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3D生成模型的基于物理的照明
最近的工作表明，可以通过合成神经辐射场渲染的特征来训练生成的对抗网络（GAN）从2D图像集合中生成3D内容。但是，大多数这样的解决方案都会产生光彩，并与材料纠缠在一起。这会导致不切实际的外观，因为照明无法更改，并且依赖视图（例如反射）的效果无法正确移动。此外，许多方法对于完整的360°旋转都很难，因为它们通常是专为面孔诸如面孔的主要场景而设计的。我们引入了一个新的3D GAN框架，该框架解决了这些缺点，允许多视图相干360◦查看，同时重新查看具有闪亮反射的对象，我们使用CAR数据集进行了体现。我们解决方案的成功源于三个主要贡献。首先，我们估算了最初的摄像头为汽车图像数据集，然后在训练GAN时学会完善相机参数的分布。第二，我们提出了一个有效的基于图像的照明模型，我们在3D GAN中使用该模型来产生分离的反射率，而不是在以前的大多数工作中合成的辐射。该材料用于使用环境图的数据集进行基于物理的渲染。第三，我们与以前的工作相比，我们改善了3D GAN体系结构，并设计了允许有效分解的仔细培训策略。我们的模型是第一个生成各种3D汽车一致的3D车，并且可以与任何环境图进行交互式保存。
ESA气候变化计划（CCI）
该项目旨在通过GCO（全球气候观察系统）要求生成GHG ECV数据产品。GCOS定义ECV GHG如下（请参见Sect。2对于与GCOS要求最新更新有关的评论）：“诸如CO 2和CH 4等温室气体的检索，具有足够的质量，以估计区域来源和水槽”。在GHG-CCI+项目卫星衍生的XCO 2（以PPM为单位）和XCH 4（在PPB中）数据产物是从短波Infra-Red（SWIR）光谱区域中的卫星辐射观测中检索的。使用这些仪器，因为它们的测量值对最低的大气层也很敏感，因此提供了有关CO 2和CH 4的区域表面源和水槽的信息。所有产品均使用独立检索算法生成，以将GOSAT-2，OCO-2和Tropomi/S5P辐射光谱转换为2级（L2）XCO 2和/或XCH 4数据产品。
Tenance的火车 div>
神经辐射场（NERF）。•通过文本提示引入了一种针对阿凡达自定义的新文本驱动的模型训练方法。•开发了一种基于Web的应用程序，用于生成个性化的3D化身和风格化的肖像。•在工程技术机构香港
高斯过程回归杂交模型，用于顶级...
摘要：越来越多的光学卫星任务对陆地地球系统的连续监测为植被和农田特征提供了宝贵的见解。卫星任务通常提供不同级别的数据，例如1级大气顶（TOA）辐射率和2级大气底（BOA）反射率产品。开发TOA辐射数据直接提供了绕过复杂大气校正步骤的优势，在该步骤中，错误可以在其中进行预测并损害随后的检索过程。因此，我们研究的目的是开发能够从成像光谱卫星任务中直接从TOA辐射数据中检索植被特征的模型。为了实现这一目标，我们基于辐射转移模型（RTM）模拟数据构建了混合模型，从而采用了植被范围RTM与大气libradtran RTM结合使用高斯工艺回归（GPR）。重点是植被冠层特征的重新评估，包括叶子面积指数（LAI），冠层叶绿素含量（CCC），冠层水含量（CWC），吸收的光合式活性辐射（FAPAR）的分数以及植被覆盖的分数（FVC）。使用即将到来的哥白尼高光成像任务（Chime）的带设置，评估了两种类型的混合GPR模型：（1）使用TOA辐射数据在1级（L1）培训的一种培训，并且（2）使用BOA反射率数据在2级（L2）训练。基于TOA和BOA的GPR模型均已针对原位数据验证，并具有从现场活动中获得的相应高光谱数据。基于TOA的混合GPR模型揭示了从中度到最佳结果的一系列性能，因此达到R 2 = 0.92（LAI），R 2 = 0.72（CCC）和0.68（CCC）和0.68（CWC），R 2 = 0.94（FAPAR）和R 2 = 0.95（FVC）。为了证明模型的适用性，随后将基于TOA和BOA的GPR模型应用于科学前体任务Prisma和Enmap的图像。所产生的性状图在基于TOA和BOA的模型之间显示出足够的一致性，相对误差在4％至16％之间（R 2在0.68和0.97之间）。总的来说，这些发现阐明了机器学习混合模型的开发和增强的路径，以估算直接在TOA水平下定制的植被特征。
天蓝色影像系统
图 5. 使用 AzureRed 和化学发光 Western Blot 同时检测总蛋白。通过 SDS-PAGE 分离 2 倍连续稀释的 HeLa 裂解物并转移到 PVDF 膜上。半干转移完成后，用 AzureRed 总蛋白染料对膜进行染色。然后用 Azure 化学发光印迹封闭缓冲液封闭印迹，然后与小鼠抗 GAPDH 孵育。用 Azure 印迹洗涤缓冲液洗涤印迹 3 次，然后用 Azure 山羊抗小鼠 HRP 二抗孵育。用 Radiance ECL 底物检测化学发光信号。底物孵育后，对印迹进行成像以产生总蛋白染色和 GAPDH 蛋白的叠加。AzureRed 显示为绿色，GAPDH 显示为灰色。
遥感基础知识
4 校正 56 4.1 辐射校准 56 4.1.1 传感器校准的主要元素 56 4.1.1.1 绝对辐射校准 – 从辐射到 DN 并反之 56 4.1.1.2 均匀性校准 57 4.1.1.3 光谱校准 57 4.1.1.4 几何校准 58 4.1.2 校准方法 58 4.1.2.1 发射前校准 58 4.1.2.2 机载校准 59 4.1.2.3 替代校准 59 4.2 大气 – 从辐射到反射或温度\发射率 60 4.2.1 将不同日期的图像校准为类似值 62 4.2.2 内部平均相对反射率 (IARR) 63 4.2.3 平场 63 4.2.4 经验线 63 4.2.5 大气建模 64 4.2.5.1 波段透射率计算机模型 66 4.2.5.2 逐线模型 67 4.2.5.3 MODTRAN 67 4.2.5.4 太阳光谱中卫星信号的第二次模拟 – 6s 代码 69 4.2.5.5 大气移除程序 (ATREM) 70 4.2.5.6 ATCOR 72 4.2.6 图像的温度校准 73 4.2.7 材料的热性能 73 4.2.8 从热图像中的辐射中恢复温度和发射率 77 4.3 几何校正 79 4.3.1 几何配准 80 4.3.1.1 平面变换 81 4.3.1.2 多项式变换83 4.3.1.3 三角测量 83 4.3.1.4 地面控制点 84 4.3.1.5 重新采样 85 4.3.1.6 地形位移 86 4.3.2 LANDSAT – 几何特性 90 4.3.2.1 TM 几何精度 90 4.3.2.2 TM 数据处理级别 90 4.3.2.3 原始数据 90 4.3.2.4 系统校正产品 90 4.3.2.5 地理编码产品 91 4.3.2.6 级别 A – 无地面控制点 91 4.3.2.7 级别 B – 有地面控制点 91
Solenco 可再生能源私人有限公司
公用事业 公用事业 其他公用事业 其他公用事业 SRPL 是 Solenco 集团于 2014 年 9 月 16 日成立的特殊目的公司。SRPL 后来于 2022 年 2 月被 Radiance Renewables Private Limited (RRPL) 收购。SRPL 分阶段开发太阳能园区。第一阶段设有八台发电特殊目的公司 (SPV)。它负责为八个太阳能 SPV 的互连和将电力疏散到互连点提供必要的疏散设施。SRPL 由 RRPL 全资拥有。简要财务状况：不适用，因为该项目正在建设中，直到 2023 年 3 月 与之前的 CRA 不合作的状态：不适用 任何其他信息：不适用 过去三年的评级历史：请参阅附件 2 评级工具/设施的契约：附件 3 给出了评级工具/设施契约的详细说明 各种评级工具的复杂程度：附件 4 贷方详细信息：附件 5
牺牲＃2025-08621
与Emova.me公司（https://www.emova.me/）密切合作，来自Irisa和Rennes University的Virtus团队，正在寻求从一些单眼观点中改善Avatars的3D重建。传统上，从多个视图中拟合模板多边形网格（一个3D形态模型）的头像重建方法搜索，并估计照明特性以将材料属性作为2D纹理提取[6]。然而，这些技术存在局限性（处理头发或胡须外观，缺乏镜面，缺乏眼睛或嘴巴等关键特征的精度）。最近的混合技术一直在混合神经辐射场估计（NERFS [4]，高斯Splats [3]）与基于网格的重建，以通过覆盖模板网层表面上的NERFS，2D或3D Splats来显着提高现实主义水平[1,2,2,7]。然而，这种神经辐射现场技术需要大量的视图来执行定性估计。在有限视图作为输入的情况下，该技术需要依靠强壮的先验，要么通过编码在潜在空间表示中的头像出现[5,7]，对数千个真实或合成模型进行了培训，要么通过提供其他指导来确保神经场重建的融合。
