XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemRende
布卢瓦勒历史会议...
您将看到的照片也见证了生活以及在多年的不幸之后再次绽放的喜悦。随着解放，希望取代了诅咒。洛林的三色旗和鲜花装饰的十字架诉说着这些极其罕见的共融时刻，一个国家发现自己处于重新发现团结的热情之中。
GSCORE：通过3D高斯脱落的架构支撑效率的有效辐射场渲染
摘要本文介绍了GSCORE，这是一个硬件加速器单元，该单元有效地执行了使用算法优化的3D Gauss-ian剥落的渲染管道。GSCORE基于对基于高斯的辐射场渲染的深入分析的观察，以提高计算效率并将技术带入广泛采用。在此过程中，我们提出了几种优化技术，高斯形状感知的交叉测试，分层排序和下图跳过，所有这些都与GSCORE协同集成。我们实施了GSCORE的硬件设计，使用商业28NM技术进行合成，并评估具有不同图像分辨率的一系列合成和现实世界场景的性能。我们的评估要求表明，GSCORE在移动消费者GPU上实现了15.86倍的速度，其面积较小，能源消耗较低。
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。
DNA渲染：高度...
。DNA渲染提出了几个吸引人的属性。首先，我们的数据集包含1500多名人类受试者，5000个运动序列和67。5 m帧的数据量。在大规模的收藏中，我们为人类受试者提供了巨大的姿势动作，身体形状，衣服，配饰，发型和物体交集，范围从日常生活到专业场合的几何形状和外观差异。第二，我们为每个主题提供丰富的资产 - 2D/3D人体关键点，前景口罩，SMPLX型号，布/配件材料，多视图图像和视频。这些资产提高了当前方法在下游渲染任务上的准确性。第三，我们构建了一个专业的多视图系统来捕获数据，该系统包含60个具有最大4096×3000分辨率，15 fps速度和船尾摄像头校准步骤的同步摄像机，以确保用于任务培训和评估的高质量资源。
intrinsicavatar：通过显式射线跟踪
我们提出了intincavatar，这是一种新的方法，是一种从单眼视频中照亮的，包括几何形状，反照率，材料和环境的内在特性。基于人类的神经渲染的最新进展已使来自单眼视频的穿着人类的高质量几何形状和外观重建。然而，这些方法烘烤了内在特性，例如反照率，材料和环境照明成一个单一的纠缠神经表示。另一方面，只有少数作品可以解决估计单眼视频中穿衣人类的几何形状和分离的外观特性的问题。，由于通过学习的MLP对次要阴影效应的近似值，他们通常会获得有限的质量和分离。在这项工作中，我们建议通过蒙特卡罗射线跟踪明确地对次级阴影效应进行建模。我们将衣服的人体的渲染过程建模为体积散射过程，并将射线跟踪与人体的作用相结合。我们的方法可以从单眼视频中恢复服装人类的高质量地理，反照率，材料和照明特性，而无需使用地面真相材料进行监督的预训练。fur-hoverore，因为我们明确地对体积散射过程和射线追踪进行了建模，所以我们的模型自然而然地形成了一般 -
iffusion r Enderer：视频扩散模型
理解和建模照明效应是计算机视觉和图形中的基本任务。经典的基于物理的渲染（PBR）准确模拟了光线传输，但依赖于精确的场景表示形式 - 说明3D几何，高质量的材料和照明条件 - 在现实世界中通常是不切实际的。因此，我们介绍了一种iffusion r Enderer，这是一种神经方法，该神经方法解决了整体框架内的反向和正向渲染的双重问题。杠杆功能强大的视频扩散模型先验，逆装置模型准确地估算了现实世界视频中的G-buffers，为图像编辑任务提供了一个接口，并为渲染模型提供了培训数据。相反，我们的重新设计模型从G-buffers产生了无明确的光传输模拟的影像图像。具体来说，我们首先训练一个视频扩散模型，用于构成综合数据的反向渲染，该模型可以很好地推广到现实世界的视频，并使我们能够自动化不同标签的真实世界视频。我们
引用：Rendeiro R，Jargus J，Nedoma J等。在广泛的行业应用中使用PDM和磷酸的混合物的可能性。
可以在具有不同应用不同的不同行业中发现掺杂磷颗粒的聚二甲基硅氧烷（PDMS）的混合物。这种混合物在照明，发光二极管（LED），柔性显示器，反爆炸（AC）溶液，发光温度计和多种类型的Sensors中起着特别重要的作用。机械发光和生物医学的领域正在蓬勃发展，并且也有可见光通知的潜力（VLC）。在这项综合综述中，提出了PDMS的基本特征和适合创建PDM和磷剂混合物的选定磷酸盐列表。在过去十年中，摘要和详细概述了这种观点混合的应用。
Jishen Zhao -UCSD CSE
图1。我们引入了一个时空优化器，该优化器概括了亚当和拉普拉斯平滑（大步骤）。除了时间过滤（如Adam）外，它还将各向异性交叉双侧过滤器应用于跨空间的梯度。我们的跨双边滤波器可以减少梯度噪声，并通过在先前施加分段平滑度来改善各向异性目标的条件。我们的方法可以使（a）纹理，（b）体积和（c）在非常低的样品计数下的纹理和（c）网格的更快收敛和更高质量的逆渲染；所有实验仅使用每个像素的1个样品进行梯度估计。（a）对于100次迭代后粗糙度纹理恢复，我们的方法融合了，而其他方法则具有伪像。（b）用于体积密度和反照率恢复仅50次迭代，我们的方法已经可以恢复粗糙的形状和颜色。更高的样本计数进一步优化可恢复详细信息。（c）对于网格恢复，我们的方法能够比竞争方法更快地恢复尖锐的功能（顶行，立方体）和薄结构（底行，龙）。在窗户上改编的场景©Bernhard Vogl，Autumn Field©Jarod guest and Sergej Majboroda，高分辨率烟雾羽流©Jangafx，Kloppenheim 06©Greg Zaal和Asian Dragon和Asian Dragon©Stanford Computer Graphics Labrications。
表6A：选定的诊断和服务渲染
注意：列出了某些服务的ICD-10-CM代码（例如乳房X线摄影和PAP测试），以捕获健康中心完成的过程，但可以使用标题X或BCCCP下的其他CPT代码进行编码。在某些情况下，付款人和实验室要求健康中心使用不同的代码进行服务。在这些情况下，卫生中心应内部将这些代码映射到指定列表以进行报告。
新！轻巧的精确技术手册
TM-30是描述光源的颜色质量的方法。它使用了四个指标：r f是描述颜色保真度颜色保真度的指标。更高是更好的保真度，即颜色如您期望的那样出现。r f，H1描述了红色保真度索引。较高的数字表明红色的饱和度更高（对于使肤色良好至关重要）。r g是描述（所有）颜色饱和的度量。较高的数量表示更高的生动程度。r cs，H1是描述红色色度转移的度量。值接近0％的值表明染色体的相对变化较少。IES TM-30附件E为我们提供了一个新工具，可以通过选择优先优先级来拨打颜色质量，以符合项目要求。