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World File Search System反射性
反射性高斯脱落
新型视图合成由于基于越来越强大的NERF和3DGS方法而经历了重大进步。但是，反光对象的重新构造仍然具有挑战性，缺乏适当的解决方案来实现实时，高质量的渲染，同时适应反射。为了填补这一空白，我们引入了一个反光的高斯裂（ref-gaussian）框架，并具有两个组件：（i）基于物理的递延渲染，通过公式化的分裂近似来赋予像素级材料的渲染方程； （ii）首次意识到高斯跨度范式内的反射函数的高斯基间反射。为了增强几何形状建模，我们进一步引入了材料感知的诺尔传播和初始的人均阴影阶段，以及2d gaus-sian原始阶段。在标准数据集上进行的广泛实验表明，在定量指标，视觉质量和计算效率方面，参考文献超过了现有方法。此外，我们表明我们的方法是反射性场景和非反射场景的统一解决方案，超越了以前的替代方案，仅着眼于反思场景。另外，我们说明Ref-Gaussian支持更多的应用程序，例如重新设计和编辑。
评估反射性和 - 可认知实践 -
蕾妮·克拉克（Renee Clark）是匹兹堡大学斯旺森工程学院的工业工程研究助理教授和工程教育研究中心（EERC）评估主任。她对专注于积极学习和工程专业发展的教育项目进行研究。当前的研究包括在整个斯旺森学校的积极学习的传播以及在课程工作中使用系统的反思和元认知活动。她获得了博士学位。匹兹堡大学的工业工程专业和Case Western的机械工程MS。她在行业和学术界担任工程师和分析师有25年以上的经验。她在匹兹堡大学完成了工程教育的博士后研究。
视觉反射性注意作为发展的有用度量
认知心理学始于一个世纪前的四分之三，在那个时候我们已经学到了很多东西，包括关于认知能力的发展，例如感知，注意力和记忆，所有这些能力在婴儿期和童年期间都发展。注意是认知的一个方面，对于在各种生活活动中的成功至关重要，并且可以说是记忆，学习，解决问题，决策和其他认知活动的基础。童年和成年后期的认知能力通常取决于婴儿期的反射，能力和技能。发展性认知科学的研究可以帮助我们了解成人认知，并知道何时在认知功能处于危险之中的何时干预。这一研究领域可能具有挑战性，因为即使在典型的发展中，特定孩子的认知发展过程也并不总是单调地改善。此外，从不同的历史角度来看，这种发展的典型轨迹被不同地理解了。在培训早期的职业研究人员中，人们经常涵盖我们当前对注意力（包括各种类型）的思维历史，也没有经常涵盖注意力的发展方面的重要性，尤其是那些主要研究领域的研究人员。我的目标是提供一份评论，该评论对注意力领域的新熟悉的人来说是有用的。在成人和儿童中的持续关注得到了充分研究，但是对反思性关注的思想历史的回顾是逾期的。因此，我主要借鉴了历史和现代文学，并澄清了混淆术语，因为它随着时间的流逝而被使用。我以认知发展研究如何促进科学和应用进步的例子进行了结论。
建筑 - USModernist
(1) 公共设施设备：外部结构防锈。耐久性。外观。 ( 2 ) 食品设备：无毒。清洁性。可洗性。光反射性。 ( 3 ) 牛奶植物：无毒。清洁。可洗性。光反射性。（4）纺织植物：抗染坊烟雾褪色。光反射性。（5）住宅结构：作为木材的底漆和背面底漆。保持水分含量在安全范围内。（6）炼油厂：耐硫化氢烟雾。热反射率。外观。（7）煤气厂：外观。热反射率。抗湿气渗透性。检查生锈情况。（8）化工厂：抗酸性烟雾侵蚀性。耐久性。（9）机构：木材底漆。金属面漆。阻止水分渗透。（1 0）端子：耐硫烟气和烟雾。耐用性。
使用NSSL警告搜索的评估-AMS期刊
摘要：预报通常会在模型预测中校准其信心。合奏固有地估计预测信心，但通常是不足的，整体扩散与集合均值误差并不密切相关。合奏传播与技能之间的错位激发了“预测预测技能”的新方法，以便预测者可以更好地利用集合指导。我们已经训练了逻辑回归和随机森林模型，以预测NSSL WARN-FORECAST系统（WOFS）的复合反射性预测的技能，这是一个3公里的合奏，可快速更新预测指南，以预测0-6小时。预测技能预测在分析时间在观察到的风暴位置确定的量化区域内的1-，2或3小时提前时间有效。我们使用WOFS分析和预测输出以及NSSL多雷达/多传感器复合反射性，从2017年到2021年的106例NOAA危险天气测试床春季预测实验。我们将预测任务框架为多类问题，在该问题中，预测技能标签是通过平均为多个反射性阈值和验证范围的延长分数技能得分（EFSS）来确定的20％）。初始机器学习（ML）模型对323个预测变量进行了培训；最终模型中的10或15个预测变量只会降低技能。最终模型基本上优于精心开发的持久性和基于传播的模型，并且可以合理地解释。结果表明，ML可以成为指导用户对对流（和更大尺度）合奏预测的有价值的工具。