XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System3d
引用这项研究：Al-Posali，A.，Amyay，M。和El Ouazani Ech-Chahdi，K。（2024）。中部图集 - 摩洛哥湖水表面积的变化
这项研究的主要目的是讨论3D超现实主义的概念，这已成为近年来视觉交流设计领域的重要趋势，以及一些相关的视觉作品。具有唤起潜意识情绪的能力，超现实主义被视为各个领域的主题。但是，在这里，超现实主义的主题仅限于视觉交流设计领域的三维设计和动画示例。文档分析是首选的研究方法。使用Internet上的数字资源对该主题进行了文献综述。此外，还包括3D设计软件中创建的超现实图像和动画的示例。研究得出的结论是，当视觉通信产品使用3D超现实主义时，观众与产品的互动需要更长的时间。元素，例如潜意识元素的可视化，包括在同一组成中具有不同功能的对象，以及真实和虚拟之间的不确定性有效地创造了这种基于时间的差异。
制作3D场景互动
交互式3D环境是对体现的AI代理进行培训和评估的关键，这使得对现实的大型3D数据集的可用性对于该地区未来的杂志至关重要。然而，现代的最先进的模拟数据库很少包含一百多个相互影响的场景[26] [19] [14]，因为手动场景既耗时又耗时且昂贵。虽然已经努力从头开始生成模拟场景[5]，但在这些环境中训练AI代理的结果并不令人满意[12]，可能是因为这些解决方案使用过度简单的规则，导致了不现实的世代。同时，扫描真实环境构建的3D重建数据集可能包含数千个现实的场景[4] [42] [40]，而缺乏交互所需的物理对象注释。在此项目中，我们引入了一个解决方案，该解决方案利用了在线可用于在两个阶段的程序生成的在线可用的Abun dant 3D重建数据。首先，我们使用接地的SAM [33]，这是一个强大的开放式对象检测和半分割工具来分割和注释输入3D网格，并使用用户定义的对象类别。第二，我们使用剪辑[28]图像表示和上一步预测的类标签找到了每个检测到的对象的最近数据库对象（语义和方向上的类似）。此过程可用于将任何3D网格场景（重建或生成）转换为具有较高的环境，通过用丰富的注释数据库对象替换其原始网格顾问来通过重新流动。
微调袖珍条件3D分子...
在药物发现中，产生与靶蛋白结合的分子，同时提出所需的化学特性是一个基本挑战。在分子产生的深度学习的早期阶段，大多数模型并未明确模拟产生的分子与靶蛋白之间的相互作用。相反，它们将分子作为微笑字符串或图形产生，仅通过对接得分考虑靶蛋白。这种方法面临概括的局限性，并要求对不同目标进行模型的重新训练。相比之下，新型的袖珍3D分子生成方法通过从蛋白结合口袋输入产生3D分子结构来取得重大改进。例如，Atom-AutoreReReTresbility模型Pocket2mol在创建具有较高结合和理想化学特性的分子方面表现出卓越的性能。但是，它具有局限性，包括产生不切实际的立体化学结构和对产生分子的证券的约束，后者源于训练以复制训练集中的分子。为了克服这些局限性，我们提出了一种加强学习方法，以微调模型以生成具有增强特性的分子。为了证明其有效性，我们进行了一个实验，在该实验中，我们使用方法最大程度地减少了模型的立体化学问题，并增强了产生的分子的吸毒和结合亲和力。可以在https://github.com/deargen/pocket2mol rl公共场所找到推理和复制说明的源代码。我们的结果表明，这种方法不仅可以解决Pocket2mol的现有问题，而且还为分子产生指标建立了新的基准，从而强调了我们方法的推进分子产生的潜力。
3D代的进步：调查
摘要生成3D模型在于计算机图形的核心，一直是数十年研究的重点。随着先进的神经表示和生成模型的出现，3D内容生成的领域正在迅速发展，从而实现了日益高质量和多样化的3D模型的创造。该领域的快速增长使得很难与最近的所有发展保持一致。在本调查中，我们旨在介绍3D生成方法的基本方法，并介绍结构化路线图，涵盖3D表示，生成方法，数据集和相应的应用程序。具体来说，我们介绍了3D表示，这些表示是3D代的骨干。此外，我们还提供了有关生成方法快速增长的文献的概述，该方法由算法范式的类型分类，包括前馈生成，基于优化的生成，程序性生成和生成性新颖的视图合成。最后，我们讨论可用的数据集，应用程序和公开挑战。我们希望这项调查能够帮助读者探索这个令人兴奋的话题，并在3D内容生成领域的进一步发展。
文化遗产的 3D 激光扫描
6帮助您决定。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 6.1想要哪些输出？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 6.2主题有多大？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 6.3需要什么水平的准确性？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 6.4什么测量解决方案？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 6.5是否需要引用调查？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 6.6时间和访问限制？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 6.7是否需要三维信息？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 6.8预算。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 6.9您可以自己做吗？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 6.10有什么选择？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17
CERO 3D孵化器和生物反应器
CERO 3D孵化器和生物反应器是一种新颖的独立孵化器，可监视和控制温度，pH和CO 2水平。1-4个单独控制的Cerotubes，其体积高达50毫升，以标准化的方式提供最高的生物质收益率，并具有最低的处理要求。 带有小的纤维和底部的Cerotubes的设计完美，可降低样品的压力并创造最佳的培养条件。1-4个单独控制的Cerotubes，其体积高达50毫升，以标准化的方式提供最高的生物质收益率，并具有最低的处理要求。带有小的纤维和底部的Cerotubes的设计完美，可降低样品的压力并创造最佳的培养条件。
3D扫描多普勒激光雷达
参考。 B212058en-C©Vaisala 2022该材料受版权保护，所有版权都由Vaisala及其个人合作伙伴保留。 保留所有权利。 任何徽标和/或产品名称都是Vaisala或其个人合作伙伴的商标。 严格禁止未经Vaisala事先书面同意，以任何形式包含的信息的复制，转移，分发或存储被严格禁止。 所有规格（包括技术）可能会更改，恕不另行通知。参考。B212058en-C©Vaisala 2022该材料受版权保护，所有版权都由Vaisala及其个人合作伙伴保留。保留所有权利。任何徽标和/或产品名称都是Vaisala或其个人合作伙伴的商标。严格禁止未经Vaisala事先书面同意，以任何形式包含的信息的复制，转移，分发或存储被严格禁止。所有规格（包括技术）可能会更改，恕不另行通知。
3D 医学轴向变压器：用于 3D 脑肿瘤分割的轻量级变压器模型
近年来，基于 Transformer 的模型在医学图像分割领域备受关注，研究也在探索将其与 Unet 等成熟架构相结合的方法。然而，这些模型对计算的要求很高，导致当前大多数方法都侧重于分割 MRI 或 CT 图像的 2D 切片，这会限制模型学习深度轴上语义信息的能力，导致输出边缘不均匀。此外，医学图像数据集（尤其是用于脑肿瘤分割的数据集）规模较小，这对训练 Transformer 模型构成了挑战。为了解决这些问题，我们提出了 3D 医学轴向 Transformer (MAT)，这是一种用于 3D 脑肿瘤分割的轻量级端到端模型，它采用轴向注意机制来降低计算需求，并通过-distillation 来提高在小数据集上的性能。结果表明，我们的方法比其他模型具有更少的参数和更简单的结构，实现了卓越的性能并产生了更清晰的输出边界，使其更适合临床应用。代码可在 https://github.com/AsukaDaisuki/MAT 上找到。关键词：深度学习、3D 脑肿瘤分割、3D Transformer、轴向注意力、自我蒸馏
主动 3D 传感 - 哥伦比亚大学 CS
摘要 主动三维视觉涉及从场景中可见表面的几何形状和纹理中提取信息，推理数据并最终传达结果。随着电子学、光子学、计算机视觉和计算机图形学领域的最新技术进步，现在可以构建可靠、高分辨率和精确的三维主动测距相机。本文将介绍组成这些测距相机的元素。回顾了这些系统中大多数的基本物理原理。特别是，本文介绍了光学三角测量和时间延迟测量系统。展示了一些说明该技术的应用。最后，为了帮助读者，列出了一些基于网络的主动 3D 视觉资源。
从 3D 打印到创新 4D
摘要：技术进步和新材料、先进材料的开发使从三维（3D）打印过渡到四维（4D）打印的创新成为可能。3D打印是通过沉积叠加的材料层来精确创建具有复杂形状的物体的过程。当前的3D打印技术允许放置两种或多种不同聚合物材料的细丝，再加上随着时间推移或在外部刺激作用下改变形状的智能材料的开发，使我们能够创新并迈向一个新兴的研究领域，即创新的4D打印技术。4D打印使得制造用于各种技术应用的执行器和传感器成为可能。目前，其最重要的发展是智能纺织品的制造。4D打印的潜力在于模块化制造，其中织物与打印材料的相互作用使得能够创建生物启发和仿生设备。本综述的核心部分总结了主要外部刺激对4D纺织材料的影响，然后介绍了主要应用。形状记忆聚合物为纺织行业带来了当前和潜在的机遇，包括开发用于抵御极端环境的智能服装、辅助假肢、智能夹板或矫形器（用于帮助肌肉进行医疗恢复）和舒适设备。未来，智能纺织品将发挥更加重要的作用，因此可以预见 4D 打印在未来十年的应用领域。