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使用4D隐式神经表示
构建准确的地图是构成可靠的局部设备，计划和导航的关键构建块。我们提出了一种新的方法，可以利用LiDAR扫描来建立动态环境的准确地图。为此，我们建议将4D场景编码为新的时空隐式神经图表示，通过将时间依赖性的截断符号距离函数拟合到每个点。使用我们的代表，我们通过填充动态零件来提取静态图。我们的神经表示基于稀疏特征网格，一种全球共享的解码器和时间依赖性的BAIS函数，我们以无监督的方式共同优化。要从一系列li-dar扫描学习此表示形式，我们设计了一个简单而有效的损耗函数，以分段方式监督地图优化。我们在包含静态图的重建质量和动态点云的分割的各种场景上评估了我们的方法1。实验结果表明，我们的方法是删除输入点云的动态部分的过程，同时重建准确而完整的3D地图，以超出几种最新方法。
扩展动态的人类场景相互作用建模
已经取得了显着的迈进，该领域显然是由于缺乏高质量数据集而导致的。早期数据集（如Pigraphs [39]和Prox [16]）启动了探索，但受到可扩展性和数据质量的约束。MOCAP数据集[14，30]使用Vicon等复杂的设备优先考虑高质量的人类运动限制。但是，他们通常缺乏捕获多样化和沉浸式的HSI。通过RGBD视频录制的可扩展数据集提供了更广泛的实用程序，但受到人类姿势和对象跟踪质量较低的阻碍。合成数据集的出现[1，3，4，55]提供了成本效率和适应性，但无法封装完整的现实HSI频谱，尤其是在捕获动态3D触点和对象跟踪时。为了应对这些挑战，这项工作首先引入了trumans（t rack hum a um a u u u u u u u u u u u u u u a ctio n s in s cenes）数据集。Trumans成为最广泛的运动捕获HSI数据集，涵盖了15个小时以上15个小时的室内场景中的各种相互作用。它捕获了全身的人类动作和部分级别的对象动力学，重点是接触的现实主义。通过将物理环境复制到准确的虚拟模型中，可以进一步增强此数据集。外观和运动的广泛增强都应用于人类和物体，以确保相互作用的高度有限。接下来，我们设计了一个计算模型，通过将场景和动作作为条件同时采取行动来应对上述挑战。我们对杜鲁士数据集和运动合成方法进行了全面的交叉评估。特别是，我们的模型采用自回归的条件扩散，场景和动作嵌入作为征用输入，能够产生任意长度的运动。为了整合场景上下文，我们通过在本地化的基础上查询全局场景的占用来开发有效的场景感知者，这在导航杂乱的场景时表现出了3D感知的碰撞避免的强大效率。为了将框架的动作标签合并为条件，我们将时间特征集成到动作片段中，使模型在粘附在给定的动作标签时随时接受指令。场景和动作条件的这种双重整合增强了我们方法的可控性，为在3D场景中合成合理的长期运动提供了细微的界面。将trumans与现有人物进行比较，我们证明了杜鲁士人明显提高了最先进的方法的性能。此外，我们的方法在定性和定量上进行了评估，超过了现有的运动综合方法，其质量和零击性能力在看不见的3D场景上，非常接近原始运动捕获数据的质量。除了运动合成之外，杜鲁士人已经针对人类的姿势和接触估计任务进行了基准测试，证明了其多功能性并将其确立为一系列未来的研究努力的宝贵资产。
用移动操作的交互式对象搜索语言的动态场景图
摘要 - 为了充分利用移动操纵机器人的功能，必须在大型未探索的环境中自主执行的长途任务。虽然大型语言模型（LLMS）已显示出关于任意任务的紧急推理技能，但现有的工作主要集中在探索的环境上，通常集中于孤立的导航或操纵任务。在这项工作中，我们提出了MOMA-LLM，这是一种新颖的方法，该方法将语言模型基于从开放式摄影场景图中得出的结构化表示形式，随着环境的探索而动态更新。我们将这些表示与以对象为中心的动作空间紧密地交织在一起。重要的是，我们证明了MOMA-LLM在大型现实室内环境中新型语义交互式搜索任务中的有效性。最终的方法是零拍摄，开放式摄影库，并且可以易于扩展到一系列移动操作和家用机器人任务。通过模拟和现实世界中的广泛实验，与传统的基线和最新方法相比，我们证明了搜索效率的显着提高。我们在http://moma-llm.cs.uni-freiburg.de上公开提供代码。
intrinsicavatar：通过显式射线跟踪
我们提出了intincavatar，这是一种新的方法，是一种从单眼视频中照亮的，包括几何形状，反照率，材料和环境的内在特性。基于人类的神经渲染的最新进展已使来自单眼视频的穿着人类的高质量几何形状和外观重建。然而，这些方法烘烤了内在特性，例如反照率，材料和环境照明成一个单一的纠缠神经表示。另一方面，只有少数作品可以解决估计单眼视频中穿衣人类的几何形状和分离的外观特性的问题。，由于通过学习的MLP对次要阴影效应的近似值，他们通常会获得有限的质量和分离。在这项工作中，我们建议通过蒙特卡罗射线跟踪明确地对次级阴影效应进行建模。我们将衣服的人体的渲染过程建模为体积散射过程，并将射线跟踪与人体的作用相结合。我们的方法可以从单眼视频中恢复服装人类的高质量地理，反照率，材料和照明特性，而无需使用地面真相材料进行监督的预训练。fur-hoverore，因为我们明确地对体积散射过程和射线追踪进行了建模，所以我们的模型自然而然地形成了一般 -
视觉增强的动态语义原型，用于生成零拍学习
生成的零拍学习（ZSL）学习了一个生成器来合成看不见类的视觉样本，这是推进ZSL的有效方法。然而，现有的发电方法依赖于高斯噪声和预定义的语义原型的条件，这限制了仅在特定的看到类中优化的发电机，而不是对每个视觉实例进行特征，从而导致概括不良（例如，过度适用于可见的类）。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的视觉启动动态语义原型方法（称为VADS），以增强发电机来学习准确的语义 - 视觉映射，以充分利用视觉效果的知识为语义条件。详细说明，VADS由两个模块组成：（1）视觉吸引域知识学习模块（VDKL）了解视觉特征的偏见和全局先验（称为域的视觉知识），这些偏见取代了纯净的高斯噪声，以提供更丰富的先验噪声信息； （2）以视觉为导向的语义更新模块（VOSU）根据样本的视觉表示更新语义原型。最终，我们将它们的输出作为动态语义原型串联，作为发电机的条件。广泛的实验表明，我们的VAD在三个突出的数据集上实现了上升的CZSL和GZSL prounperces，并且在Sun，Cub和Awa2上分别胜过其他最先进的方法，其平均分别增加了6.4％，5.9％，5.9％和4.2％。
铅主导的超精细相互作用影响卤化物钙钛矿中的载流子自旋动力学
其在光伏应用领域的研究引起了人们的兴趣，因为它们的量子效率已经达到了 25.5% [1]，而且还扩展到辐射传感 [2,3] 和各种光电设备。[4–7] 达到高质量 MAPbI 3 、FAPbI 3 和 CsPbI 3 单晶的极限，与 MA、FA 和铯 (Cs) 阳离子混合物的组合结构成为最先进的钙钛矿材料，提高了量子效率并将结构稳定性从几天延长到几个月。[2,8–10] 由于基本物理性质接近其母结构，因此所提出的 FA 0.9 Cs 0.1 PbI 2.8 Br 0.2 可作为铅卤化物钙钛矿类的有效模型系统。与传统的 III-V 和 II-VI 半导体相比，钙钛矿在某种意义上具有反转的能带结构：价带 (VB) 态由 s 轨道形成，而导带 (CB) 态由 p 轨道贡献。强自旋轨道耦合，特别是 Rashba 效应 [11–14] 也会交换电子和空穴的自旋特性。[15,16] 因此，与晶格核的超精细相互作用由空穴而不是电子主导。钙钛矿能带结构为光学跃迁提供了清晰的极化选择规则，因此结合
动态频谱访问框架用于授权使用电视白色空间的使用框架。
1。背景1 1.1。肯尼亚的沟通局法律和监管框架1 1.2。关键职责2 1.3。频谱管理职责2 1.4。电信设备类型批准2 1.5。国际方法对频谱管理的重要性3 1.6。将当局的任务应用于电视白色空间4 2。频谱共享TVWS应用程序的机会5 2.1。电视白空间的定义5 2.2。白空间设备操作的授权6 2.3。与电视白色空间相关的风险7 2.4。TVWS 8 2.5的可能许可模型。采用了TVWS的许可模型8 3。使用电视白色空间10 3.1的框架。简介和概述10 3.2。TVWS框架的关键规定11 3.3。主要参考标准11 3.4。地理位置数据库的资格12 3.5。主人和客户端WSD 13 3.6。设备参数13 3.7。操作参数13 3.8。通道使用参数13 3.9。WSD和GeoLocation数据库之间的参数交换14 3.10。干扰管理15 3.11。调整最大发射功率15 3.12。停止提供地理位置数据库服务的要求15 3.13。符合参数的传输15 4。电视白空间试验18 4.1。引言18 4.2。审判目标19 4.3。试验时间表19 4.4。地理位置数据库验证20 4.5。白空间审判授权21 4.6。试验期间的操作员，数据库和设备合作伙伴21 4.7。审判风险23 4.8。地理位置数据库服务模型23 4.9。将数据从权限转移到地理位置数据库24 4.10。设备的地理位置24 4.11。在WSD和GeoLocation数据库之间交换参数24 4.12。干扰管理24 4.13。TVWS试验结果的目标和摘要24
动态环境中的战略规划
摘要 企业传播规划正处于转型期。在 VUCA 世界中，规划必须适应不稳定、不确定、复杂和模糊的环境。战略规划分析、计划、实施和评估传播计划或活动，但同时需要变得越来越敏捷。本文提出了战略规划正在从传统的、相当线性的方法向新的、更具动态性的模型演变的论点。基于文献，通过将设计思维原则、实践和技术引入传播研究的知识体系，提供了一种新的视角。因此，本文将设计思维作为一种思维方式和一种在企业传播规划中创造性解决问题的手段。一项在德国传播机构和咨询公司中进行的定性研究的结果表明，设计思维的元素已被实践者使用和实施。研究确定至少有五种类型的实现，其中三种与设计思维有明显的联系。基于这些发现，一种模块化、以利益相关者为中心的传播规划方法被概念化。
材料动态过程的时间分辨断层扫描
层析成像是分析内部成分排列的一种方法。医学可能是利用这种方法并推动其发展的最著名学科。[1–3] 然而，层析成像也已应用于其他研究领域，如材料科学[4,5]、生物学[6]、考古学[7]甚至流体动力学[8]，并且在工业领域也越来越受到认可，例如用于质量控制[9]或无损检测[10]。图像采集与实时重建算法[11]、高级图像分析[12]、特征分割和识别分析算法[13,14]与现代机器学习工具[15,16]的结合增强了这种方法的潜力。如今，实验室扫描仪普及且功能强大，受益于改进的空间和时间分辨率，尽管尖端实验仍然局限于高亮度同步加速器和X射线自由电子激光器。可以在极短的时间内获得高空间分辨率。[17,18] 对高空间和时间分辨率、大视野和高总记录时间的需求意味着目标的冲突。文献中概述了不同设备可用的实际速度和分辨率。[19–21]
单眼视频的动态头部重建
我们提出了来自单眼RGB视频的动态3D头部重建的单眼神经参数头模型（Mono NPHM）。到此为止，我们提出了一个潜在的空间空间，该空间在神经参数模型的顶部参数化纹理场。我们限制了预测的颜色阀与基础几何形状相关，以便RGB的梯度有效地影响反向渲染过程中的潜在几何代码。为了提高表达空间的代表能力，我们使用超二维增强了向后变形场，从而在拓扑具有挑战性的表达式中显示出颜色和几何表示。使用Mono NPHM作为先验，我们使用基于符号距离字段的体积渲染来处理3D头重建的任务。通过nu毫无反转，我们使用面部锚点构成了具有里程碑意义的损失，这些损失与我们的规范几何表示紧密相关。为了评估单眼RGB视频的动态面部重建任务，我们在休闲条件下记录了20个具有挑战性的Kinect序列。单nphm超过 -