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3D可见性 - 可见的可通用的神经辐射场，用于相互作用的手
神经辐射场（NERFS）是场景，物体和人类的有希望的3D代表。但是，大多数措施方法都需要多视图输入和每场培训，这限制了其现实生活中的应用。此外，熟练的方法集中在单个受试者的情况下，留下涉及严重障碍和挑战性视图变化的互动手的场景。为了解决这些问题，本文提出了一个可见的可见性 - 可见性的NERF（VA-NERF）框架，用于互动。具体来说，给定相互作用的手作为输入的图像，我们的VA-NERF首先获得了基于网格的手表示，并提取了相应的几何和质地。随后，引入了一个功能融合模块，该模块利用了查询点和网格顶点的可见性，以适应双手的特征，从而可以在看不见的区域的功能中进行重新处理。此外，我们的VA-NERF与广告学习范式中的新型歧视者一起进行了优化。与传统的分离器相反，该官员预测合成图像的单个真实/假标签，提议的判别器生成了一个像素的可见性图，为看不见的区域提供了精细的监督，并鼓励VA-NERF提高合成图像的视觉质量。互惠2.6m数据集的实验表明，我们所提出的vanerf的表现明显优于常规的nerfs。项目页面：https：//github.com/xuanhuang0/vanerf。
SILVR：可伸缩的LIDAR-VISUAL-VISUAL RETUSTRUTION，具有机器人检查的神经辐射场
摘要 - 我们提出了一个基于神经场的大规模重构系统，该系统融合了激光雷达和视力数据，以生成几何准确的高质量重建，并捕获光真逼真的纹理。该系统适应了状态的神经辐射场（NERF）表示，还结合了LiDAR数据，该数据在深度和表面正常上增加了强大的几何约束。我们利用轨迹从实时激光雷达大满贯系统来引导结构 - 从运动（SFM）程序进行启动，以显着降低组合时间，并提供对大暴力深度损失至关重要的度量标准。我们使用沉积将系统扩展到在长轨迹上捕获的大规模环境。我们通过来自多台摄像机，LIDAR传感器套件的腿部机器人的数据，在扫描600米的扫描建筑场景时进行手持式机器人，并在船上进行空中机器人，调查多层模拟模拟灾难现场建造的空中机器人。网站：https：//ori.ox.ac.uk/labs/drs/nerf-mapping/
MagicClay：利用生成神经场雕刻网格
神经场领域的最新发展为形状生成领域带来了非凡的能力，但它们缺乏关键特性，例如增量控制——这是艺术创作的基本要求。另一方面，三角形网格是大多数几何相关任务的首选表示形式，它提供了高效且直观的控制，但并不适合神经优化。为了支持下游任务，先前的研究通常提出一种两步法：首先使用神经场生成形状，然后提取网格进行进一步处理。在本文中，我们引入了一种混合方法，该方法能够始终如一地维护网格和有向距离场 (SDF) 的表示形式。基于这种表示形式，我们引入了 MagicClay——一种艺术家友好的工具，可根据文本提示雕刻网格区域，同时保持其他区域不变。我们的框架在形状优化的每个步骤中都仔细有效地平衡了表示形式和正则化之间的一致性；基于网格表示形式，我们展示了如何以更高的分辨率和更快的速度渲染 SDF。此外，我们运用可微分网格重建领域的最新成果，根据 SDF 的指示，在网格中根据需要自适应地分配三角形。通过已实现的原型，我们展示了比现有技术更出色的生成几何体，以及新颖的一致性控制，首次实现了对同一网格进行基于提示的顺序编辑。
在不同的有机，有机和常规稻田的不同农业系统下，土壤和植物生物量在土壤和植物生物量上的总碳固执
稻田有可能进行碳固换，但另一方面，也是作为碳转移到大气的来源，具体取决于土地管理实践。被水稻田的状况导致农业活动贡献大量的排放气体，例如甲烷（CH 4）。采用稻田管理很重要，以增加碳固换，以缓解全球变暖的努力。这项研究是通过描述性探索方法进行的调查研究，该方法是通过直接现场观察和实验室分析进行的。观察到的变量是土壤有机物，微生物C生物量，块状密度，pH，粘土含量，c大米生物量和水稻生物量重量。通过有目的的采样方法采样方法。数据是通过以一种方差分析和皮尔逊的相关性来计算总碳固存和统计测试来处理数据的。结果表明，不同的水稻田间管理会影响稻田上的总碳封存。在45.89吨/公顷的有机稻田中发现了最高的隔离，然后以38.03吨/公顷的半稻田为半有机稻田，而常规的稻田则是34.36吨/公顷的最低水田。确定碳螯合量的因素是土壤有机碳和微生物生物量碳。建议的土地管理建议是增加有机肥料，在半甲基和常规的水稻田间管理系统中，维持土壤耕作和在有机系统中的肥料的应用并扩大有机稻田。
VASP的机器学会的力场准备分子...
引言Mackinawite（FES）既可以作为地热管道的缩放剂，又是工业应用中的催化剂，具有环境修复的潜力。研究不同的{fe 2+}下的FES形成：{S 2-}比率对于理解其在自然和工程系统中的行为至关重要。但是，该比率对FES成核的影响仍然未知。我们的研究旨在使用具有元动力学的分子动力学模拟（MD）来表征最小的FES簇，以通过第一原理计算和机器学习来开发合适的力场。我们专注于训练并创建精确的机器学习力场（MLFF）。成熟的MLFF使元动力学MD能够构建带电三离子簇（CTIC）的关联的自由能表面（FES），从而揭示了{fe 2+}的影响：{s 2-}比率对成核的影响（图。1）。
在高磁场上对UTE2的评论
在高磁场上对UTE 2的评论Sylvia K. Lewin，Corey E. Frank，Sheng Ran，Johnpierre Paglione和Nicholas P. Butch Abstract Ditelluride（UTE 2）被公认为是宿主的材料，是一种无惯性的旋转性超级导入性的宿主材料，但它表现出了其他不合时宜的行为。非常规超导性的最突出的特征之一是超过顺磁性极限的大型且各向异性的上临界场。这种超导性生存至35 t，并由不连续的磁过渡界定，该磁过渡本身也依赖于场方向。一个不同的，重进入的超导阶段仅出现在磁性转变的高场面，在晶体学B和C轴之间的角度范围。本综述讨论了这些高场相的知识状态，重型费米昂正常状态的高视野行为以及其他通过施加压力稳定的阶段。
将介电/等离子体光子晶体作为光学微波滤光片：缺陷层和外部磁场的作用
摘要：我们研究了由传输矩阵形式主义中微波区域内的二循环（A）和等离子体（P）材料组成的多通道过滤器的透射率。在应用磁场的影响下研究了提出的过滤器的两种构造：（1）包含空气包围的（a / p）N单位细胞的周期性结构，以及（2）引入第二个电端材料（d），该材料（D）作为A（d）的缺陷层（ap）n / 2 /2 / d / d / d / d / d / 2 Struc-2 Struc-2 Struc-2 Struc-2 Struc-2 Struc。我们的发现表明，在周期性的情况下，透射率的谐振状态随数n的数量增加；然而，观察到的蓝色和红移取决于施加的磁场的强度和方向。我们提出了透射系数的轮廓图，这些图显示了入射角对光子带隙的偏移的影响。此外，我们发现缺陷层的引入会产生额外的共振状态，并将中心共振峰合并为共振的小键。此外，我们表明，可以通过增加单位单元格数N并增加插入的缺陷层的宽度来调节共振峰及其位置的数量。我们提出的结构可以使用在微波区域中运行的磁化等离子体材料来设计新型的光子过滤器。
越南南都及余明气田开发
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量子场的广义对称性和相位
对称性是一种不变性：数学对象在一系列运算或变换下保持不变的性质。物理系统的对称变换是理解自然物理定律的基石之一。以恒定相对速度运动的观察者之间的对称性使伽利略提出了相对论原理，为现代物理学的基础提供了初步见解。正是控制麦克斯韦方程的对称性，即洛伦兹群，使爱因斯坦将伽利略的思想推广到狭义相对论，这是我们理解基本粒子运动学以及原子核稳定性的基础。在量子领域，由于自旋和统计学之间的深层联系，人们可以从对称性开始解释元素周期表。从更现代的角度来看，洛伦兹群的表示理论为开始组织相对论量子场理论提供了起点。基本粒子的量子数由对称群组织。对称群与规范对称性、自发对称性破缺和希格斯机制一起被用来构建基本粒子的标准模型，这是 20 世纪最伟大的科学成就之一。随着与扩展算子相关的各种新型对称性的发现，量子场论的最新研究正在经历一场进一步的革命。这些广义全局对称性 [1] 包括高阶形式对称性、范畴对称性（如高阶群对称性或不可逆对称性），甚至更普遍的子系统对称性等。这些新颖的对称性从根本上扩展了以前仅仅基于李代数和李群数学的标准对称概念，它们基于更先进的数学结构，概括了高阶群和高阶范畴。广义对称性有望对我们理解从凝聚态物理学到量子信息、高能物理学甚至宇宙学等各个物理学领域相关的量子场动力学产生深远的影响。1