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神经：自动驾驶的神经渲染
神经辐射场（NERFS）在自动驾驶（AD）社区中广受欢迎。最近的方法显示了NERFS进行闭环模拟的潜力，广告系统的启动测试以及作为先进的培训数据增强技术的潜力。但是，现有的方法通常需要较长的训练时间，密集的语义范围或缺乏普遍性。这反过来妨碍了NERF的应用在大规模上应用于AD。在本文中，我们提出了一种针对动态AD数据量身定制的可靠的新型视图合成方法。我们的方法具有简单的网络设计，凸轮和激光镜头的广泛传感器建模 - 包括滚动快门，梁发散和射线掉落 - 并且适用于开箱即用的多个数据集。我们在五个受欢迎的广告数据集上验证其性能，从而实现最新的性能。为了鼓励进一步开发，我们公开发布了神经源源代码。
带有子...
摘要 - IntraCorical Brain机机界面已显示出对瘫痪者恢复功能的希望，但是将其转换为便携式和可植入的设备受到高功耗的阻碍。与标准的实验性脑机插图相比，最近的设备已大大降低了功耗，但是，但是stillrequirewiredorwiredorwiredlessconnections可以计算硬件以进行特征提取和推理。在这里，我们在180 nm CMO中引入了一种神经记录和解码（神经）应用程序（神经）应用程序（ASIC），可以提取神经尖峰特征并实时预测二维行为。为了减少放大器和特征提取功率消耗，神经辐射具有一个硬件加速器，用于从物质内尖峰信号中提取尖峰带功率（SBP），并包括具有固定点矩阵加速器（MAU）的M0处理器，以实现效率和效率的分解。我们通过从植入犹他州微电极阵列植入的非人类灵长类动物的SBP验证设备功能验证了功能，并预先指定了一个和二维的手机运动，Mon-键试图使用稳态的kalmanfientate kalmanfilmanfilter lter（sskf）试图在闭环中执行。使用Neurad的实时预测，猴子达到了100％的成功率，并通过
具有低功耗的脑机接口系统...
摘要 — 皮层内脑机接口有望帮助瘫痪患者恢复功能，但由于其高功耗，将其转化为便携式和植入式设备受到阻碍。与标准实验性脑机接口相比，最近的设备已大幅降低了功耗，但仍需要有线或无线连接到计算硬件以进行特征提取和推理。在这里，我们介绍了一种 180 nm CMOS 神经记录和解码 (NeuRAD) 专用集成电路 (ASIC)，它可以提取神经脉冲特征并实时预测二维行为。为了降低放大器和特征提取的功耗，NeuRAD 具有一个硬件加速器，用于从皮层内脉冲信号中提取脉冲带功率 (SBP)，并包括一个带有定点矩阵加速单元 (MAU) 的 M0 处理器，用于高效灵活地解码。我们通过记录植入犹他微电极阵列的非人类灵长类动物的收缩压，并使用稳态卡尔曼滤波器 (SSKF) 预测猴子试图在闭环中执行的一维和二维手指运动，验证了设备的功能。使用 NeuRAD 的实时预测，猴子实现了 100% 的成功率，平均目标获取时间为 0.82 秒，使用