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gghead：快速且可推广的3D高斯头
从大型2D图像收集中学习3D头先验是迈向高质量3D感知人类建模的重要一步。核心需求是一种有效的体系结构，可以很好地扩展到大型数据集和大型图像分辨率。不幸的是，现有的3D GAN由于火车相对较慢和渲染速度而难以扩展以高分辨率生成样品，并且通常必须依靠2D超分辨率网络以牺牲全球3D一致性为代价。为了应对这些挑战，我们提出了发电性高斯头（GGHEAD），该挑战在3D GAN框架内采用了最近的3D高斯剥落表示。为了生成3D表示，我们采用强大的2D CNN发电机来预测模板头网格的UV空间中的高斯属性。以这种方式，GGHEAD利用了模板的UV布局的规律性，从而实质上促进了预测非结构化的3D高斯人的挑战性任务。我们进一步提高了生成的3D表示的几何保真度，并在渲染的紫外线坐标上发生了新的总变化损失。直觉，这种正则化鼓励相邻的渲染像素应源于模板的紫外线空间中的邻近高斯人。总的来说，我们的管道可以有效地生成仅从单视2D图像观测值训练的3D头。我们的拟议框架与FFHQ上现有的3D头gan的质量相匹配，同时既快速又完全3D。结果，我们首次以1024 2分辨率证明了高质量3D一致的头的实时生成和渲染。项目网站：https：//tobias-kirschstein.github.io/gghead
Menlo Security
ACR利用了所有现代浏览器都使用通用框架来描述网页上的元素（文本，图形，视频等）的事实。当Web内容在用户的浏览器中正常执行时，它会生成文档对象模型（DOM）元素和关联的渲染树，该树告诉浏览器如何创建用户的显示。在MSIP中执行Web会话时，它还生成DOM并渲染树信息，然后通过ACR协议优化并通过ACR协议传递到用户的浏览器。用户的浏览器获取通过协议传递的信息，并生成用户的视图，就好像内容在本地浏览器中执行一样。
服务器级 Tesla GPU 上的远程可视化 - NVIDIA
为了克服通过网络传输 X 的低性能问题，必须启用远程节点上的渲染。图 4 显示了具有远程可视化应用程序的配置。该应用程序通过 Xlib 与计算节点上的 X 服务器通信。OpenGL 上下文、窗口和用户交互均由计算节点上的 X 服务器完成。当从本地 GPU 捕获渲染的帧并将其传输到在用户工作站上运行的应用程序客户端时，计算节点上的应用程序完全处于控制之中。鉴于可视化应用程序完全控制客户端和服务器端，因此可以实现压缩协议等，从而实现高性能的图像传输解决方案。这是“远程可视化”部分中描述的情况。
合成数据：跨媒体测量的非常真实的途径
- Alpha Go最著名的例子 - 渲染引擎作为自动驾驶汽车的输入 - 亚马逊培训Alexa语言系统合成数据 - 美国Express和合成财务数据欺诈检测
知识产权裁决的大师级
已在PCT新闻通讯编号10/2023，国际局已为发布国际应用程序发布了XML XML渲染安排，目的是更好地显示对国际应用程序进行的修改，并更有效地利用XML数据。记得，这种布置用右边边缘中的黑色线和注释指出了相关的规则和日期，替代了底部边距中修改后的纸牌的压印。与最初以XML格式提交的应用相比，使用修改的这种渲染可能会导致分页差异，但是当当根据XML产生的原始页面与所提供的替换表与提供的PDF文档相结合时，它会增强布局的一致性。
HyperRAM™作为嵌入式系统的低针计膨胀内存
通常，MCU被设计为具有足够的芯片内存以满足目标应用程序的需求。较大的MCU可能具有更多的处理能力，并且相应的片上SRAM或视频RAM可以运行更强大的算法并处理大量数据。相反，较小的MCU将带有较小的芯片内存。如果需要其他RAM，设计人员将使用外部RAM来补充系统，以充当扩展内存。人机界面（HMIS）可能需要大量的缓冲存储器来渲染图形。压缩技术有时用于在数据传输过程中克服此问题，以减少本地存储要求或系统带宽要求。这意味着将这些文件解压缩可能需要大量的刮擦记忆。在显示器上渲染这些高分辨率图像也需要额外的内存来缓冲图像。大
人工智能研究员及工程师
- 研究了 ML 和计算机视觉技术，以从细胞图像中诊断遗传疾病。项目（Web Dev 和 C++）多伦多健身俱乐部 - 全栈健身俱乐部网站 2022 年秋季 - 使用 Django 和 ReactJS 为一个虚构的健身俱乐部构建了一个全栈网站。 - 作为多伦多大学 Web 编程课程的一部分，在一个 2 人团队中工作。3D 渲染引擎 - 用 C++ 从头开始构建的光栅化引擎 2022 年冬季 - 用 C++ 从头开始构建图形渲染引擎（光栅化器），不使用 OpenGL 或 DirectX 等图形库：https://github.com/render-farm/psr-3d-rendering-engine - 构建了一个自定义实体组件系统来管理游戏内对象并优化了核心渲染算法。 AutoDirect – 帮助用户找到具有定制、预批准贷款的汽车的网站 2021 年秋季 - 使用 Java Spring 和 PostgreSQL 架构和构建整个后端：https://github.com/TLI-Group-1/Backend - 使用 GitHub 操作为后端代码库实施回归测试基础架构。 - 在一个由 3 人组成的团队中工作，并与一家位于多伦多的初创公司合作，提供贷款预批准 API。 奖项和成就
AI Rad Companion Research CT 肺炎分析原型
• 肺炎检测：禁用处理。通常，建议保持此选项为开启，否则将不会处理任何病例 • 生成结构化报告：如果开启，将生成基于 TID1500 模板的带有数值结果的 DICOM 结构化报告（开启） • 高不透明度分割阈值：HU 中的阈值，高于该阈值的不透明度将被视为高不透明度分割 • 可视化单个肺叶（开启）或仅左/右肺（关闭）的分割轮廓 • 打开/关闭 MPR 系列每个切片中量化结果的可视化 • 打开/关闭高不透明度分割轮廓的可视化 • 分割轮廓的厚度：分割轮廓的像素数 • 窗口（中心/宽度）：带有分割轮廓叠加的结果系列的默认窗口参数。 • 显示体积渲染：如果关闭，将不会生成体积渲染系列。
使用正交相机进行光线投射的量子算法
摘要 — 量子计算有可能为许多具有挑战性或超出传统计算机能力的问题提供解决方案。渲染中有几个问题可以用量子计算机解决，但这些问题尚未在实践中得到证实。这项工作迈出了将量子计算应用于渲染中最基本的操作之一的第一步：射线投射。该技术计算由一组几何图元描述的 3D 世界模型中两点之间的可见性。对于给定的射线，该算法返回与其原点最接近的图元相交。如果没有空间加速结构，此操作的经典复杂度为 O(N)。在本文中，我们提出了一种用于射线投射的 Grover 算法（一种量子搜索算法）的实现。这提供了二次加速，允许在 O(√) 中对非结构化图元进行可见性评估