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。
摘要 - 各种视图的新视图合成(NVS)是由于其规模不足而臭名昭著的概率,并且通常需要大型,计算昂贵的方法来产生切实的结果。在本文中,我们提出了CheapNVS:基于新颖,有效的多个编码器/解码器设计的狭窄基线单视NVS的完全端到端方法,该方法以多阶段的方式训练。cheapnvs首先近似于在目标视图的摄像头姿势嵌入在摄像头姿势嵌入的轻巧可学习模块的费力3D图像翘曲,然后在遮挡的区域进行介绍,并并行,以实现显着的性能增长。一旦接受了开放式图像数据集的一部分训练,便宜的NVS却超过了最先进的图像,尽管更快的速度更快,并且记忆力少6%。此外,CheapNVS在移动设备上实时舒适地运行,在Samsung Tab 9+上达到30 fps。索引术语 - Novel视图合成; 3D摄影
虽然新颖的视图合成(NVS)在3D计算机视觉中取得了进步,但通常需要从密集的视点对摄像机内在和外部设备进行初始估计。这种预处理通常是通过结构 - 运动(SFM)管道来进行的,这是一种可以缓慢且不可靠的操作,尤其是在稀疏视图方案中,匹配的功能不足,无法进行准确的重建。In this work, we integrate the strengths of point-based representations (e.g., 3D Gaus- sian Splatting, 3D-GS) with end-to-end dense stereo mod- els (DUSt3R) to tackle the complex yet unresolved is- sues in NVS under unconstrained settings, which encom- passes pose-free and sparse view challenges.我们的框架工作,InstantsPlat,用3D-GS统一了密集的立体声先验,以构建稀疏场景的3D高斯大型场景 -
1. 与 2019 年同期相比。 2. 出行率是指在当月前 3 周接受采访的 NVS 受访者中,报告称在过去 28 天内进行了一次或多次过夜旅行的百分比。 资料来源:澳大利亚旅游研究 3. 资料来源:澳大利亚旅游研究(注:由于一次旅行中有多次中途停留,基于中途停留的类别总和可能超过本季度的总旅行次数)。 4. 中途停留 - 旅行者停留一晚或多晚的地方
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纳米技术通过控制纳米级级别的材料来刺激医疗和医疗保健疗法和疗法的巨大创新。它处理的是纳米化实体的制备通常从1到100 nm,与散装材料相比,它们具有独特的物理化学特性,可以在多种生物医学应用中实施。因此,纳米技术正在引起人们对实现个性化医学的限制以克服当前疗法的局限性的关注。的确,尽管药物输送仍然是医学科学的不断进步,但仍然代表着至关重要的挑战[1]。通过非病毒纳米传输器(NVS)递送药物,具有几种优势,例如可以自定义药物释放,溶解度,半衰期,生物利用度和免疫原性的可能性。已证明使用纳米载体,例如脂质体,胶束和纳米颗粒[2,3]可以提高药物的溶解度,并防止血液循环过程中酶,pH和其他因素降解(表1)。此外,NVS的可调节尺寸,形状和结构使它们能够达到相关的药物载荷能力。此外,它们的大小与人类细胞细胞器相当,它们可以与各种配体相互作用,包括亲水性和疏水性,靶细胞和细胞内室。毫无疑问,将治疗剂直接递送到目标是一个挑战,这对于增加其效率的同时减少副作用很重要[4,5]。调用化学治疗药具有多种常见的局限性,例如:(i)由于其疏水性而导致水中的低溶解度,(ii)缺乏癌细胞的选择性以及(iii)产生多药耐药性的潜力;例如,某些药物可以增加心肌梗塞,心脏病发作,中风和血块的风险[6]。
金属间金属氢化物是储氢应用的关键材料,然而,仍然需要具有更大储氢容量的金属氢化物。根据 Switendick-Westlake 标准,在金属氢化物中,体积储氢容量受限于可同时占据的容纳氢的间隙位点的数量,前提是最小氢化物最近邻距离约为 2.1 Å。到目前为止,违反此标准的情况很少。违反此标准的研究最深入的化合物可能是 R NiInH x 化合物(R = Ce、La、Nd)。先前对氘代物质的中子衍射研究表明存在 Ni–D∙∙∙D–Ni–D∙∙∙D–Ni 链,其 D∙∙∙D 接触异常接近,约为 1.6 Å。但尚无关于这些非典型氢化物的中子振动光谱研究报道。这里我们使用中子振动光谱 (NVS) 测量来探测 LaNiInH x ( x = 0.67, 1.6) 和 CeNiInH 1.4 中的氢动力学。当 x > 0.67 时,紧密的 H∙∙∙H 接触的存在产生了振动光谱中的两个相关特征,中心位于 ≈ 90 meV 附近,对应于同时占据相邻 R 3 Ni 四面体的配对 H 原子的振动。值得注意的是,当 x ≤ 0.67 时,这些特征在能量上与“未配对”H 原子的可比振动运动不同。为了进行比较,我们还对新表征的化学相似的 Sn 化合物 CeNiSnH、CeNiSnH 2 和 CeNiSnD 2 进行了粉末中子衍射和 NVS 测量。这些化合物也含有 R 3 Ni 四面体,但 H 占据的四面体彼此分离良好,最近的 H∙∙∙H 距离超过 2.1 Å,并且不违反 Switendick-Westlake 标准。因此,这些氢化物中不存在紧密 H∙∙∙H 接触的光谱特征。由 Elsevier BV CC_BY_4.0 发布
我们考虑二维超导体外部的流浪磁场噪声。我们的考虑是由最近的实验激发的,该实验观察到基于钻石氮脱位中心的松弛,在超导临界温度下方的磁场噪声中有所增强。超导状态的标准两流体模型并未捕获这种增强,最近提议解释这种NV弛豫计实验。相反,我们表明微观BCS理论捕获了这种增强,并且与类似的理论和现象相比,被称为Hebel-Schlicter Peak(或相干峰),在材料中核自旋的松弛中观察到。主要区别在于,NV探测样品外的长波长磁噪声,而核自旋探测样品内部的局部超细噪声。因此,NV探测的噪声取决于其高度,并且可以在原始样品中探测超流体相干长度。最后,我们讨论了NVS通过与上述BCS理论的偏差探测非常规超导性的潜在途径。
Department of Clinical Science and Education, Södersjukhuset KI SÖS Fuad Bahram fuad.bahram@sll.se Department of Clinical Neuroscience CNS Venus Azhary venus.azhary@ki.se Comparative Medicine KM Isabel Lindberg Dellacasa isabel.lindberg.dellacasa@ki.se Department of Laboratory Medicine LABMED Marjan Amiri Marjan.Amiri@ki.se ANA Futura Marjan Amiri Marjan.Amiri@ki.se Department of Medicine, Huddinge MedH Julian Walfridsson Julian.walfridsson@ki.se Department of Medicine, Solna MedS Afsar Rahbar Afsar.Rahbar@ki.se Department of Medical Biochemistry and Biophysics MBB Akos Vegvari akos.vegvari@ki.se Department of Medical Epidemiology and Biostatistics MEB James Thompson James.Thompson@ki.se Department of Microbiology, Tumor and Cell Biology MTC Antonio Gigliotti Rothfuchs Antonio.Rothfuchs@ki.se Department of Molecular Medicine and Surgery MMK Cecilia Österholm Corbascio Cecilia.osterholm.corbascio@ki.se 神经科学系 Neuro Håkan Karlsson Hakan.Karlsson.2@ki.se 神经生物学、护理科学和社会学系 NVS Cecilia Dominguez Cecilia.Dominguez@ki.se 牙科医学系 Dentmed Nikolce Tudzarovski Nikolce.tudzarovski@ki.se 牙科医学系 Dentmed Patricia de Palma patricia.de.palma@ki.se 肿瘤病理学系 OnkPat Paula Mannström Paula.Mannstrom@ki.se