的映射，只需运行: python supervised.py --src_lang en --tgt_lang es --src_emb data/wiki.en.vec --tgt_emb...，而没有利用任何并行数据或锚点（anchor point）。...---- 包括两种获取跨语言单词嵌入的方法: 有监督：使用一个训练的双语词典（或相同字符串作为锚点），使用（迭代）Procrustes对齐的方法学习从源到目标空间的映射。...无监督：没有使用任何平行数据或锚点，使用对抗训练和（迭代）Procrustes细化（Procrustes refinement）学习从源到目标空间的映射。 要了解更多细节，请点击链接。
简介 在单细胞基因组学领域，将新数据集映射到已建立的参考数据集上的能力，与读取映射工具变革基因组序列分析的方式如出一辙。...请注意，您可以保存此函数的结果，而无需重新运行即可映射多个scATAC-seq数据集。 首先，我们丢弃ATAC降维的第一个维度。...reference.reduction = "spca", reference.dims = dims.rna, normalization.method = "SCT") 现在，我们可以直接在扩展参考和查询对象之间找到锚点...我们使用FindBridgeTransferAnchors函数，它使用与转换参考相同的字典来转换查询数据集，然后在该空间中识别锚点。...为了评估映射和细胞类型预测，我们首先看看预测的细胞类型标签是否与scATAC-seq数据集的无监督分析一致。
为什么直接用预训练的bert得到的句向量不好？ 因为各向异性。各向异性是指嵌入在向量空间中占据一个狭窄的圆锥体。...对比学习就是我们要学习到一个映射，当句子通过这个映射之后，比如x，我们希望和x相似的正样本的之间的分数要大于和x不相似的负样本的分数，当然，这个分数我们可以自定义一个计算方式。...目前的一些模型主要关注的是在生成正样本对时使用数据增强策略，而在生成负样本对时使用随机采样策略。在计算机视觉中，困难样本对于对比学习是至关重要的，而在无监督对比学习中还没有被探索。...以上损失对 求偏导可以得到： 图片 在这一点上，我们看到锚附近的负特征的存在对于保持强梯度信号是至关重要的。我们将这种难以区分的负面特征称为“困难负面特征”。...锚和混合负样本间的角度计算为： 我们既要让混合负样本更接近锚，同时也要让正样本和锚之间比正样本和混合负样本之间更接近，因此 有一个上界： 但是我们并不知道 的值，因此设置较小的 以避免获得错误的困难样本
应用程序也允许改变主人密码（这也是以知道当前密码为前提的）。 为什么我需要对隔离存储空间中的数据进行加密？不是只有应用程序才能获取吗？ ...与其他应用程序中使用Random类不同，该方法使用了一种高度伪随机数产生器RNGCryptoServiceProvider，更适用于加密应用。正如下一节所示，就在应用程序第一次运行时，调用一次该方法。...（UTC）之间的偏差。 ...默认情况下，参数设置为空，本地化语言设置为目标元素的Language属性值。...在一个方向上，true被转换为Visible，而false和null被映射为Collapsed。另一个方向上，Visible被映射为true，而Collapsed被映射为false。
在训练过程中，每个实例总是根据IoU重叠匹配到最近的锚盒。而锚框则通过人类定义的规则(如框的大小)与特定级别的功能映射相关联。因此，为每个实例选择的特性级别完全基于自组织启发式。...在推断时，FSAF模块可以独立运行，也可以与基于锚的分支联合运行。FSAF模块与主干网无关，可以应用于具有特征金字塔结构的单阶段检测器。此外，无锚分支的实例化和在线特性选择可以是多种多样的。...对于训练批处理，将为其相应分配的实例更新特性。直观的感觉是，所选的特性目前是对实例建模的最佳特性。它的损失在特征空间中形成一个下界。通过训练，我们进一步拉下这个下界。...对于无锚点的分支，我们只解码每个金字塔级别中得分最高的1k个位置的框预测，然后将置信值阈值化0.05。...这些来自各个级别的顶级预测与基于锚点的分支的box预测合并，然后是阈值为0.5的非最大抑制，得到最终的检测结果。
通俗的翻译可以认为是特征嵌入，就是把X所属空间的特征映射为到Y空间的多维向量，那么该多维向量相当于嵌入到Y所属空间中，一个萝卜一个坑。...现在假设我们的孪生网络有两个输入，我们想知道二者之间有多少相似度，如果使用对比损失，需要进行如下步骤： 提取输入图像的特征 将这些提取到的特征映射到一个n维的超空间 计算两个embedding在超空间中的距离...Triplet Loss定义：最小化锚点和具有相同身份的正样本之间的距离，最大化锚点和具有不同身份的负样本之间的距离。...具体如下图所示： 三元组中的每一个样本点都有其自己存在的意义，锚点（anchor）决定了当前模型训练的是哪个类别，正样本表示同类别的另外一个样本点，负样本表示不是当前类别的样本点。...在推理过程中，孪生网络先将未知类别的图片通过CNN（已经训练好的映射方式embedding function）让它的特征映射到超空间，将图片在超空间中的embedding和其他已知类簇进行比较，比较后我们可以得到与其他类簇相似度的信息
1.1 列表列表是一种序列结构，它使用连字符“-”表示；如下三个元素的列表，元素之间用“-”：fruit: - apple - rubber - pear使用Pyyaml解析：# 解析with open...': 'tomato', 'yellow': 'corn'}, 'tree': {'one': 'poplar', 'two': 'willow', 'three': 'pine'}}2.2 单行结构在一行上表示复杂的结构...# 数字：可以表示整数和浮点数int: 88888float: 3.141592653# 布尔值：可以使用true和false表示boolean: true# null 值：使用 null 来表示空值empty...bool true# &name：为数据定义一个锚点，可以在后面使用锚点引用。...表示映射键3:表示映射值4,表示流集合条目5[ 开始流序列 6] 结束流序列 7{启动流映射 8}结束流映射9 # 表示注释10 &表示节点的锚属性11 *表示别名节点 12!
首先，我们使用 Reciprocal PCA（RPCA） 而不是 CCA 来寻找锚点。...在使用Reciprocal PCA 确定任意两个数据集之间的锚点时，我们将每个数据集投影到其他 PCA 空间中，并根据相同的邻近要求寻找锚点。...此外，我们使用基于参考的整合。在标准工作流中，我们识别所有数据集之间的锚点。虽然这给数据集在下游整合中同等的权重，但它也可能使计算变得密集。...在此工作流中，我们不会在成对查询数据集之间识别锚点，从而减少比较次数。例如，在整合10 个数据集将其中指定的 1 个数据集集成为参考时，我们仅执行 9 次比较。...可选的工作流程包括以下步骤： 创建一个seurat对象用来整合 针对每个数据集分别执行标准化、基因选择和归一化 在列表中的每个对象上运行 PCA 整合数据集，并进行联合分析 总的来说，我们观察到标准工作流程和此处演示的工作流程之间惊人的相似结果
V-PCC解决了3D点云（空间中的一组数据点）的编码，以及相关的例如颜色的属性。其目的是启用包括人物角色表示在内的新应用。...10月在中国澳门的MPEG会议 扩展现实（XR） 当前技术的局限性意味着虚拟现实被限制在三个自由度（3DoF）。而V-PCC大约有六个自由度（或是能在三维空间中完全身临其境的运动）。...D.占用图编码 占用图由二进制映射组成，该二进制映射指示网格的每个单元是属于空白空间还是属于点云。占用图压缩利用前一小节中描述的辅助信息，以便检测空的TⅹT块（即，具有Patch索引0的块）。...“最新一代移动电话已经包括可以作为多个实例运行的视频编码器/解码器以及功能强大的多核CPU，允许在可用设备上实现首批V-PCC。...压缩将减少数据，以实现高效的存储和传送，这在未来的应用中至关重要。 MPEG还开始在ISOBMFF文件中存储V-PCC，这是实现这种沉浸式媒体应用程序互操作性的下一步。
退化因子的定义 针对这两种退化因子，本文提出的无监督退化估计模块如图 4 所示。通过度量学习，该模块将难以量化的现实世界退化强度映射到两个独立的度量空间之中。...通过不同退化强度之间的大小对比，构建度量空间中的距离关系。本文额外通过一个锚点损失函数限制度量空间的分布。虽然度量空间中的退化得分无法反映真实的退化强度，但可以体现退化强度的相对大小关系。...本文将无监督的退化估计模块和图像超分辨率模块进行联合训练，来构建退化得分和重建结果之间的可调节关系。 图 4. 基于度量学习的无监督退化估计模块 本文提出的总模型结构如图 5 所示。...度量损失函数的表达式: 为了控制度量空间中评分的分布，本文还提出了一个锚点损失函数： 和现有的现实世界图像超分辨率工作 Real-ESRGAN 类似，本文采用高阶退化的仿真数据作为训练数据。...研究者们在现实世界数据上对无监督退化评分器的评分能力进行了测试： 可以看到，无监督退化评分器可以较好地评估现实场景下的退化强度。
2.1 微软HoloLens 微软HoloLens是一款领先的混合现实设备，结合了AR和VR的元素，允许用户在现实世界中看到和与三维全息图互动。HoloLens在工业、医疗和教育等领域应用广泛。...硬件特点： 空间映射和手势识别：HoloLens通过内置的传感器和摄像头，能够实时捕捉用户周围的环境，进行精确的空间映射和手势识别。...自主计算和无线连接：HoloLens内置了强大的处理器（Holographic Processing Unit, HPU）和电池，可以独立运行，不需要外部计算机的支持。...社交互动：通过VR社交平台，如Facebook Horizon，用户可以在虚拟空间中与朋友互动、游戏和参加虚拟活动。...硬件特点： 外部基站定位：Vive使用两个外部基站，通过激光扫描房间，提供高精度的6自由度运动追踪，用户可以在虚拟空间中自由移动。
因此，我们使用无锚点的一级检测器直接预测目标，无需进行复杂的锚点匹配和RoI特征提取。2.2、一阶段检测器单级方法获得了高性能和运行速度，这是因为单级检测器通常比两级检测器的计算效率更高。...然而，锚基探测器通过预测与密集锚盒的偏移量来检测目标，在训练过程中会造成正、负锚盒之间的巨大不平衡。RetinaNet建议Focal Loss来解决这个不平衡的问题。...然而，这仍然需要在锚点上进行大量的计算，FCOS引入了一个无锚点的一级检测器，该检测器是在之前的工作RetinaNet的基础上构建的，使用的是逐像素预测方式。...因此，我们的方法基于[34]，其中逐像素预测方式解决了目标检测任务。在输出特征映射中选择的回归点对应于图像坐标中的像素点。...采用了一种基于一级无锚点的结构，并在几何变换的基础上提出了一种新的旋转预测方法。利用基于自注意机制的IE模块作为特征交互模块，结合特征进行方向预测。
该体系结构称为特征金字塔网络(FPN)，作为一种通用的特征提取器，它在几个应用程序中得到了显著的改进。...此外，在图像金字塔上端到端训练深度网络在内存方面是不可行的，因此，如果利用图像金字塔，只在测试时使用，这造成了训练/测试时间推断之间的不一致。...每个横向连接从自底向上的通路和自顶向下的通路合并相同空间大小的特征图。自底向上的特征图具有较低层次的语义，但由于它的子采样次数较少，其激活的本地化程度较高。图3显示了构建自顶向下特征映射的构建块。...我们也在每一层使用多个纵横比{1:2,1:1,2:1}的锚，金字塔上总共有15个锚。我们根据锚点与地面真实边界框的相交-联合(IoU)比为锚点分配训练标签。...下表(b)没有显示出比(a)更好的性能，这表明一个更高级别的功能图是不够的，因为在更粗的分辨率和更强的语义之间存在权衡。
3.1.目录结构 3.2.调用关系 我们最主要理清index.html、main.js、App.vue之间的关系： 理一下： index.html：html模板文件。...定义了空的div，其id为app。 main.js：实例化vue对象，并且绑定通过id选择器，绑定到index.html的div中，因此main.js的内容都将在index.html的div中显示。...相当于之前的 App.vue中也没有内容，而是定义了vue-router的锚点：,我们之前讲过，vue-router路由后的组件将会在锚点展示。...组件) --> 该组件显示在App.vue的锚点位置 --> main.js使用了App.vue组件，并把该组件渲染在index.html文件中（id为“app”的div中） 3.3.页面布局 接下来我们一起看下页面布局...Layout映射的路径是/ 除了Login以为的所有组件，都是定义在Layout的children属性，并且路径都是/的下面 因此当路由到子组件时，会在Layout中定义的锚点中显示。
△亚历克斯·基普曼Alex Kipman 相比Hololens一代，Hololens 2外观变化并不明显，还是一顶略显笨重的“眼罩”。 但技术细节上，精进可不止一点半点。 首先，佩戴更舒适。...在HoloLens 2的套餐中，还包含了Dynamics 365远程协助服务，起价为125美元/月。 最后，为了支持开发者，微软还宣布为HoloLens推出更多云服务。...包括空间锚点和远程渲染，以帮助开发人员将高多边形内容流式传输到HoloLens。 ? 也有消息人士爆料，HoloLens 2也将成为首批包含Windows核心操作系统（WCOS）的设备之一。...这是最新的Windows 10核心软件，即意味着未来微软产品与产品之间，还将实现进一步系统方面的打通和协同。...在发布会现场，纳德拉还再次重复了4年前推出HoloLens说过的话： 实现现实世界和虚拟世界的连接，将改变我们的工作方式。 怎么样，HoloLens 2有带来心动的感觉吗？
美国专利及商标局日前正式发布了苹果公司最新的48项专利。而本文将探讨的是苹果公司在环境映射方面的新发明。苹果已经拥有多个与相机系统相关的3D绘图的发明。...在收购3D深度映射公司PrimeSense之前，苹果就已经在探索类似技术了，虽然并不是完全相同的技术。 ?...在专利图FIG. 6中，我们能够看到设备是如何通过激光光束从房间中的一个或多个位置收集采样数据，来测量体积的。 ?...在苹果的专利图FIG. 8中，我们可以看到激光传感器是如何为制图应用程序和其他应用来提供激光数据的。 ? 图表FIG. 9则显示了激光样本数据和设备位置数据是如何组合起来形成制图数据的。 ?...此前，曾有外媒发表过一份名为“苹果的热情主要在把增强现实技术整合到未来的设备和应用程序上”的报道，在该报道中，苹果公司首席执行官库克表示苹果更专注于增强现实技术，而不是虚拟现实。 ?
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