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3D网络-Open6Ghub
BMBF项目“ Open6Ghub”的这一立场论文描述了BMBF德国6G计划的统一3D网络的活动，强调了这些研发活动对德国和欧洲的必要性，通过描述统一的3D网络的社会和经济重要性，并反映了其国际政府资助的行动和工业界的既有领域又有领域的领域和市场范围和市场范围。本文还强调了Open6Ghub活动的关键成就和结果，并命名了将3D网络用例和技术统一和巩固的第一步，将提供给3GPP标准化。根据累积的专业知识，未来熟练的劳动力和全球影响的股票，在不久的将来需要解决的研发要素的例子，以继续迄今为止在全球3D网络市场上成功定位德国和欧洲工业的道路。这是保证6G技术技术主权的唯一方法，这对于德国和欧洲社会和经济至关重要。
HiRes™ 超 3D
HiFocus™ SlimJ 电极......................................................................................................................................................................................................29 HiFocus SlimJ 电极描述.................................................................................................................................................................................... 29 HiFocus SlimJ 电极规格....................................................................................................................................................................................... 30 HiFocus SlimJ 电极设备要求....................................................................................................................................................................... 31 HiRes 超可重复使用手术工具包，CI-4509............................................................................................................................................................. 31 HiFocus 电极钳，CI-4350............................................................................................................................................................................. 32 HiFocus Mid-Scala 耳蜗切开术测量仪，CI-4347............................................................................................................................................. 32 HiFocus Mid-Scala 爪工具，CI-4254............................................................................................................................................................. 33 HiFocus SlimJ 电极深度测量仪， CI-1605................................................................................................................................................ 33 HiFocus SlimJ 电极 – 插入耳蜗................................................................................................................................................................... 34 HiFocus SlimJ 电极插入 - 使用镊子的徒手技术...................................................................................................................................... 35 成像...................................................................................................................................................................................................... 37 重新插入 HiFocus SlimJ 电极.................................................................................................................................................................... 37 包扎耳蜗造口术.................................................................................................................................................................................... 37 盘绕电极导线............................................................................................................................................................................................................................................ 38
人工智能 3D 视频会议
我们提出了一种人工智能介导的 3D 视频会议系统，该系统可以使用消费级计算资源和最少的捕获设备重建并自动立体显示真人大小的说话头部。我们的 3D 捕获使用一种新颖的 3D 提升方法，将给定的 2D 输入编码为用户的高效三平面神经表示，可以从新颖的视点实时渲染。我们基于人工智能的技术大大降低了 3D 捕获的成本，同时以传统 2D 视频流为代价在接收端提供高保真的 3D 表示。我们基于人工智能的方法的其他优势包括能够同时容纳照片级和风格化的化身，以及能够在多向视频会议中实现相互目光接触。我们演示了我们的系统，使用跟踪立体显示器提供个人观看体验，并使用光场显示器提供房间规模的多观众体验。
Simcenter 3D 用于电磁仿真
Simcenter™ 3D 软件线束电磁能力 (EMC) 选项在 Simcenter 3D 高频电磁 (EM) 上允许您分析电线束的 EMC 性能。这些可以由任意数量的分支组成，具有束的一般横截面信息：具有任意数量导体和一般横截面几何形状的电缆。线束直接从世界领先的线束工程工具 CAPITAL™ 软件导入 Simcenter 3D，包括从 CAPITAL 自动生成 3D 路径和分配属性，使 EMC 分析非常高效。
流式优化的3D高斯脱落
3D高斯脱落（3DGS）已成为一种开创性的3D场景表示技术，提供了前所未有的视觉质量和渲染效率。但是，3DGS场景的大量数据卷在流媒体上构成了重大挑战。现有对3DGS的研究主要集中在压缩和提高效率上，忽略了流传输的具体质量。此外，3DG中的球形谐波颜色表示使基于视口的传输分配复杂化。在没有明显质量下降的情况下实现层次结构高斯流也是一个重大挑战。为了应对这些挑战，我们提出了SRBF-Gaussian，这是一种彻底改变传统3DGS格式的新范式。我们的方法基于球形径向基础函数（SRBF）和HSL颜色空间引入了与视口有关的颜色编码，从而可以选择性地传输与视口相关的颜色数据。这在保持视觉质量的同时减少了数据传输。我们实施自适应高斯修剪和传输，以适应当前的视口和网络条件。补充 - 我们开发了连贯的多级高斯表示，以在质量水平之间平稳过渡。我们的系统结合了用户 - 行为感知的流策略，以预测和预先提取相关数据。在云VR方案中，我们的方法表明了实质性改善，PSNR增长了5.63％-14.17％，延迟下降7.61％-59.16％，总体经验质量（QOE）提高了10.45％-30.12％。