Quebrada de Arcas的古艺术重建。在Gesualdi，Belvedere，Yurac等... ET Meyer，2025。Doi：doi.org/10.1016/j.palaeo.2025.11308888888888888888888lustrationJoschuaKnüppe。亮点：•在Chacarilla FM中发现了新的履带表面。在Quebrada des Arca中。使用3D建模和虚假深度图研究了田径表面，这些图是从无人机照片中得出的。根据形态和形态计量标准鉴定出五种形态型。形型I包含圆形轨道，并具有一致的窄尺寸，并且类似于蜥脚类的sauropod parabront
Matrix3D: Large Photogrammetry Model All-in-One
我们提出了Matrix3d，这是一种执行多个摄影测量子任务的统一模型，包括使用相同的模型使用姿势估计，深度预测和新型视图合成。 MATRIX3D利用多模式扩散变压器（DIT）来整合几种模态的转换，例如图像，相机参数和深度图。 MATRIX3D大规模多模式训练的关键在于结合面具学习策略。即使有部分完整的数据，例如图像置态和图像深度对的双模式数据也可以实现全模式模型训练……
Depth Pro: Sharp Monocular Metric Depth in Less Than a Second
我们提出了零样本度量单目深度估计的基础模型。我们的模型 Depth Pro 合成了高分辨率深度图，具有无与伦比的清晰度和高频细节。预测是度量的，具有绝对尺度，而不依赖于元数据（例如相机内在函数）的可用性。而且该模型速度很快，在标准 GPU 上 0.3 秒内即可生成 225 万像素的深度图。这些特性是由许多技术贡献实现的，包括用于密集预测的高效多尺度视觉变换器、结合了……的训练协议
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 35, Issue 4, April 2024
1) 特邀编辑：图的深度神经网络：理论、模型、算法和应用作者：Ming Li、Alessio Micheli、Yu Guan Wang、Shirui Pan、Pietro Lió、Giorgio Stefano Gnecco、Marcello Sanguineti页数：4367 - 43722) 正则化理论背景下的谱图卷积神经网络作者：Asif Salim、S. Sumitra页数：4373 - 43843) 赋能简单图卷积网络作者：Luca Pasa、Nicolò Navarin、Wolfgang Erb、Alessandro Sperduti页数：4385 - 43994) 通过面积正则球
На Форуме стратегических инициатив студент ТПУ представил робота-дорожника
作为该开发项目的作者之一，托木斯克理工大学 (TPU) 的一名学生 Vsevolod Rachis 表示，该机器人使用摄像头找到一个洞，驶向该洞，用超声波传感器对其进行扫描，然后构建一个深度图，然后用特殊的乳液填充孔。
Baidu’s Artificial-Intelligence Supercomputer (Minwa) Beats Google at Image Recognition
近来，图像分类中不断提升的判别能力的竞争愈演愈烈。2 天前，中国百度搜索公司宣布，他们打破了微软研究院在图像识别领域创下的记录，错误率仅降低了 0.36%。微软在近 3 个月前的 2015 年 2 月首次超越了人类的识别性能，而谷歌目前排名第二。所有这一切都是通过使用深度卷积网络和深度学习方案实现的，即构建神经形态识别方案，其中原始信息经过多个中间层，然后给出所需的类别识别输出。这是通过使用巨大的计算能力（超级计算机）来实现的，这种能力被用于对大量真实数据进行系统训练。这些新闻是对之前关于人类情感模拟和识别的文章的后续报道，科学家报告说，相应的系统可以达到并略微超过人类对情感的识别性能！对于那
