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前言 运营团队主要负责拉新促收，活动直接接触用户，效果好坏都立竿见影，所以部分同学对运营项目特别有兴趣，好奇运营设计什么内容？有哪些活动类型？这里就给大家简单介绍一下运营设计团队主要负责的四种活动类型：大型促销、短线+单品、长线运营、新品发布 今天主要和大家聊一聊关于大型促销这块的设计内容。 什么是运营大促？ 运营大促就是根据不同产品策略目标，对多个产品设计不同的创意玩法及套餐方案，集成整合进行大规模的限时售卖活动（如：新春大促、618年中大促、双11大促等活动），为业务及品牌提供明确、连续、一致的销售增
大模型如雨后春笋般涌现，并以惊人的速度和规模，重塑着我们对AI能力的认知。AI应用的多样性和创新性也在这一年达到了新的高度，这些应用不仅提高了效率，降低了成本，更重要的是，它们正在加速改变我们的生产，生活方式。
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2019年春节期间，QQ红包运营活动进行了全新改版，将卡券福利、现金奖励打包成福袋形式，并通过年俗小游戏及共享福袋的玩法吸引更多用户参与。在点击福袋进入小游戏的界面，我们推出了QQ空间新春福袋品牌视频，希望用户在等待加载的过程中感受到新春氛围，同时也加强对空间的品牌认知，深化其与产品之间的情感联动。
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以下文章来源于腾讯云AI ，作者玩转新春采购的 春节已接近尾声 又一份浓浓的年味保留内心 夹带着这份美好 我们再次启程，开启搬砖模式 每一年开工季也是采购需求旺季如何买到最优惠？如何才能不焦虑？ 如何让更多的中小微企业、乃至AI个体从业者也享受到技术红利？ 腾讯云AI特别推出了「新春采购」钜惠大促活动 在这里 与全年真低价相遇！ 一元购、五折惠、京东卡 八块八、九块九应有尽有 跟着买，不迷路 腾讯云AI没套路 ↓↓↓ 爆品·秒杀专区 在腾讯云官网主会场 推出语音识别、文字识别、人像变换等爆品
高性能应用服务 快速使用 Stable Diffusion 文生图应用-最佳实践-文档中心-腾讯云 (tencent.com)
虽然最近关于根据文本提示生成 3D点云的工作已经显示出可喜的结果，但最先进的方法通常需要多个 GPU 小时来生成单个样本。这与最先进的生成图像模型形成鲜明对比，后者在几秒或几分钟内生成样本。在本文中，我们探索了一种用于生成 3D 对象的替代方法，该方法仅需 1-2 分钟即可在单个 GPU 上生成 3D 模型。我们的方法首先使用文本到图像的扩散模型生成单个合成视图，然后使用以生成的图像为条件的第二个扩散模型生成 3D 点云。虽然我们的方法在样本质量方面仍未达到最先进的水平，但它的采样速度要快一到两个数量级，为某些用例提供了实际的权衡。我们在 https://github.com/openai/point-e 上发布了我们预训练的点云扩散模型，以及评估代码和模型。
作者：Kara-Ali Aliev、Dmitry Ulyanov、Victor Lempitsky
对于一个三维空间的正则曲面R(u, v), 点(u, v)处的切平面(Ru, Rv)的法向量即为曲面在点(u, v)的法向量。点云是曲面的一个点采样，采样曲面的法向量就是点云的法向量。
“ 点云数据共享点云场景图层包后，ArcGIS Pro查看点云场景图层会有被抽稀的效果，通过调整点云符号大小和点密度来控制其显示效果”
CrossPoint: Self-Supervised Cross-Modal Contrastive Learning for 3D Point Cloud Understanding
近日，来自德国埃尔兰根-纽伦堡大学的学者提出了一种新颖的神经网络方法，用于3D图像的场景细化和新视图合成。
文章：Extrinsic Camera Calibration with Semantic Segmentation
作者：Randall Balestriero, Mark Ibrahim, Vlad Sobal, Ari Morcos, Shashank Shekhar, Tom Goldstein, Florian Bordes, Adrien Bardes
选自aXriv作者：Qiangeng Xu等 机器之心编译编辑：陈萍 Point-NeRF：基于点的神经辐射场，一种高质量神经场景重建和渲染的新方法。 2020 年是立体神经渲染（Volumetric neural rendering）爆发的一年，比如 NeRF 可以生成高质量的视图合成结果，但这种方法需要对每个场景进行优化，导致重建时间过长。另一方面，深度多视图立体（multi-view stereo）方法可以通过网络推理快速重建场景几何。 来自南加州大学、Adobe Research 的研究者们提出了
代码：https://github.com/LiangliangNan/Easy3D
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 这边AI画画的热度还没下去，OpenAI已经连“3D版”AI画画都搞出来了。 没错，用文字生成3D点云模型，还是超——快的那种！ 只需要一张英伟达V100卡，两分钟就能生成一个3D小物件，比谷歌的文生3D模型DreamFusion快了接近600倍 （但它们生成的不是同一种3D模型）。 项目代码开源后在网上爆火，英伟达AI科学家Jim Fan甚至大胆预测： 2023年会是3D模型爆发年，可以期待一波3D版Stable Diffusion和MidJourn
继年初推出的DALL-E 2用天才画笔惊艳所有人之后，周二OpenAI发布了最新的图像生成模型「POINT-E」，它可通过文本直接生成3D模型。
动态视图合成旨在从捕捉到的视频中重建动态3D场景，并创建沉浸式虚拟回放，这是计算机视觉和计算机图形学领域长期存在的研究问题。对这项技术的实用性至关重要的是它能够以高保真度实时渲染，使其能够应用于VR/AR、体育广播和艺术表演。最近，隐式神经表示在通过可微分渲染从 RGB 视频重建动态 3D 场景方面取得了巨大成功。尽管动态视图的合成结果令人印象深刻，但现有的方法通常由于昂贵的网络评估过程需要几秒钟甚至几分钟才能以 1080p 的分辨率渲染图像。
生成的也不仅仅是一段视频，更是一个3D场景模型，不仅能任意角度随意切换、高清无死角，还能调节曝光、白平衡等参数，生成船新的照片：
当 4K 画质、60 帧视频在某些 APP 上还只能开会员观看时，AI 研究者已经把 3D 动态合成视频做到了 4K 级别，而且画面相当流畅。
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ICP点云配准就是我们非常熟悉的点云处理算法之一。实际上点云数据在形状检测和分类、立体视觉、运动恢复结构、多视图重建中都有广泛的使用。点云的存储、压缩、渲染等问题也是研究的热点。随着点云采集设备的普及、双目立体视觉技术、VR和AR的发展，点云数据处理技术正成为最有前景的技术之一。PCL是三维点云数据处理领域必备的工具和基本技能，这篇文章也将粗略介绍。
腾讯ISUX isux.tencent.com 社交用户体验设计 今年的新春礼物 想搞点不一样的，可是…… 颜值高+上档次+寓意好+鼠年元素+够潮 要找到这样的礼物…… Real太！南！了！ 等等！别方，看这里！ 你最潮的鼠年新春礼 到！货！啦！ 2020年1月3日起 MOUSE Q金鼠鹅系列盲盒 现！ 货！ 开！ 售！啦！ 点开视频，萌燃预警！ 开启 最潮年礼新姿势 MOUSE Q系列盲盒懂你的用心和挑剔 快来康康 你选择MOUSE Q的几大理由 新春潮流鼠年造型，一眼爱上 1
2021年12月11日，由雷峰网 & AI 掘金志主办的第四届中国人工智能安防峰会，在深圳正式召开。
前端性能优化的奇技淫巧大家应该都比较熟了，但是你是否有总结过这些技巧背后的思想模型呢？今天就给大家展示一下，我是如何把性能优化这件事，从顶层设计落地到生产实践中的。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】OpenAI发布全新隐式text-to-3D模型Shap-E，速度依然炸裂，不过生成性能略有不足。 去年12月，OpenAI曾发布Point-E模型，只需几秒钟即可根据文本生成3D资产，相比竞品模型DreamFusion提速大约600倍。 最近OpenAI再次发布了一款升级模型Shap-E，相比基于点云的显式生成模型Point-E，Shap-E直接生成隐函数的参数来渲染纹理网格和神经辐射场，收敛速度更快，在更高维的多表示输出空间中实现了更好的样本质
近年来，深度学习在解决图像分类、目标识别、语义分割等 2D 图像任务方面的表现都很出色。不仅如此，深度学习在 3D 图像问题中的应用也取得了很大的进展。本文试着将深度学习扩展到单个 2D 图像的 3D 重建任务中，这是 3D 计算机图形学领域中最重要也是最有意义的挑战之一。
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人类具有一种与生俱来的能力，可以轻松地想象3D几何和虚构出从不同角度看物体的外观，这基于他们对世界的先验知识。
随着5G产业链的进一步成熟，沉浸式媒体技术迎来了发展红利期，点云技术在各类沉浸式媒体解决方案中有着广泛的应用前景，比如VR 看房，数字文博及互动教育等。然而，需求持续增长的背景下，点云建模、压缩、渲染等技术在学术界和工业界却仍有着相当大的挑战： 1 采集设备昂贵、操作复杂 长久以来，三维点云的获取方式主要是依靠LiDAR (激光雷达)，结构光深度相机以及双目立体视觉深度相机等，这意味着想要获取点云需要特殊设备支持。另外，对于采集的环境也有较高要求，搭建采集棚工期长，需要耗费大量人力物力财力，操作相对复
在工业界，利用激光雷达获取点云数据，很早就有应用了，如进行测高、遥感等。近几年的大规模发展得益于自动驾驶和机器人领域的火热，激光雷达成为重要的感知手段而得到人们关注，点云处理也成为热门。
Ken Burns 特效，是一种通过虚拟摄像机扫描和缩放使静止图片动态化的特效。添加视差是创建 3D Ken Burns 的重要因素，带来了很多不可思议的画面。手动创建此类特效很费时间，并且需要足够的图片编辑技巧。
近年来我国很多企事业单位（如北京北科天绘、武汉海达数云、成都奥伦达、禾赛科技、深圳大疆及中科院上海光机所等）的激光雷达设备研制成果显著，自主产品不断地推陈出新，设备功能与性能愈发强大，并进一步向消费级产品迈进，行业应用也从早期的军事应用拓展到社会和国民经济发展的方方面面，如地形测绘、林业资源调查、电力巡检、数字城市、无人驾驶及遗产保护等。激光雷达硬件的快速发展与行业应用需求的急剧增加，对海量密集点云数据的处理时效、定量化应用水平、性能与功能强大的数据处理软件研制提出了新的挑战。
内容一览：继 DALL-E、ChatGPT 之后，OpenAI 再发力，于近日发布 Point·E，可以依据文本提示直接生成 3D 点云。
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 合成视频达到了新的高度，来自德国埃尔朗根 - 纽伦堡大学的研究者提出了一种新的场景合成方法，使合成视频更接近现实。 合成逼真的虚拟环境是计算机图形学和计算机视觉中研究最多的主题之一，它们所面临是一个重要问题是 3D 形状应该如何编码和存储在内存中。用户通常在三角形网格、体素网格、隐函数和点云之间进行选择。每种表示法都有不同的优点和缺点。为了有效渲染不透明表面，通常会选择三角形网格，体素网格常用于体绘制，而隐函数可用于精确描述非线性分析表面，另一方面，点云具有易于使用的优点，因
Tech 导读 本文基于JDV平台在大促中的各种业务场景，讲解过程中使用情况和技术挑战，通过采取相应的技术创新、技术保障确保系统稳定性，推动数据可视化编排能力在大屏业务场景中发挥更大的价值
近年来，深度学习（Deep Learning，DL）在解决图像分类、目标检测、语义分割等 2D 图像任务方面表现出了卓越的能力。在 3D 图形问题方面，DL 的应用也取得了巨大的进展。在这篇文章中，我们将探讨一个最新尝试：将 DL 应用于单个图像的 3D 建模上，这是 3D 计算机图形学领域最重要和最严峻的挑战之一。
文章：General, Single-shot, Target-less, and Automatic LiDAR-Camera Extrinsic Calibration Toolbox
具有稀疏输入视图的新视角合成方法对于AR/VR和自动驾驶等实际应用非常重要。大量该领域的工作已经将深度信息集成到用于稀疏输入合成的NeRF中，利用深度先验协助几何和空间理解。然而，大多数现有的工作往往忽略了深度图的不准确性，或者只进行了粗糙处理，限制了合成效果。此外，现有的深度感知NeRF很少使用深度信息来创建更快的NeRF，总体时间效率较低。为了应对上述问题，引入了一种针对稀疏输入视图量身定制的深度引导鲁棒快速点云融合NeRF。这是点云融合与NeRF体积渲染的首次集成。具体来说，受TensoRF的启发，将辐射场视为一个的特征体素网格，由一系列向量和矩阵来描述，这些向量和矩阵沿着各自的坐标轴分别表示场景外观和几何结构。特征网格可以自然地被视为4D张量，其中其三个模式对应于网格的XYZ轴，第四个模式表示特征通道维度。利用稀疏输入RGB-D图像和相机参数，我们将每个输入视图的2D像素映射到3D空间，以生成每个视图的点云。随后，将深度值转换为密度，并利用两组不同的矩阵和向量将深度和颜色信息编码到体素网格中。可以从特征中解码体积密度和视图相关颜色，从而促进体积辐射场渲染。聚合来自每个输入视图的点云，以组合整个场景的融合点云。每个体素通过参考这个融合的点云来确定其在场景中的密度和外观。
基于NeRF的方法在处理大型场景时，渲染时间长且渲染效果差。而现有基于3D高斯的方法由于训练内存大、优化时间长和外观变化剧烈，难以扩展到大型场景。
在数字孪生和仿真研究过程中，会产生大量和三维空间相关的数值信息，比如设备外观的扫描数据、地形扫描数据、生产设备温度场/压力场、流体的速度场、流体扩散，以及各种仿真数据：速度，压力，应力，温度等。
本文介绍了点云中不可忽视的一项重要属性——几何语义，并尝试根据自己的理解和实践经验对其进行一些归纳总结，可能有些地方有理解有误，请大家抱着批判的态度学习。
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