Let There Be Light! Diffusion Models and the Future of Relighting
在这篇关于场景编辑的深入博客中，了解尖端扩散模型如何处理重新照明、协调和阴影消除。照片由 Brian Aitkenhead 在 Unsplash 上拍摄。重新照明是在给定输入场景的情况下，在指定的目标照明条件下渲染场景的任务。这是计算机视觉和图形学中的关键任务。然而，这是一个不适定问题，因为场景中物体的外观是由光源、几何形状和表面材料属性等因素之间的复杂相互作用产生的。这些相互作用产生了歧义。例如，给定一个场景的照片，物体上的黑点是由于照明投射的阴影造成的，还是材料本身的颜色很暗？区分这些因素是有效重新照明的关键。在这篇博文中，我们讨论了不同的论文如何通过扩散模型解决重新照明问题。重新照明包含
Theoretical framework could improve data gathering in biological systems
为了有效地适应变化，生物体依赖于快速检测和处理周围环境中感官信息的能力。给定时间内可用的感官信息不断变化，这意味着通常只能部分观察到这些信息，并且只能观察到有限的时间。
Two recent articles on robots and human workers
是的，机器人和机器可以取代工人。但有时机器人和机器会带来新类型的工作，而且它们可能产生的产出增加将导致需要更多的工人。我使用了一本名为《宏观问题的经济学》的书，作者是 Daniel Benjamin 和 Roger LeRoy Miller。书中提到了卢德分子，他们是 19 世纪早期在英国摧毁工业设备的人。他们是因新机器而失去工作的织布工。我链接的其中一篇文章提到了卢德分子。第一篇文章是《美国港口的机器人之战开始了：罢工的码头工人重返工作岗位——但对自动化的分歧阻碍了持久和平》，作者是《华尔街日报》的 Paul Berger、Chip Cutter 和 Chao Deng。摘录：“航运高管沮丧
A Novel Approach to Detect Coordinated Attacks Using Clustering
揭示隐藏的模式：对恶意行为进行分组聚类是无监督机器学习中的一种强大技术，它根据给定数据的固有相似性对其进行分组。与分类等依赖预先标记的数据来指导学习过程的监督学习方法不同，聚类对未标记的数据进行操作。这意味着没有预定义的类别或标签，相反，算法会在不事先知道分组应该是什么样子的情况下发现数据的底层结构。聚类的主要目标是将数据点组织成簇，其中同一簇内的数据点彼此之间的相似性高于不同簇中的数据点。这种区别使聚类算法能够形成反映数据中自然模式的组。本质上，聚类旨在最大化簇内相似性，同时最小化簇间相似性。这种技术在需要查找数据中隐藏的关系或结构的用例中特别有用，这使得它在欺诈检测和异常识别等领域很有价值
Progressive Entropic Optimal Transport Solvers
最优传输 (OT) 通过提供理论和计算工具来重新调整数据集，对机器学习产生了深远的影响。在这种情况下，给定 Rd\mathbb{R}^dRd 中大小为 nnn 和 mmm 的两个大点云，熵 OT (EOT) 求解器已成为解决 Kantorovich 问题并输出 n×mn\times mn×m 耦合矩阵或解决 Monge 问题并学习矢量值前推图的最可靠工具。尽管 EOT 耦合/映射的稳健性使其成为实际应用中的首选，但由于小问题，EOT 求解器仍然难以调整……
The Production Of Commodities And The Structure Of Production
我的许多例子都说明了用商品生产商品的模型的简单生产结构。奥地利学派的经济学家经常用哈耶克三角来说明生产结构。因此，这篇文章用一个用商品生产商品的模型来说明哈耶克三角。我考虑了只存在流动资本的情况。这篇文章是对这篇文章的重写。对于所使用的技术，以下内容被视为给定：A：nxn Leontief 投入产出矩阵的物理形式。假设所有商品都是基本的，经济是生产性的。a0：直接劳动系数的 n 元素行向量。d：表示商品消费比例的 n 元素列向量。定义：denom = a0(I - A)-1d根据给定的数据，可以在下面第一列中找到劳动时间的数量。给定年份的工作分配劳动时间目的a0d/denom生产 (1/den
Gaussian Naive Bayes, Explained: A Visual Guide with Code Examples for Beginners
分类算法钟形假设以获得更好的预测⛳️ 更多分类算法，解释：· 虚拟分类器 · K 最近邻分类器 · 伯努利朴素贝叶斯 ▶ 高斯朴素贝叶斯 · 决策树分类器 · 逻辑回归 · 支持向量分类器 · 多层感知器（即将推出！）基于我们之前关于处理二进制数据的伯努利朴素贝叶斯的文章，我们现在探索用于连续数据的高斯朴素贝叶斯。与二元方法不同，该算法假设每个特征都服从正态（高斯）分布。在这里，我们将看到高斯朴素贝叶斯如何处理连续的钟形数据（产生准确的预测），而无需深入研究贝叶斯定理的复杂数学。所有视觉效果：作者使用 Canva Pro 创建。针对移动设备进行了优化；在桌面上可能显得过大。定义与其他朴素贝叶斯
Maynard Keynes Making Fun Of The Austrian School
这是我的普通书。“确实，一些冗长或迂回的过程在物理上是有效的。但一些短流程也是如此。冗长的过程并不因为时间长而在物理上有效。一些，可能是大多数冗长的过程在物理上非常低效，因为随着时间的推移，会出现损坏或浪费等问题。对于给定的劳动力，迂回过程中可以充分利用的劳动量是有限的。除了其他考虑因素外，制造机器所雇用的劳动量与使用机器所雇用的劳动量之间必须有适当的比例。随着所采用的过程变得越来越迂回，最终的价值量不会相对于所雇用的劳动量无限增加，即使它们的物理效率仍在提高。只有当推迟消费的愿望强烈到足以产生一种情况，即充分就业需要大量投资，以至于资本的边际效率为负时，一个过程才会变得有利，仅仅因为它是漫长
ANN's Daily Aero-Term (10.04.24): Instrument Departure Procedure (DP) Charts
仪表离场程序 (DP) 图表旨在加快放行速度并促进起飞和航路操作之间的过渡。每个 DP 都显示为单独的图表，并且可以为给定地理位置的单个机场或多个机场提供服务。
A Derivation Of Prices Of Production With Linear Programming
1.0 简介这篇文章基于应用于线性规划的对偶理论的某些性质，说明了生产价格的推导。我力求比以前的阐述更简洁、更基本。本阐述基于 John Roemer 的《可重复解决方案》（《马克思主义经济理论的分析基础》，剑桥大学出版社，1981 年）。您将在下面找到效用最大化或供需函数。我不需要这样的假设。尽管如此，人们可以将这种推导解读为与边际主义一致。2.0 技术和禀赋本例中生产了两种商品，铁和玉米。公司经理知道一种由表 1 中定义的流程组成的技术。每列显示以单位级别运行的流程的投入和产出。所有流程都需要一年时间才能完成，并在年底提供其产出。每个过程都表现出规模收益不变 (CRS)。为方便起见，假设表
Helping robots zero in on the objects that matter
一种名为 Clio 的新方法使机器人能够快速绘制场景并识别完成给定任务所需的物品。
Your Documents Are Trying to Tell You What’s Relevant: Better RAG Using Links
文档数据集已经具有结构。充分利用它。照片由 Jayne Harris 在 Unsplash 上拍摄构建检索增强生成 (RAG) 应用程序面临多层挑战。文档检索是 RAG 工作流程的重要组成部分，它本身就是一组复杂的步骤，可以根据用例以不同的方式处理。RAG 系统很难找到与细微输入提示相关的最佳文档集，尤其是在完全依赖向量搜索来找到最佳候选者时。然而，我们的文档本身通常会告诉我们应该在哪里寻找有关给定主题的更多信息——通过引文、交叉引用、脚注、超链接等。在本文中，我们将展示一种新的数据模型——链接文档——如何通过使我们能够解析和保留这些对其他文本的直接引用来解锁性能改进，使它们可供同时检索——无
Elon Musk's Problem-Solving Mantra Adapted to Game Development
我最近看了一个视频，其中埃隆·马斯克讨论了他所谓的用于解决工程和产品开发中的问题的“基本第一原理算法”或“咒语”。我觉得这与我们的游戏开发工作高度相关，所以我调整了他的方法以适应我们的环境：质疑需求：检查并减少每个游戏功能或项目的需求数量。即使需求来自经验丰富的团队成员或利益相关者，它们也可能并非都是必要的。这确保我们不会构建错误的功能或使游戏过于复杂。删除功能或组件：尝试消除游戏项目的全部功能或组件。如果我们没有被迫恢复至少 10% 的删除内容，则说明我们削减的还不够。这有助于简化我们的游戏并专注于核心元素。优化或简化：只有在质疑需求并削减不必要的功能后，我们才应该优化或简化剩余的内容。这可
目前，科学家正在开发软件，允许使用摄像机的无人机自动识别给定物体（例如，在森林中迷路的人），并且在任何天气条件下都将出错的风险降至最低。
Ludwig Von Mises Being Wrong On Economic Calculation
我已经证明冯·米塞斯未能发现中央计划的问题。这篇文章仅仅记录了冯·米塞斯的错误。他错误地说，如果没有资本货物和资源的市场价格，就无法对生产给定商品的替代方法做出经济决策。“主任想建一所房子。现在，有很多方法可以采用。从主任的角度来看，每种方法在未来建筑物的利用方面都具有某些优点和缺点……；每种方法都需要其他建筑材料和劳动力的支出……主任应该选择哪种方法；他无法将各种材料和各种劳动力的支出归结为一个共同点。因此，他无法比较它们……简而言之，在比较要花费的成本和要获得的收益时，他不能诉诸任何算术运算。他的建筑师的计划列举了各种各样的实物；它们指的是各种材料的物理和化学性质，以及各种机器、工具和程序
Monopoly Capitalism Is Inefficient
标题的说法并不令人惊讶。但我发现，这是根据我如何建立生产价格模型得出的，前提是各行业之间的相对利润率是稳定的。我并不是这种建模的原创者。我的贡献是分析技术的选择，并探索这种分析如何随着相对加价的扰动而变化。在价格方程中，s1 r、s2 r、s3 r 等是各个行业的利润率。我称 r 为利润率的比例因子。给定技术和给定的工资（以给定的计量单位表示），可以找到价格和利润率的比例因子。比例因子是工资的递减函数。给定工资时的成本最小化技术是该工资外部边界工资曲线的技术。在转换点，不止一种技术可以实现成本最小化。在竞争市场的情况下，1 = s1 = s2 = s3 = ...对技术选择的分析简化为文献中的
Building a Local Face Search Engine — A Step by Step Guide
构建本地人脸搜索引擎 — 一步一步指南第 1 部分：关于人脸嵌入以及如何动态运行人脸搜索“办公室”演员的面部识别和搜索示例演示在这篇文章（第 1 部分）中，我们将介绍人脸识别和搜索的基本概念，并纯用 Python 实现一个基本的工作解决方案。在本文的最后，您将能够在自己的图像上本地动态运行任意人脸搜索。在第 2 部分中，我们将通过使用矢量数据库来优化接口和查询，扩展第 1 部分的学习。人脸匹配、嵌入和相似性指标。目标：在图像池中找到给定查询人脸的所有实例。我们可以通过基于相似性对结果进行排序来放宽标准，而不是将搜索限制为完全匹配。相似度得分越高，结果匹配的可能性就越大。然后，我们可以只选择前
Novel-View Acoustic Synthesis From 3D Reconstructed Rooms
我们研究了将盲音频记录与 3D 场景信息相结合以实现新视角声学合成的好处。给定来自 2-4 个麦克风的音频记录以及包含多个未知声源的场景的 3D 几何形状和材料，我们估计场景中任何地方的声音。我们认为新视角声学合成的主要挑战是声源定位、分离和去混响。虽然单纯地训练端到端网络无法产生高质量的结果，但我们表明，结合从 3D 重建中得到的房间脉冲响应 (RIR)……
