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。
GRCTellus（GRCTellus）月度质量网格海洋数据集。提供了相对2004-2010年平均基线的月度引力异常值。该数据集所包含的数据是以 "等水厚度 "为单位。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】通过几张二维照片还原为3D模型一直是一个图形学的一个难题，并且照片的不同光线、相机型号都会影响到最终的生成效果，也限制了模型的实际应用场景。最近南加州大学华人博士提出新模型NeROIC，不仅让模型的易用性大大提升，还显著提升了真实感！ 随着深度学习的加入，计算机图形学又产生了很多新兴领域。神经渲染（Neural Rendering）技术就是利用各种深度神经网络进行图像合成，通过自动化的流程，能够节省大量从业人员的时间和精力。例如给定几张不同角度拍摄
选自arXiv 机器之心编译 参与：李舒阳、许迪 通过类比平面CNN，本文提出一种称之为球面CNN的神经网络，用于检测球面图像上任意旋转的局部模式；本文还展示了球面 CNN 在三维模型识别和雾化能量回归问题中的计算效率、数值精度和有效性。 1 引言 卷积神经网络（CNN）可以检测出图像任意位置的局部模式。与平面图像相似，球面图像的局部模式也可以移动，但这里的「移动」是指三维旋转而非平移。类比平面 CNN，我们希望构造一个神经网络，用于检测球面图像上任意旋转的局部模式。 如图 1 所示，平移卷积或互相关的方法
近年来，各种机器学习天气预测模型（MLWPs）在中期天气预报方面表现出了强大的性能，这被定义为从给定初始条件下生成10天预报的任务。MLWPs通常在ECMWF的ERA5数据集（Hersbach等人，2020年）上进行训练，并在关键指标上超过了通常被认为是数值天气预报（NWP）领域最先进技术的ECMWF IFS模型（Haiden等人，2018年）。多种模型结构都成功地生成了高质量的10天预报，其中突出的模型包括FourCastNet（Pathak等人，2022年）、Pangu-Weather（Bi等人，2023年）、GraphCast（Lam等人，2022年）和FuXi（Chen等人，2023年），这些模型在ERA5数据集（Hersbach等人，2020年）提供的原生0.25
机器之心专栏 作者：黄大伟 NeRF 方法拥有较好的渲染效果，但渲染速度极为缓慢，难以进行实时渲染。来自 UC 伯克利等机构的研究者使用一种名为 PlenOctrees 的数据结构为 NeRF 引入了一种新的数据表示，将渲染速度提升了 3000 多倍。 从稀疏的静态图像合成任意 3D 视角物体和场景新视图是很多 VR 和 AR 应用的基础。近年来神经辐射场（Neural Radiance Fields, NeRF）的神经网络渲染研究通过神经网络编码实现了真实的 3D 视角场景渲染。但是 NeRF 需要极端的
除此之外，我们使用了1亿到2亿张训练人脸缩略图，其中包含大约800万个不同的身份。人脸检测器在每张图像上运行，并在每张人脸周围生成一个紧密的包围框。这些脸部缩略图将根据各自网络的输入大小调整大小。在我们的实验中，输入大小的范围从96x96像素到224x224像素。
GRACE Tellus Monthly Mass Grids provides monthly gravitational anomalies relative to a 2004-2010 time-mean baseline. The data contained in this dataset are units of "Equivalent Water Thickness" which represent the deviations of mass in terms of vertical extent of water in centimeters. See the provider's Monthly Mass Grids Overview for more details.
算术平均滤波器是最简单的均值滤波器，与空间域滤波中的盒式滤波器相同。 计算公式如下：
作者简介： 张俊林，现任新浪微博机器学习团队AI Lab的负责人，主要推动业界先进技术在微博的信息流推荐业务落地。博士毕业于中科院软件所，主要的专业兴趣集中在自然语言处理及推荐搜索等方向，喜欢新技术并乐于做技术分享，著有《这就是搜索引擎》，《大数据日知录》，广受读者好评。
很多机器学习的模型都是在图片上操作，但是忽略了图像其实是3D物体的投影，这个过程叫做渲染。能够使模型理解图片信息可能是生成的关键，但是由于光栅化涉及离散任务操作，渲染过程不是可微的，因此不适用与基于梯度的学习方法。这篇文章提出了DIR-B这个框架，允许图片中的所有像素点的梯度进行分析计算。方法的关键在于把前景光栅化当做局部属性的加权插值，背景光栅化作为基于距离的全局几何的聚合。通过不同的光照模型，这个方法能够对顶点位置、颜色、光照方向等达到很好的优化。此项目有两个主要特点：单图像3D物体预测和3D纹理图像生成，这些都是基于2D监督进行训练的。
网格和点是最常见的可以用于基于 GPU/CUDA 快速光栅化的显式三维场景表征方式。而神经辐射场基于 MLP 使用体渲染对捕捉的场景化进行自由视角合成。而提升辐射场效率的方案目前多基于体素、哈希网格或是点。辐射场方法的连续性有助于场景的优化，但是渲染过程中所需的随机采样需要的花销较大同时会带来噪声。因此，在本文中，作者提出了一种新的方法：本文所提出的 3D 高斯表达在能达到 sota 视觉质量和可比的渲染时间的同时，本文所提出的基于 tile 的 Splatting 方法可以实时渲染 1080p 的结果。
前面的文章主要以三相绕组为例，讲解了多相绕组的构成、电势和磁势。随着变频调速技术的发展和调速电机电机容量的增大，现代调速用的交流电机采用了更多相的交流绕组，常见的有六相、九相、甚至是十二相电机。本期就简要分析这些多相电机定子绕组构成规律及其电势和磁势。我们先以四相和六相绕组为例予以分析，然后在总结归纳这两种多相绕组构成特点的基础上，不失一般性地介绍多相绕组系统的构成规律以及它们的感应电势和磁势。
大家好，我是来自时代拓灵的孙学京。本次分享将主要介绍沉浸式音频的从采集制作一直到播放整个链条上所需要的一些软件和硬件的技术。
现有方法通常将该问题表述为三维人脸重建问题，该问题从人脸图像中估计人脸身份和表情等人脸属性。然而，由于缺乏身份和表情的ground-truth标签，大多数基于3d人脸重建的方法都不能准确地捕捉人脸的身份和表情。因此，这些方法可能无法实现预期的性能。
标题：Efficient LiDAR Odometry for Autonomous Driving
真实世界中的物体之间相对于相机是有远近关系的，那么在2D平面上如何反应物体的先后关系呢？一个常用的方法是Painter's Algorithm (画家算法)，即先画远处的物体，然后把近处的物体画在远处物体的前面，如下图所示。
冈萨里斯数字图像处理的那本书的一小点点东西，数字图像处理其实是学过了的，这里我只是把这本书完整看一遍，也是略略的看，查漏补缺，前两张略过了，从第三章开始。
Data-efficient graph grammar learning for molecular generation 论文摘要：
西班牙Zaragoza大学的研究人员提出的最新3D点云语义分割的深度学习方法，网络分为两大部分，提出新的滑动框搜索球形投影后的“像素点”，接着使用改进的MiniNetV2网络进行分割，然后将带着标签数据的点反投影回3D点云，最后加入后处理过程，网络结构比较清晰。发布的两个不同参数大小的网络在emanticKITTI和KITTI数据集上都刷新了成绩，成为新的SoTA。源码可能会在四月份开源，作者提到实现部分会参照RangeNet++和LuNet的网络。
本文转自知乎，作者立夏之光。AI科技评论获授权转载，如需转载请联系原作者。原文链接：https://dwz.cn/3BFMz8pW
基于体积表示的方法在计算上非常浪费，因为信息只在三维形状的表面或其附近丰富。直接处理曲面时的主要挑战是，网格或点云等常见表示没有规则的结构，因此，它们不容易适应深度学习体系结构，特别是使用CNN的体系结构。本节介绍用于解决此问题的技术，将最新技术分为三大类：基于参数化、基于模板变形和基于点的方法。
使用交叉熵损失的原因是它求导结果简单，易于计算，最后结果中Softmax损失函数对应于每一项概率的偏导即为通过Softmax计算出的概率向量中对应真正结果的那一维减1。比如通过若干层计算，最后得到某个训练样本对应的分类得分为[1, 5, 3]，那么通过Softmax计算得到概率分别为[0.015, 0.886, 0.117]，假设样本正确的分类为第二类，则对应每项的偏导为[0.015, 0.886-1, 0.117]，根据这个向量就可以进行反向传播了
生成模型，特别是条件扩散模型，使我们能够模拟高度丰富和复杂的分布，甚至是以文本为条件的真实图像分布。这种能力使许多以前不可能实现的应用成为可能，例如以文本为条件生成任意、多样且逼真的图像内容。在这些图像模型取得成功之后，最近的研究表明，其他领域的建模，如视频和三维几何领域，也同样适用于下游应用。
2002-04-01T00:00:00 - 2017-02-03T00:00:00
图像拼接技术是计算机视觉和数字图像处理领域中一个研究的重点。图像拼接是指将描述同一场景的两张或者多张有重叠区域的图像,通过图像配准和图像融合技术拼接成一幅大场景全新图像的过程。
机器人连杆的运动来自于机器人关节驱动机构。一个机器人关节驱动机构至少包括三个组成部分：关节、驱动装置和传动装置。 关节是机器人连杆接合部位形成的运动副。对大多数机器人而言，关节只能是旋转
编者按：在刚刚落幕的 Ignite 大会上，微软展示了企业视频服务 Microsoft Stream 中的一项新功能——无论你在多么嘈杂的地方录制视频，Microsoft Stream 都能自动过滤背景噪音，让主要语音超清晰地呈现出来。这一技术由微软亚洲研究院与 Microsoft Stream 团队共同研发，研究团队提出了关注相位和谐波的语音增强模型 PHASEN，通过双流结构让降噪效果大幅超过此前方法。该论文已被 AAAI 2020 接收。
本文介绍笔者被 ICCV 2019 接受为 Oral 的论文 Expectation-Maximization Attention Networks for Semantic Segmentation[1]。论文作者为：李夏、钟之声、吴建龙、杨一博、林宙辰、刘宏。
标题：The algorithm to generate color point-cloud with the registration between panoramic imageand laser point-cloud
目前NLP领域的经验，自监督预训练使用的数据量越大，模型越复杂，那么模型能够吸收的知识越多，对下游任务效果来说越好。这可能是自从Bert出现以来，一再被反复证明。
由于复制过来，如果有格式问题，推荐大家直接去我原网站上查看： 相机模型与坐标转换 - 生活大爆炸
在图形学入门（三）：基础着色中，我们讨论了 Phong 反射模型，当时我们提到过 Phong 反射模型不是一个物理模型，而是一个经验模型，这意味着这个模型对光照效果的模拟是不准确的。即便在简单情况下它能近似出一些不错的效果，但随着场景的复杂度提升（例如复杂的光照、复杂的材质等），要想继续用 Phong 反射模型达到很强的真实感就变得越来越困难。例如下面的这幅图1中，士兵和长官的铠甲上都投影出了电梯里非常复杂的灯光，在后面的长官的铠甲上还能看到前面两个士兵的投影：
杜克大学近期的一项研究可以将高糊人脸照片转换成清晰的面部图像，而且你完全看不出来图像中的人并非真人，而是计算机生成的人脸。
请问 MATLAB中 LM算法(Levenberg-Marquard-algorithm)的函数是什么？。
//Polar.cpp /** * * Polar 投影(扫描方式，自正北方向顺时针) * * How to use Polar class: * * Polar polar = new Polar(Point(240, 240), 109.24, 24.35, 1.5);//构造函数 * polar->setScale(1.0);//设置比例尺，1公里对应1个像素点 * ... * **/ #include "Polar.h" /** * * 扫描平面 *
滑膜变结构控制的一本非常经典的好书，特意制作了详细的目录，方便大家阅读！ 章节：第1章 绪论 第2章 线性系统的滑模变结构控制 第3章 非线性系统的滑模变结构控制 文件：n459.com/file/25127180-476148064
【磐创AI导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第四篇文章，接着第三篇文章，继续介绍人脸表征相关算法和论文综述。在本系列第一篇文章里我们介绍了人脸识别领域的一些基本概念，分析了深度学习在人脸识别的基本流程，并总结了近年来科研领域的研究进展，最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异；在第二篇文章中介绍了人脸检测与对齐的相关算法。欢迎大家关注我们的公众号：磐创AI。
机器人手腕是连接末端操作器和手臂的部件,它的作用是调节或改变工件的方位, 因而它具有独立的自由度,以使机器人末端操作器适应复杂的动作要求。 工业机器人一般需要6个自由度才能使手部达到目标位置并处于
上期讲了主极磁场分布不是正弦时产生的磁势高次谐波。本期我们讲另一种谐波电势——齿谐波电势。所谓齿谐波电势就是谐波的次数与每极槽数有着特定关系的谐波电势，根据上期讲的“种瓜得瓜种豆得豆”理论，其实齿谐波电势也是由于主极磁势中存在着齿谐波磁势引起的，只不过这种次数的谐波电势被齿槽给“调制放大”了，为了说清楚齿谐波电势被“调制放大”的机理，我们还是从任意υ次谐波电势的幅值讲起。 1 任意υ次谐波电势的大小 1.1 任意υ次谐波磁势产生的谐波磁场 上一期的(11)式讲到，对于转子主极任意一个υ次谐波磁势所产生的磁场包括三种，现将上期的第(11)式的推导结果重新列出如下： Bυ=Bυ0•sin(υ•ωt-υ•p•α)+∑Bυk•sin[υ•ωt-(k•Z+υ•p)α]+∑Bυk•sin[υ•ωt+(k•Z-υ•p)α] ⑴ 式中：Z为定子槽数；p为极对数；ω为转子旋转电角速度；k=1,2,3…； Bυ0=Fυ•λ0 ⑵ Bυk=(1/2)•Fυ•λk ⑶ 上述⑴式表明，任意一个υ次谐波磁势都会在气隙中产生三种谐波磁场：一是极对数为υ•p、转向与转子相同(顺转)、转速为同步转速的基本谐波磁场，(⑴式中第一项）；二是一系列极对数为k•Z+υ•p(k=1,2,3…)，转速为n1•υ•p/(k•Z+υ•p)的顺转谐波磁场(⑴式中第二项和式）；三是一系列极对数为k•Z-υ•p，转向或顺转或反转、转速为n1•υ•p/(k•Z-υ•p)的谐波磁场(⑴式中第三项和式）。虽然这些谐波磁场的极对数各不相同，转速和转向也各式各样，但却都在定子绕组中感应出相同频率υ•f1的谐波电势。接下来我们就分别对这三种磁场产生的谐波电势进行解析计算，需要说明的是，这里用解析法计算纯粹是为了分析影响谐波电势大小的因素，以便后续讲解削弱谐波电势的机理，实际设计电机时还是建议用有限元进行定量仿真计算。 1.2 基本谐波磁场产生的υ次谐波电势 基本谐波磁场的极对数为υ•p，转速为n1，磁场幅值为Bυ0。感应出的谐波电势频率为υ•f1，谐波电势有效值为： Eυ0=4.44•υ•f1•Kdpυ•W•Φυ0 ⑷ Φυ0=(2/π)•Bυ0•τυ0•l ⑸ τυ0=π•D/(2υ•p) ⑹ 式中：Φυ0为基本谐波磁场的每极磁通；τυ0为基本谐波磁场的极距；D为电枢直径；l为铁心长；W为每相串联匝数；Kdpυ为υ次谐波绕组系数。将⑵、⑸、⑹式代入⑷式得： Eυ0=4.44•υ•f1•Kdpυ•W•(2/π)•Fυ•λ0•π•D•l/(2υ•p) =4.44•f1•(Kdpυ•W/p)•D•l•Fυ•λ0 =Ke•Kdpυ•Fυ•λ0 ⑺ 式中：Ke=4.44•f1•W•D•l/p，对于已经制造完成的电机，在一定的转速下(f1一定)，Ke为一常数。由⑺式可见，由基本谐波磁场产生的υ次谐波电势与υ次谐波的绕组系数Kdpυ、υ次谐波的磁势幅值Fυ以及气隙平均磁导λ0成正比，要想削弱基本谐波磁场产生的谐波电势，需要从这三个方面入手(后续会详细讲解削弱方法)。 1.3 极对数为k•Z+υ•p的谐波磁场产生的υ次谐波电势 极对数为k•Z+υ•p的谐波磁场转速为n1•υ•p/(k•Z+υ•p)，磁场幅值为Bυk。在绕组中同样感应出频率为υ•f1的谐波电势，谐波电势有效值为： E′υk=∑【k=1,2,3…】4.44•υ•f1•Kdpυ•W•Φ′υk ⑻ Φ′υk=(2/π)•Bυk•τ′υk•l ⑼ τ′υk=π•D/[2(k•Z+υ•p)] ⑽ 式中：Φ′υk为极对数为k•Z+υ•p的谐波磁场的每极磁通；τ′υk为极对数为k•Z+υ•p的谐波磁场的极距。将⑶、⑼、⑽式代入⑻式并整理得： E′υk=∑【k=1,2,3…】(1/2)•Ke•Kdpυ•Fυ•λk/ [k•Z/(υ•p)+1] =∑【k=1,2,3…】(1/2)•Ke•Kdpυ•Fυ•∑【k=1,2,3…】(λk•(υ•p)/(k•Z+υ•p) =Ke•Kdpυ•Fυ•∑【k=1,2,3…】λk•ξ1 =Eυ0•∑【k=1,2,3…】(λk/λ0)•ξ1 (11) 式中： ξ1=(υ•p)/[2•(k•Z+υ•p)] (12) 由(11)式可见，极对数为k•Z+υ•p (k=1,2,3…)的一系列谐波磁场产生的υ次谐波电势有效值，除了与υ次谐波的绕组系数Kdpυ、υ次谐波的磁势幅值Fυ以及k阶气隙磁导λk成正比外，还与一个系数ξ1有关，由(12)式可见，这个系数ξ1＜1，且(λk/λ0)＜1，这就意味着这种极对数为k•Z+υ•p (k
同时在本微信公众号中，回复“SIGAI”+日期，如“SIGAI0515”，即可获取本期文章的全文下载地址（仅供个人学习使用，未经允许，不得用于商业目的）。
目的：探讨慢性皮质下小梗死（chronicsmall subcortical infarct）患者中，相连皮层的皮质层是否受到不同的影响，以及这些差异是否与临床症状相关。
① 关于傅立叶分解。根据傅立叶极数有关知识，一个满足一定条件的周期函数可以分解为一个常数项和一系列不同周期(频率)的三角函数(正弦、余弦函数)项之和，其中周期最长(频率最低)的三角函数项的周期与被分解的函数周期相等，数学上常把这个周期最长(频率最低)的三角函数项称为基波；其余三角函数项的频率都是基波频率的整数倍，称其为谐波。谐波频率与基波频率之比称为谐波的次数，例如：谐波频率与基波频率之比为2的谐波称为二次谐波；谐波频率与基波频率之比为3的谐波称为三次谐波…。按照上述定义，谐波的次数均为整数。但是，在许多应用场合下，为了分析方便，而不将最低频率项作为基波，而是将需要重点分析的频率项作为基波，其余各项都作为谐波，这样就会出现低于基波频率的项，我们称之为次谐波，而且还会出现谐波的次数不是整数的情况，即出现分数次谐波。实际应用中，用哪一个频率作为基波频率，取决于分析时关注的重点和分析的简便性。由于电机主要依靠极对数为p的磁场实现机电能量转换，因此将极对数为p的磁场波称为工作波或称主波，主波的波长为2τ。在分析电机的电磁性能时，常用主波作为基波，分析起来比较方便；而在分析振动噪声时，常用一对极作为基波；在分析分数槽绕组的磁势时，还常用一个单元电机的弧长作为基波的周期。这样谐波的次数就不会出现次谐波和分数次谐波，使得计算更加简便。
选自arXiv 作者：Ang Cao等 机器之心编译 编辑：袁铭怿 来自的密歇根大学的研究者提出了「HexPlane」，一种能高效合成动态场景新视图的方法。该研究引起了 PyTorch 创始人 Soumith Chintala 的关注。 从一组 2D 图像中重建和重新渲染 3D 场景，一直是计算机视觉领域的核心问题，它使许多 AR/VR 应用成为可能。过去几年，重建静态场景方面取得了巨大的进展，但也存在局限性：现实世界是动态的，在复杂场景中，运动应是常态的，而非例外情况。 目前许多表征动态 3D 场景的
前一篇博客中讲到怎么由全景图转到小行星，这次换一种投影方式说下由全景图转到水晶球模式。
大脑是通过结构通路相互连接的神经元群体的集合。大脑活动在此基础上表达并受其制约。因此，直接连接的区域之间功能信号间的统计依赖性更高。然而，大脑功能在多大程度上受到潜在的结构网络（文章中将其形象地称为接线图，可以理解为体现人脑神经元间连接模式的连接图）的约束仍然是一个有待解决的复杂问题。本文引入结构解耦指数来量化结构和功能之间的耦合强度，揭示了一个宏观尺度的梯度，从大脑耦合强烈的区域，到解耦合强烈的区域。这种梯度跨越了从低级感觉功能到高级认知功能的行为领域。并且，本文首次表明，结构-功能耦合的强度在空间上的变化与来自其他模式(如功能连接组、基因表达、微结构特性和时间层次)的证据一致。本文发表在NATURE COMMUNICATIONS杂志。
本文将介绍光场领域进行深度估计的相关研究。光场相机是有一种区别于结构光，TOF，和双目相机的深度相机。 In this post, I’ll introduce some depth estimation algorithms using Light field information. Here is some of the code. https://github.com/Vincentqyw/light-field-Processing
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