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GSCORE：通过3D高斯脱落的架构支撑效率的有效辐射场渲染
摘要本文介绍了GSCORE，这是一个硬件加速器单元，该单元有效地执行了使用算法优化的3D Gauss-ian剥落的渲染管道。GSCORE基于对基于高斯的辐射场渲染的深入分析的观察，以提高计算效率并将技术带入广泛采用。在此过程中，我们提出了几种优化技术，高斯形状感知的交叉测试，分层排序和下图跳过，所有这些都与GSCORE协同集成。我们实施了GSCORE的硬件设计，使用商业28NM技术进行合成，并评估具有不同图像分辨率的一系列合成和现实世界场景的性能。我们的评估要求表明，GSCORE在移动消费者GPU上实现了15.86倍的速度，其面积较小，能源消耗较低。
管理国防机构、现场活动的后续步骤...
1。PSA监督和指南1 1-10 2。客户反馈和绩效评估1 1-10 3。计划，编程，预算1 1-11 C.定价实践和计划I I I-1 D.国防改革计划（DRI）及相关商业实践计划1 1 1-12 E.人员和设施管理计划或计划或信息技术人员/信息技术人员/资源1 1-12 F. F.
利用神经速度场进行微分同胚图像配准
微分同胚图像配准能够提供平滑的变换和拓扑保存，在许多医学图像分析任务中是必需的。传统方法对可接受的变换空间施加某些建模约束，并使用优化来寻找两幅图像之间的最佳变换。指定正确的可接受的变换空间具有挑战性：如果空间过于严格，配准质量可能会很差，而如果空间过于笼统，则优化可能难以解决。最近基于学习的方法利用深度神经网络直接学习变换，实现了快速推理，但由于难以捕捉微小的局部变形和泛化能力，在准确性方面面临挑战。在这里，我们提出了一种新的基于优化的方法，称为 DNVF（带神经速度场的微分同胚图像配准），该方法利用深度神经网络来建模可接受的变换空间。具有正弦激活函数的多层感知器 (MLP) 用于表示连续速度场，并为空间中的每个点分配一个速度矢量，从而提供对复杂变形进行建模的灵活性以及优化的便利性。此外，我们提出了一种级联图像配准框架 (Cas-DNVF)，结合了优化和基于学习的方法的优点，其中训练完全卷积神经网络 (FCN) 来预测初始变形，然后使用 DNVF 进行进一步细化。在两个大型 3D MR 脑部扫描数据集上进行的实验表明，我们提出的方法明显优于最先进的配准方法。
定量测量微电子设备中的电场，位于原位的STEM Victor Boureeau 1，Lucas Bruas 2，Matthew Bryan 2
定量测量微电子设备中电场的定量测量由位于原位的STEM Victor Boureeau 1，Lucas Bruas 2，Matthew Bryan 2，Matthew Bryan 2，Jean-LucRouvière3和David David Cooper 2** 1* 1。电子显微镜跨学科中心，EPFL，洛桑，瑞士。2。大学。Grenoble Alpes，CEA，Leti，Grenoble，法国。3。大学。Grenoble Alpes，CEA，Irig-Mem，Grenoble，法国。*通讯作者：David.cooper@cea.fr纳米尺度上字段的定量映射对于了解设备的行为并提高其性能至关重要。从历史上看，这是通过过轴电子全息图执行的，因为该技术已经成熟并提供了可靠的定量测量[1]。近年来，硬件的改进使扫描传输电子显微镜（STEM）实验期间的衍射模式的记录成为可能，从而生成所谓的4D-STEM数据集。越来越多的数据处理方法与特定的采集设置相结合，导致了广泛的像素化词干技术[2]。在这里，我们探讨了以像素化的茎构型进行的差异相位对比度（DPC）技术[3] [4]。它允许根据衍射平面中发射光束的强度位移对电场进行定量测量。我们将展示如何受显微镜和数据处理的配置影响类似DPC的像素化的茎测量值。结果将与电子全息图和仿真进行比较。样品在图1和图2中显示。1（c）。开始，我们将在掺杂的硅P -N结上进行工作，并以对称1 E 19 cm -3的浓度掺杂，在-1.3 V的反向偏置下进行检查。使用此样品，平均内部电位（组合电位）没有变化，偏置电压会增加内置电场。通过聚焦的离子束制备了连接的横截面，并在FEI Titan显微镜中使用Protochips Aduro 500样品支架附着在芯片上进行原位偏置实验，该实验在200 kV下运行。1（a，b），晶体厚度为390 nm，如收敛束电子衍射测量。使用二级离子质谱掺杂剂测量作为输入，用Silvaco软件对结中的电场进行建模。整个连接处的轮廓如图通过离轴电子全息图测量了偏置连接的电场，请参见图。1（c，d），并在除去非活动厚度后与建模很好地一致[1]。反向偏见的P-N连接的电场的大小约为0.65 mV.cm -1，耗尽宽度约为60 nm。已经研究了不同的像素化的茎构和处理方法，以测量连接处的电场。当探针大小大于特征场变化长度时，导致射击梁内部强度重新分布时，使用了一种算法（COM）算法。当传输梁小于场变化并经历刚性变速时，使用模板匹配（TM）算法[5]。2（a）。电场图如图首先，使用低磁化（LM）茎构型，使用的一半收敛角为270 µRAD，相机长度为18 m。连接处的衍射图显示了传输梁边缘处强度的重新分布，因此使用COM加工，请参见图。2（e）和图中绘制了一个轮廓。2（i）。连接点的耗尽宽度似乎约为100 nm，这表明由于LM茎配置的探针大小较大，
凝结物理学中的现场理论
在此类中，我将通过示例表明现场理论如何描述凝结物理学中的某些重要现象。在经典和量子力学中，用一维谐波链说明了从离散到连续描述的过渡。自发对称性破裂是用弱相互作用的玻色气体的超流体现象引入的。这是对经典非线性sigma模型的研究，以及如何使用重新归一化的方法来治疗。还详细讨论了kosterlitz-无尽的相位过渡。通过在随机相近似级别的电子模型中引入筛选概念。超导性在平均场和随机相近似中描述。在约瑟夫森交界处的背景下，用于耗散的Caldeira-Leggett模型用于说明Instantons在量子力学中所起的作用。如果时间允许，则琼脂化将以（1+1）维空间覆盖。
磁共振基础知识：磁场、核磁特性、组织对比度、图像采集
核磁共振 (NMR) 是对原子核磁特性的光谱研究。原子核的质子和中子具有与其核自旋和电荷分布相关的磁场。共振是一种能量耦合，当单个原子核被置于强外部磁场中时，它会选择性地吸收并随后释放这些原子核及其周围环境所特有的能量。自 20 世纪 40 年代以来，NMR 信号的检测和分析已作为化学和生物化学研究中的分析工具得到了广泛的研究。NMR 不是一种成像技术，而是一种提供有关放置在小体积、高场强磁性装置中的样本的光谱数据的方法。在 20 世纪 70 年代初，人们意识到磁场梯度可用于定位 NMR 信号并生成显示质子磁特性的图像，反映临床相关信息，再加上技术进步和“体型”磁体的发展。随着 20 世纪 80 年代中期临床成像应用的增多，“核”含义被抛弃，磁共振成像 (MRI) 及其大量相关缩略词开始被医学界普遍接受。随着磁场强度更高的磁铁以及解剖、生理和光谱研究的改进，MR 应用的临床意义不断扩大。对软组织差异的高对比敏感度以及使用非电离辐射对患者的固有安全性是 MRI 取代许多 CT 和投影射线照相方法的主要原因。随着图像质量、采集方法和设备设计的不断改进，MRI 通常是检查患者解剖和生理特性的首选方式。但它也存在缺点，包括设备和选址成本高、扫描采集复杂、成像时间相对较长、图像伪影明显、患者幽闭恐惧症以及 MR 安全问题。本章回顾了磁学的基本特性、共振概念、组织磁化和弛豫事件、图像对比度的生成以及获取图像数据的基本方法。第 13 章讨论了高级脉冲序列、图像特征/伪影的说明、MR 波谱、MR 安全性和生物效应。
2025 现场教员及任务督导员培训.pptx
● 培训将被记录 ● 曼德尔学校信息 ● 实地教育概述 ● 实地教育的重点和意图 ● 角色和职责 ● 定位和安全 ● Tevera ● 实地教育中的课程整合 ● 基于能力的课程 ● 学习协议 ● 评估 ● 监督、指导和学生学习 ● 实地教育资源 ● 总结和评估
LiDAR4D：用于新型时空视图 LiDAR 合成的动态神经场
尽管神经辐射场 (NeRF) 在图像新视图合成 (NVS) 方面取得了成功，但 LiDAR NVS 仍然基本上未被探索。以前的 LiDAR NVS 方法采用了与图像 NVS 方法的简单转变，同时忽略了 LiDAR 点云的动态特性和大规模重建问题。鉴于此，我们提出了 LiDAR4D，这是一个可微分的 LiDAR 专用框架，用于新颖的时空 LiDAR 视图合成。考虑到稀疏性和大规模特性，我们设计了一种结合多平面和网格特征的 4D 混合表示，以由粗到细的方式实现有效重建。此外，我们引入了从点云衍生的几何约束来提高时间一致性。对于 LiDAR 点云的真实合成，我们结合了光线丢弃概率的全局优化来保留跨区域模式。在 KITTI-360 和 NuScenes 数据集上进行的大量实验证明了我们的方法在实现几何感知和时间一致的动态重建方面具有优越性。代码可在 https://github.com/ispc-lab/LiDAR4D 获得。
Zignerf：带有可逆生成神经辐射场
生成的神经辐射场（NERF）通过学习一组未经未介绍的图像的分布来综合多视图图像，表现出非常熟练的熟练程度。尽管现有的生成nerf具有在数据分布中生成3D一致的高质量随机样本的才能，但创建单数输入图像的3D表示仍然是一个巨大的挑战。在此手稿中，我们介绍了Zignerf，这是一种创新的模型，该模型执行零击生成的对抗网（GAN）倒置，以从单个脱离分布图像中生成多视图。该模型的基础是一个新型逆变器的基础，该逆变器映射到了发电机歧管的潜在代码中。毫无意义，Zignerf能够将对象从背景中解散并执行3D操作，例如360度旋转或深度和水平翻译。使用多个实数数据集对我们的模型的效率进行验证：猫，AFHQ，Celeba，Celeba-HQ和Compcars。