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“Wall Hack AR”：基于 LiDAR 和 VPS 的 AR 透视系统
在有许多障碍物的地方工作的一个常见例子是驾驶车辆。驾驶员的视线被车辆的墙壁和座椅遮挡。Tachi 等人 [2] 通过将外部摄像机拍摄的图像投射到覆盖有回射材料的内墙上，使内墙看起来透明。“F-35 Lightning II 驾驶舱视觉” [3] 通过将战斗机外部红外摄像机的图像拼接在一起，在飞行员头盔内投射全景图像，使飞行员可以从驾驶舱透过飞机墙壁看到外面。2004 年，有人提出了一种使用移动 AR 设备的建筑物透视系统 [4]，并指出需要一种机制来跟踪 AR 设备的位置。此外，olde Scholtenhuis 等人 [5] 和 Ortega 等人 [6] 使用 AR 透视系统研究地下基础设施的可视化。Zhang 等人 [7] 使用他们的透视系统提高了工业环境中视觉盲区 (VBA) 中手动装配的性能。该系统使用数据手套和 HoloLens 来可视化 VBA 中人手和机器零件的位置。正如 Bane 和 Hollerer [4] 所观察到的，要实现 AR 透视系统，必须有一种机制来跟踪设备的位置。这是因为除非可以确定和对齐扫描数据和 AR 设备的空间位置，否则扫描数据无法显示在 AR 设备上。olde Scholtenhuis 等人 [5] 和 Ortega 等人 [6] 的研究
网络通信灵活预测视觉内容，增强表征能力，实现更快的视觉分类
视觉认知模型通常假设大脑网络会预测刺激的内容以促进其后续分类。然而，在网络层面理解预测和分类仍然具有挑战性，部分原因是我们需要从动态神经信号中逆向工程它们的信息处理机制。在这里，我们使用可以隔离特定内容通信的连接性测量来重建每个参与者（N = 11，男女皆有）的网络机制。每个人都被提示预测的 Gabor 刺激的空间位置（左 vs 右）和内容[低空间频率（LSF） vs 高空间频率（HSF）]，然后他们进行分类。使用每个参与者同时测量的 MEG，我们重建了预测和分类行为的 LSF 与 HSF 内容的网络。我们发现，在前额叶皮质的监督控制下，预测内容根据任务需求灵活地从颞叶皮质向下传播到侧枕叶皮质。当它们到达侧枕叶皮层时，预测会增强自下而上的 LSF 与 HSF 对刺激的表征，从枕叶腹侧顶叶到运动前皮层，进而产生更快的分类行为。重要的是，内容通信是通常在大脑区域之间测量的信号到信号通信的子集（即 55 – 75%）。因此，我们的研究分离了处理认知功能信息的功能网络。
有效的视力变压器，有部分注意力
摘要。作为视觉变压器（VIT）的核心，自我注意力在建模长期空间相互作用方面具有很高的多功能性，因为每个查询都聚集在所有空间位置。尽管VIT在视觉任务中实现了有希望的表现，但自我注意力的复杂性与令牌长度相关。将VIT模型适应需要高输入分辨率的下游任务时，这会导致挑战性问题。前瞻性艺术试图通过引入稀疏的注意力（例如空间减少关注和窗户注意力）来解决这个问题。这些方法的一个常见点是，在计算注意力重量的情况下，所有图像/窗口令牌都连接在一起。在本文中，我们发现注意力重量与造成的计算冗余之间存在很高的相似性。为了解决这个问题，本文引入了新的关注，称为部分注意力，该问题通过减少注意图中的冗余信息来更有效地学习空间相互作用。我们注意力中的每个查询只与一小部分相关令牌相互作用。基于部分关注，我们提出了一个高效而通用的视觉变压器，名为Partialformer，该变压器在视觉任务之间的准确性和计算成本之间达到了良好的权衡。例如，在Imagenet-1K上，PartialFormer-B3超过1.7％的TOP-1准确性，同时节省25％的GFLOPS，而焦点T则超过0.8％，同时节省了30％的GFLOPS。
激光诱导的血浆处理源荧光诊断
等离子体物理及其工程应用在进行血浆现象的诊断测量方面遇到了很长时间，而不会确定不扰动等离子体。Langmuir探针通常提供血浆的基本诊断，以产生血浆密度，电子温度和浮动潜力。然而，探针的物理存在可能会扰动血浆或引入等离子体体积的杂质介绍的机会。等离子体的光学诊断提供了对等离子体特性的非扰动测量值，特别是离子的可能性。研究人员已经利用了来自等离子体的自然发射光谱，并意识到可以指定可能发生光学诊断的空间位置和时间的光学诊断工具将是与背景等离子体辐射相比的巨大优势。是激光诱导的荧光（LIF）作为诊断工具的一般概述，其在等离子体处理源中的特定应用及其在此类进一步应用中的潜力。Stern和Johnson W 1 X报告了等离子体中LIF的早期使用。基本上，LIF涉及使用单模激光器用至少一个结合的电子询问等离子体离子，这可以通过激光的正确多普勒移位响应，以通过在第二光子的发射中吸收激光光子来吸收激光光子。通常，此过程涉及亚稳态电子电子的激发，当
以负担得起的政策分解：
摘要：涉及多个不同物体的长马操纵任务对模仿学习提出了挑战，结果策略表现出较差的效率，概括和模块化。这些限制的核心是使用图像和绝对坐标系捕获世界状态。没有广泛的演示数据集，这些表示形式将策略限制为在封闭的空间位置，类别内实例甚至任务变化上操作。在本文中，我们提出了一种使用以负担性为中心的坐标框架来解决这些Challenges的方法。通过适当地重新定位此框架并使用此相对坐标系培训基于州的政策，我们证明我们不仅可以学习高度样本效果的操纵行为，而且可以推广到广泛的空间和类别内的范围。更重要的是，我们表明，这种表示使我们能够学习可以无缝组成的独立子验证，以解决复杂的，长的，多对象的任务，并具有对新任务变化的组成概括的模块化。我们在现实世界中涉及5个不同对象，13个类别内对象变化和7个不同的子任务的实际茶服务任务上进行了广泛的验证，这些方法表现出了广泛的空间变化，证明了我们解决整个长途任务的能力，仅需10个演示。视频演示和代码将在polition-decomposition.github.io上找到。
Ravi Ramamoorthi
计算机图形和视觉中的许多问题，例如获取场景的图像，以促进许多方向从许多方向综合虚拟现实的新颖观点，通过整合来自许多不同事件的照明来计算现实图像，从许多不同的事件方向整合到场景像素上，观看角度，或获得和建模和建模涉及毛皮或皮肤的现实材料的外观，并需要进行较高的视图，并需要进行较高的视图，以进行较高的视图，以进行较高的视图，以进行较高的视图，以进行较高的视图，以进行较高的视图，以实现较高的视图，并涉及较高的视图，以实现较高的范围，以实现较高的范围，以实现较高的范围。空间位置和其他参数。在我的职业生涯中，我的小组开发了许多新颖的数学和信号处理工具来应对这些挑战，从而大大降低了获取和计算的成本。在本演讲中，我们描述了实时高质量预先计算的渲染，蒙特卡洛渲染的重大理论和实践进步，样本少量较少的顺序以及现实的新型视图合成。在所有情况下，这些方法现在都广泛地部署在生产中，我们讨论了我们开发的新计算和信号处理工具，包括反射为卷积，剪切和多个轴向滤波过滤，宽松的光场采样和神经辐射率。
具身认知、隐喻和儿童语言发展 Anna Re 教育技术研究所 CNR ITD Palermo Lavinia Maria Tiziano
莱考夫和约翰逊的理论认为，隐喻不仅仅是语言手段，还代表了我们思维的结构方式。从这个角度来看，隐喻表明，我们的身体感知和与具体世界的互动是理解抽象概念的必要基础。例如，在结构隐喻中，一个抽象概念是通过另一个抽象概念进行隐喻构建的。一个典型的例子是隐喻“争论就是战争”，其中每一次分歧的动态都被描述成一场战斗，强调对抗中的对抗性而非合作性（莱考夫和约翰逊，2008 年）。这种隐喻思维模式简化了复杂的概念，使人们能够更直接地理解，但它也会限制对现实某些方面的感知。同时，我们用来简化抽象概念的隐喻深深地限制了我们的具身思维。方位隐喻对于具身理论尤为重要，因为它们将概念组与空间位置或运动联系起来，从而遵循我们物理世界的规则。同样，我们在幼儿时期具体学到的关于物理世界的知识类似于抽象概念。Lakoff 和 Johnson 举的一个例子是“快乐是向上，悲伤是向下”，它有物理基础。事实上，当我们沮丧时，我们的姿势会反映出来；当我们快乐时，我们会直立。通过本体论隐喻，我们将抽象概念当做对象来谈论。从本质上讲，根据 Lakoff 和 Johnson (2008) 的说法，隐喻是人类语言不可或缺的元素，也是我们思维具身性的证据。
跳跃驱动器，复制器，转运器和时间旅行
表示所选为在行星A上的1 x与位于行星接地上的设备J e内的坐标V之间的差异。所需要的只是知道行星A（等式（14））上的欲望位置，而无需行进两个行星之间的距离D。为了在确切的统一体/对象中重建f（x）作为起点，f（x）上的f（x）坐标的拓扑结构必须与地球的起源相同，否则，重建将是不合理的，因为F（x）可以在Planet A.似乎很奇怪，不切实际的情况是，频率调节的结果与位于地球的设备j e内部的物体F（x）的结果可能导致地球上数百光年的planet A上的物体F（x）的出现。想象物体是人类。主要问题之一 - 行星a上对象f（x）的外观表示对象的副本或对象从转运器设备j e中消失，并在行星A上重新出现。对我们的最佳看法，在设备J E中的内部球形点上执行傅立叶积分，将对象转换为新的空间，即频率空间。对象在设备j e中停止。现在将对象编码为频率波模式。逆傅立叶在宽度或放置对象的频率空间上转换将重建对象。但是现在，我们可以在不同位置重建对象，因为频率空间不取决于空间位置，距离，速度，时间，我们可以随意地重建对象。
3D打印的多腔软执行器具有集成运动和传感功能，并通过生物启发的交织可折叠的内分体
人类的肌肉束具有同步神经感觉的多功能运动，使人可以执行复杂的任务，这激发了对机器人动作和感知机器人的功能整合的研究。尽管使用固有的依从性，软动力器已经开发了多种运动能力，但同时使用的方法通常涉及添加感应组件或嵌入某些信号的底层基质，从而导致结构复杂性和具有高度变化的部分的驱动部分之间的结构复杂性和差异。受到肌肉束多纤维机制的启发，提出了一种多腔功能整合（MCFI）方法，用于软气动执行器，以同时实现多维运动并通过分离和协调主动和被动腔来感知。引入了一个由生物启发的交织可折叠内体（Bife），以使用优化的目的可折叠性来构建和加强多腔室，从而实现3D打印单物质制造。执行伸长，收缩和双向弯曲，以基于基于多腔压力的运动学和感应模型感知其空间位置，方向和轴向力。建立了两个MCFI-ACTUATOR驱动的机器人：一个具有路径重建的软爬行机器人，具有对象外部感受的狭窄节流柔软的握把，验证了执行执行器的实用性以及对MCFI方法的智能软机器人创新的潜在的潜力。
制作狗的沉浸式屏幕界面，以控制其家中的屏幕
对表现出接收场的神经元的分析取决于生物体的空间位置，例如网格，位置或边界细胞，通常是从使用射击速率图绘制其在空间中的活性开始的。然而，映射方法是多种多样的，并取决于通常由实验者定性选择的调音参数，因此在整个研究中都有很大变化。诸如此类参数的小变化可能会显着影响结果，但是迄今为止尚未尝试对发射速率图进行定量研究。使用模拟数据集，我们检查了调谐参数，记录持久性和射击场大小如何影响使用最广泛使用的方法生成的空间图的准确性。对于每种方法，我们都发现了一个明确的参数子集，该参数产生了低误差射击率图并隔离了产生的参数1）可能的误差最小，2）帕托托 - 最佳参数集，这些参数集平衡，计算时间，位置场检测准确性和缺失值的外推。平滑的双变量直方图和平均移位直方图始终与最快的计算时间相关联，同时仍提供准确的地图。自适应平滑和嵌合方法被发现可以最有效地补偿低位置采样。内核平滑的确定性估计还可以很好地补偿了低采样的良好，并获得了准确的地图，但它也是测试最慢的方法之一。总体而言，在大多数情况下，双变量直方图，再加上空间平滑，这可能是最理想的方法。