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gstar：高斯表面跟踪和重建
从任意观点以及适应不断变化的拓扑结构的表面重构。涉及人类或机器人相互作用与物体的场景需要动态适应分裂，合并或变形的表面。热热，下游应用，例如视觉效果和无标记运动捕获，从不依赖模板的情况下跟踪持久区域的能力显着。因此，方法必须有效地处理这些拓扑更改，以确保高质量的渲染和准确的重建，同时还要维护对现有表面的同意跟踪。经典方法主要依赖于网格和tex曲线图，这些图提供了合理的外观，但重大取决于网格分辨率。他们常常无法准确地确定细节和观察依赖性效果。al-尽管这些网格表示可以进行一定程度的跟踪，但它们努力处理重大的拓扑变化，需要新的关键帧以适应ma-jor变换。神经辐射场的出现（NERF）[28]在静态[1，46]和dy-namic场景[17，30]的外观和新型综合方面有了显着改善。使用Marting Cubes [37，44]可以从隐式签名的距离功能（SDF）得出表面，但除非使用了不足的模板，否则它们缺乏一致的跟踪。最近，出现了3D高斯脱落（3DGS）[20]，具有明确的纹理代表，在外观上与NERF竞争，同时实现了更有效的效果。这些高斯人与网格面一起移动，以表示移动和变形的对象。其明确表示有助于跟踪，并为此开发了几种技术[26，50]。然而，准确的动态表面重建仍然是一个挑战，并且在现有表面的跟踪与引入新的表面保持平衡被证明很困难。为了应对这些挑战，我们提出了GSTAR，该方法能够重建光真逼真的外观和准确的表面几何形状，并随着拓扑变化而保持一致的跟踪。GSTAR利用多视图盖，并将网眼与绑定的高斯人结合在一起，与高斯表面相结合。当新的表面变得可见时，新的高斯人会产生，并且网格拓扑更新。适应性网格提供了时间一致，准确的几何形状，而高斯人则带来了逼真的外观。这个问题很困难，因为总会有一个折扣。可以通过固定的托架或模板[24，50]更轻松地跟踪的方法倾向于在新的姿势或变形下降低外观和几何形状的质量。相反，过度拟合静态场景的方法[8，14，16]缺乏时间一致性或错过新的框架详细信息。GSTAR通过尽可能多地跟踪面孔来解决这一权衡
结合基因组学和流行病学数据重建传播树的方法：系统评价
摘要：为了更好地了解传播动态并适当地针对控制和预防措施，研究旨在确定实际疫情中谁感染了谁。重建方法多种多样，每种方法都有自己的假设、数据类型和推理策略。因此，选择一种方法可能很困难。按照 PRISMA 指南，我们系统地回顾了结合流行病学和基因组数据重建传播树的方法的文献。我们从 41 篇选定的文章中确定了 22 种方法。我们根据基因组数据的处理方式定义了三个家族：非系统发育家族、顺序系统发育家族和同步系统发育家族。我们根据所需数据以及潜在的序列突变、宿主内进化、传播和病例观察讨论了这些方法。在由八种方法组成的非系统发育家族中，估计了成对遗传距离。在系统发育家族中，传播树是从系统发育树同时（九种方法）或顺序（五种方法）推断出来的。虽然大多数方法（17/22）都模拟了传播过程，但很少有方法（8/22）考虑到不完善的病例检测。宿主内进化通常（7/8）被建模为一个合并过程。这些实际和理论考虑被强调，以帮助选择适合爆发的方法。
高斯表面跟踪和重建
重新介绍细节。sec中引入的。主纸的3.5，在生成新面孔后，我们通过将新生成的面孔与原始网格集成在一起来更新基础网格拓扑。此过程涉及从原始网格中删除特定面孔，确定相应的新生成的面孔，并无缝连接它们。此方法首先识别未结合重量超过预定义阈值的原始面。这些面孔随后由它们的连接组件分组。我们删除了包含比指定阈值更多的面孔的任何连接组件。接下来，我们创建一个体素体积，以记录删除的面孔中无界的高卢人的位置。在此卷中，我们根据其连接的组件确定新的脸部并取出孤立的面部，并准备与其余原始网格集成在一起。连接过程涉及顶点匹配的两个步骤：首先，对于新生成的面边界上的每个顶点X，我们将其最接近的顶点y放在原始网格边界上，将其位置设置为y，然后合并；然后，对于原始网格边界上的无与伦比的顶点，我们在新的面边界上找到了最接近的顶点，并执行类似的对齐和合并操作。最后，我们通过边缘翻转和孔填充操作完成网格重新冲突，以确保无缝表面。
使用多回波径向闪光和基于模型的重建∗
并行成像压缩传感（图片）技术具有图形算法和基于模型的方法被证明是参数量化的有效效果，后者提供了增强的图像详细信息。与常用的多回波EPI方法相吻合，提出的径向技术显示了改进的空间分辨率（1.1×1.1×1.1×3 mm 3 vs. 2-3×2-3×3 mm 3），并减少了失真。定量r ∗ 2结果之间有两个采集策略之间的良好一致性。此外，可以合成高分辨率，无失真的r ∗ 2加权图像，其中包含互补信息。结论：这项工作证明了径向易于运动的可行性，可进行运动稳定定量r ∗ 2胎儿脑的映射。这种提出的多回波径向闪光与基于校准模型的重建结合，以1个标称分辨率为1。1×1。1×3 mm 3在2秒内。 关键字：r ∗ 2映射，胎儿MRI，无失真，多回波径向闪光，基于模型的重建1×3 mm 3在2秒内。关键字：r ∗ 2映射，胎儿MRI，无失真，多回波径向闪光，基于模型的重建
降钙素基因相关肽（CGRP）拮抗剂政策94002：乳房重建和相关程序
定义：进行乳房重建和相关程序，例如乳头纹身，乳房植入物插入和乳房重建手术，以重新建立医学上必要的乳房切除术，病情，疾病，损伤或先行异常的正常外观。乳房植入物的潜在并发症包括植入物破裂和囊膜染色。手术干预，例如去除植入物，人心理囊膜切开术或周围的囊囊切除术，以解决植入物破裂或囊膜缔合。在没有医学上必要的乳房切除术，医疗状况，损伤或先天性异常的情况下，执行的乳房重建和相关程序是为了改变或增强乳房的美学外观。医疗必要性：
联合气候重建中的不确定性定量的可耦合过程建模
摘要AnyExperimentWithClimateModeModeliesReliesonapentiallyLargesetofSpatio-temorporalBundaryConditions。这些可以代表系统的初始状态和/或强迫在整个实验过程中驱动模型输出。这些边界条件通常是使用气候建模研究中的可用重建固定的；但是，实际上，它们是高度不确定的，不确定性是未量化的，并且对实验产出的影响可能相当大。我们对这些不确定性的有效量化结合了来自多个模型和观察结果的相关数据。从Coex-RangeAbility模型开始，我们开发了一个可共交易的过程模型，以捕获变量的多个相关的时空场。我们证明，对此表示中的参数的进一步交换性判断会导致层次模型的贝叶斯线性类比。我们使用该框架在最后的冰川最大值（23-19 kya）下提供海面温度和海冰浓度边界条件的联合重建，并使用它使用著名的冰耦合大气层和冰形模型来强制冰盖模拟集合。我们证明，鉴于我们的不确定性，这些实验中通常使用的现有边界条件是令人难以置信的，并证明了对冰盖模拟使用更合理的边界条件的影响。本文的补充材料可在线获得，包括对可再现工作的材料的标准化描述。
通过统一系统建模和缩小搜索空间实现可重构电池系统的高效最优控制
摘要 —可重构电池系统 (RBS) 正在成为一种有前途的解决方案，可提高容错性、充电和热平衡、能量输送等。为了优化这些性能指标，需要制定和解决高维非线性整数规划问题。在此过程中，需要解决来自非线性电池特性、离散开关状态、动态系统配置以及大型系统固有的维数灾难的多重挑战。因此，我们提出了一个统一的建模框架来适应 RBS 的各种潜在配置，甚至涵盖不同的 RBS 设计，大大促进了 RBS 的拓扑设计和优化问题制定。此外，为了解决制定的 RBS 问题，搜索空间被定制为仅包含可行的 SSV，从而确保系统安全运行，同时大幅减少搜索工作量。这些提出的方法侧重于统一系统建模和缩小搜索空间，为有效制定和高效解决 RBS 最优控制问题奠定了坚实的基础。仿真和实验测试证明了所提出方法的准确性和有效性。
SPAR3D：从单幅图像实现稳定的点感知三维物体重建
从单目图像重建3D物体是计算机视觉领域的一个基本问题。高效的重建系统能够开辟广泛的应用领域，包括增强现实、电影制作和制造业。单目3D重建也是一个复杂的逆问题：虽然可见表面可以通过阴影估计，但预测遮挡表面需要强大的3D物体先验知识。我们的领域已经在两个不同的方向上出现了分歧：前馈回归[2、10、19、24、25、27、37、53、54、59-62、65、66、69]和基于扩散的生成[6、8、9、26、29、31-35、39、46-48、68、71]。尽管在两个方向上都取得了重大进展，但每个方向都有根本的局限性。基于回归的模型在粘附图像中的可见表面方面非常有效，并且推理速度通常很快。然而，它们对图像和 3D 之间的双射映射做出了过于简单的假设。这一假设在学习目标中引入了模糊性，导致遮挡区域的表面和纹理估计不佳。另一方面，基于扩散的方法是生成性的，不能预测统计平均值。然而，在建模高分辨率 3D 时，它们在推理时的迭代采样计算效率低下。此外，[27] 等先前的研究表明，扩散生成的 3D 模型与输入图像中可见表面的对齐效果较差。我们如何才能兼顾两者的优点而又避免它们的局限性？有鉴于此，我们提出了 SPAR3D，它将 3D 重建过程分为两个阶段：点采样阶段和网格划分阶段。点采样阶段使用扩散模型生成稀疏点云，然后是网格划分阶段，将点云转换为高度详细的网格。我们的主要思想是将不确定性建模转移到点采样阶段，在此阶段，点云的低分辨率允许快速迭代采样。随后的网格划分阶段利用局部图像特征将点云转换为具有高输出保真度的详细网格。减少点云网格划分的不确定性进一步促进了逆渲染的无监督学习，从而减少了纹理中的烘焙照明。我们的两阶段设计使 SPAR3D 的性能显著优于以前的回归方法，同时保持了高计算效率和对输入观测的保真度。我们方法的一个关键设计选择是使用点云来连接两个阶段。为了确保快速重建，我们的中间表示需要轻量级，以便能够高效生成。另一方面，它应该为网格划分阶段提供足够的指导。这
在AI运行算法社会中重新概念化的宪法主义
摘要本文介绍了近期宪法主义所经历的最重要的测试之一。它研究了由人工智能（AI）在我们的新兴算法社会中的影响下的深刻技术变化引起的宪法主义的理论和实践挑战。AI技术的前所未有的快速发展不仅使现代宪政的常规理论过时了，而且还造成了宪法理论的认知差距。因此，明确需要一种新的，引人注目的宪法理论，该理论通过准确捕获，与之互动并最终以一种概念性和规范上令人信服的方式来充分说明技术变革的规模。