从大型2D图像收集中学习3D头先验是迈向高质量3D感知人类建模的重要一步。核心需求是一种有效的体系结构,可以很好地扩展到大型数据集和大型图像分辨率。不幸的是,现有的3D GAN由于火车相对较慢和渲染速度而难以扩展以高分辨率生成样品,并且通常必须依靠2D超分辨率网络以牺牲全球3D一致性为代价。为了应对这些挑战,我们提出了发电性高斯头(GGHEAD),该挑战在3D GAN框架内采用了最近的3D高斯剥落表示。为了生成3D表示,我们采用强大的2D CNN发电机来预测模板头网格的UV空间中的高斯属性。以这种方式,GGHEAD利用了模板的UV布局的规律性,从而实质上促进了预测非结构化的3D高斯人的挑战性任务。我们进一步提高了生成的3D表示的几何保真度,并在渲染的紫外线坐标上发生了新的总变化损失。直觉,这种正则化鼓励相邻的渲染像素应源于模板的紫外线空间中的邻近高斯人。总的来说,我们的管道可以有效地生成仅从单视2D图像观测值训练的3D头。我们的拟议框架与FFHQ上现有的3D头gan的质量相匹配,同时既快速又完全3D。结果,我们首次以1024 2分辨率证明了高质量3D一致的头的实时生成和渲染。项目网站:https://tobias-kirschstein.github.io/gghead
• 非病毒递送的mRNA 目前,已开发两种形式的mRNA疫苗:常规mRNA疫苗和自扩增mRNA疫苗,后者源自正链RNA病毒。纯化的RNA复制子以合成配制的RNA递送到宿主细胞后,会通过其编码的RNA依赖性RNA聚合酶进行大量翻译和扩增。与常规mRNA的快速表达相比,已发表的结果表明,接种自扩增mRNA疫苗可导致更高的抗原表达水平,尽管时间有所延迟,但可在体内持续数天。虽然RNA剂量要低得多,但可提供同等的保护。由于缺乏病毒结构蛋白,复制子不会产生传染性病毒颗粒。此外,常规mRNA和自扩增mRNA
管理使用人工智能带来的风险。虽然机构将从人工智能中获得巨大利益,但它们也必须管理使用人工智能带来的一系列风险。机构必须遵守与人工智能相关的现有风险管理要求,本备忘录不会取代或取代这些要求。相反,它创建了新的要求,专门针对依赖人工智能来通知或执行机构决策和行动的风险,特别是当这种依赖影响公众的权利和安全时。4 为了应对这些风险,本备忘录要求机构在使用影响权利和影响安全的人工智能时遵循最低限度的做法,并列举了可能影响权利和安全的特定类别的人工智能。最后,本备忘录还制定了一系列在联邦采购背景下管理人工智能风险的建议。
2 SFFAS 47 第 68 段指出,SFFAS 34《公认会计原则的层级,包括财务会计准则委员会发布的准则的应用》承认一些报告实体“按照 FASB 发布的会计和报告准则”编制财务报告,并且此类报告“可被视为符合 GAAP”。第 68 段继续指出,“合并实体(即合并的政府范围财务报告实体或合并的组成部分报告实体)可以合并按照 SFFAS 34 编制的组成部分或子组成部分报告实体财务报表,而无需因组织间会计政策差异而进行转换。”
我们,在达es萨拉姆(Dar Es Salaam)举行的非洲国家和政府负责人的国家和政府负责人,以非洲为主题,为非洲提供动力,以提供可靠,负担得起,包容,可持续性,可持续和清洁能源,以便所有人讨论并同意对整体目标,政策优先,挑战,挑战,挑战,以及我们的能源部门的整体目标,以及我们的能源的承诺,以及我们:1。赞扬坦桑尼亚联合共和国总裁萨米亚·苏鲁胡·哈桑(Samia Suluhu Hassan)博士主持这一重要的峰会,并在非洲倡导清洁烹饪方面主持了这一重要的峰会。2。认识到这项历史性和变革性的倡议。
(Prime聚合物)执行执行官Yoshizumi Fumio数字转型计划与执行官(并发)Urakawa Toshiya
摘要:我们提出了一种紧凑型光学头设计,用于使用深度频率调制干涉法 (DFMI) 进行宽范围、低噪声位移传感。轴上光束拓扑结构在准单片组件中实现,依靠立方体分束器和通过垂直表面的光束传输来保持角度对准在空气或真空中运行时恒定,这会导致产生鬼光束,从而限制相位读出线性。我们研究了将这些光束耦合到 DFMI 的非线性相位读出方案中,并对相位估计算法进行了调整以减少这种影响。这是通过平衡检测和深度频率调制干涉法中具有不同相对时间延迟的拍频信号的固有正交性的组合来实现的,这是异差、正交或同差干涉法所不具备的独特功能。
医生应向青少年患者及其父母建议接种疫苗的重要性,以保护自己、家人和社区。青少年还应养成良好的洗手习惯,生病时不要去上班和上学。提供疫苗声明、呼吸道疾病教育和强有力的建议是增加接种呼吸道疾病疫苗的青少年患者数量的方法。让我们在这个即将到来的假期里保持健康和欢乐。