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基于火焰的NERF调节3D脸渲染
摘要。传统的3D面模型基于带纹理的网格表示。最重要的模型之一是火焰（通过刻板模型和表达式学习的面孔），它会产生完全可控制的人脸的网格。不幸的是，此类模型在捕获几何和外观细节方面存在问题。与网格表示相反，神经辐射场（NERF）产生极其清晰的渲染。但是，隐式很难动画，并且不能很好地推广到看不见的表达。有效控制NERF模型以获得面部操纵并不是微不足道的。本文提出了一种名为Nerflame的新方法，该方法结合了NERF和火焰方法的优势。我们的方法使NERF具有高质量的渲染能力，同时对视觉外观完全控制，类似于火焰。与使用神经网络进行RGB颜色和体积密度建模的传统基于NERF的结构相反，我们的方法将火焰网格用作独特的密度体积。因此，颜色值仅存在于火焰网格的附近。我们的模型的核心概念涉及根据其与网格的接近度调整体积密度。此火焰框架无缝地融合到NERF体系结构中，以预测RGB颜色，从而使我们的模型能够明确并隐式地捕获RGB颜色。
航天软件安全研究议程
飞行软件是任何航天器成功执行任务的基础。飞行软件的可靠性并不是一个新话题，过去几十年来，人们通过质量保证、容错和故障安全操作对飞行软件进行了广泛的研究，特别关注了具有冗余层的飞行软件。尽管人们关注故障管理原则和实践，但对飞行软件的网络安全关注有限。飞行软件的容错与飞行软件的安全挑战之间的主要区别在于，容错假设故障本质上是概率性的，并且故障将按照可预测的顺序从可预测的环境影响中发生。飞行软件的网络安全威胁是由一个聪明的对手传播的，尽管有故障安全机制或可用的防御措施，他们可能会积极地与飞行软件互动，故意以一种意想不到的方式强调其流程。攻击者的追击或下一步行动并不像环境传播的故障那样可预测。虽然飞行软件社区历来以隐蔽安全为幌子运作，但飞行模块的开源和商用现货 (COTS) 日益普及，抹去了任何可察觉的安全优势。美国宇航局的核心飞行系统 (cFS) 和美国宇航局喷气推进实验室的 F' 飞行软件可供对手和安全研究人员随时探索，这迫使公众讨论太空飞行软件安全实践和“新”太空时代的要求。本文提出了飞行软件安全的研究议程，讨论了迄今为止在相关领域开展的强有力的相关研究，
Hackathon 2025周三Flash演示文稿.pptx
● Linking health and environmental data important for understanding the impact of environmental variables on health ● Multiple challenges linking the data: privacy concerns for health data, scale of both data and more ● Scope existing data and metadata standards in both fields ● Document linkage challenges and ideal standards that would ease linkage
通用模式choke（平丝绕组零件ⅱ）
型号i rms（amps）OCL（MH min）最大DCR（MΩ）电感差（UH MAX）SQ1515VA203 1.5 20 390 200 SQ1515VA103 1.5 10 360 200 SQ151515VA852 200 SQ1515HA103 1.5 10 360 200 SQ1515HA852 1.8 8.5 170 200 SQ1515 HA552 2.5 5.5 5.5 115 200
公共模式choke（扁平电线绕组）
Attenuation (typical values at Z=50Ω) ───── asymmetrical, all branches in parallel (common mode) - - - - - - - - symmetrical (differential mode) DATA SHEET 09-34 Jun./18 9 OF 9
Shingrix疫苗接种在老年人和免疫功能低下的经济和个人价值-Katie Flanagan教授-25th Asm.pptx
•51.3％对HZV的功效和66.5％的疗效为3.1岁的疱疹后神经痛•疗效随着年龄的69.8％的疗效而降低，在50-59岁的年龄中，疗效为69.8％，效率为37.6％，≥70岁的疗效•在≥80％的效率上，效率为≥80％的效果，超过80％的成本•超过了31％的成本• [CI 11.2-47.6]在1个研究中8年和其他研究中，在8年中显示16.5％）