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LiDAR4D：用于新型时空视图 LiDAR 合成的动态神经场
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。
2019年9月的奥地利因斯布鲁克国际山区会议（IMC2019）：综合研究建议
本文介绍了2019年国际山区会议（IMC）会议的综合，并得到了关键文献的支持，并为未来的研究和相关活动提供了建议。IMC于2019年9月8日至12日在奥地利因斯布鲁克举行，吸引了来自52个国家的526名参与者。其目的是鼓励自然，空间，社会和应用科学家之间的深度跨学科讨论，以提高对山区系统的理解，对压力源的反应以及对改变的弹性。In this regard, it was intended to build upon the 3 mountain conferences that took place in Perth, Scotland, in 2005, 2010, and 2015, which resulted in the publication of proceedings, with conclusions and recommendations for research (Price 2006), 2 special issues of Mountain Research and Development (Price et al 2012; Price, Greenwood, et al 2016), and analyses of contributions with syntheses and recommendations for research (Bj € ornsen Gurung 2006;
sgd：街道视图综合与高斯裂纹和扩散先验
为了自主驾驶模拟，早期尝试[8，32，35]部署游戏引擎来渲染图像。它不仅需要耗时的过程来重建虚拟场景，而且还需要以低现实主义的形式产生结果。，用于新型视图Synthesis（NVS）的神经渲染技术，例如神经辐射场（NERF）[21]和3D高斯分裂（3DGS）[14]，用于同步，以使照片现实主义的街道视图进行同步。当前的研究[4、10、20、23、28、39、43、47、48、51、59]主要是街道视图合成中面临的两个挑战：无界场景的重建和染色体对象的建模。尽管已经取得了令人兴奋的进度，但在现有作品中尚未很好地探索评估重建质量的关键问题。众所周知，理想的场景仿真系统应具有高质量的自由视线渲染的能力。目前的作品通常采用从vehicle捕获而在训练阶段却看不见的观点（例如图。1），同时忽略了偏离训练观点的小说观点（例如图。1）。处理这些新颖的观点时，呈现质量的降低明显降低，对现有作品的模糊和伪像，如图1。此问题归因于车辆收集的图像的固有约束视图。训练图像通常沿着车辆的行驶方向捕获，并以车辆的车道为中心。由于车辆的快速行驶速度，框架之间的超偏度有限，因此不允许对现场中的物体进行全面的多视觉观察。因此，可以从稀疏视图中将自动驾驶的街道视图综合任务理解为重建问题。
证据综合报告第一部分：碳信用额
2. 传达活动气候相关绩效的工具：这些工具用于确定活动（例如特定商品的生产或加工）的排放概况。排放概况可以直接通过活动的排放强度确定，也可以通过传达有助于确定活动排放概况的属性间接确定。这可能包括商品是否使用零碳技术生产，或者来自不会导致森林砍伐和/或转化的活动或地区。根据颁发证书的活动类型，这些工具可分为以下非详尽类别：能源证书（例如可再生能源证书、可再生气体证书、可持续航空燃料证书和绿色氢证书）和商品证书（认证和传达有关不同商品生产过程的可持续性信息的工具，例如绿色钢铁）。呼吁提供有关 EAC 在企业气候目标中有效性的证据
低价锰原子在陶瓷上稳定为一氧化二氮合成
鉴于化学行业对绿色和可持续技术的需求不断增长，他们的原子有效和选择性氧化反应代表了一个关键的挑战。 [1-5]一氧化二氮，N 2 O，在解决此问题中起着重要的作用。 虽然它是一种良好的特种化学物质，主要以其用作麻醉而闻名，但在1980年代，它已开始引起作为选择性氧化剂的大幅关注。 由于其捐赠单个氧原子的能力，它避免了过度氧化的风险，并且尤其是在生态上良性n 2作为唯一的副产品，将其作为许多常规氧化剂的绿色替代品。 [6-8]在接下来的几年中，N 2 O已被证明可以解锁苯对苯酚或甲烷至甲醇的一步氧化的独特途径。 [9,10]前者的高度选择性和便利性，导致了1990年代后期的Alphox过程。 在其中，Boreskov Institute鉴于化学行业对绿色和可持续技术的需求不断增长，他们的原子有效和选择性氧化反应代表了一个关键的挑战。[1-5]一氧化二氮，N 2 O，在解决此问题中起着重要的作用。虽然它是一种良好的特种化学物质，主要以其用作麻醉而闻名，但在1980年代，它已开始引起作为选择性氧化剂的大幅关注。由于其捐赠单个氧原子的能力，它避免了过度氧化的风险，并且尤其是在生态上良性n 2作为唯一的副产品，将其作为许多常规氧化剂的绿色替代品。[6-8]在接下来的几年中，N 2 O已被证明可以解锁苯对苯酚或甲烷至甲醇的一步氧化的独特途径。[9,10]前者的高度选择性和便利性，导致了1990年代后期的Alphox过程。在其中，Boreskov Institute在其中，Boreskov Institute
从文本到图像综合的前景 - 背景分割的无监督共同生成
文本对图像（T2I）合成是一项艰巨的任务，该任务是对文本和图像域及其关系进行建模。最近作品实现的图像质量的实质性改进为Nuberon应用程序铺平了道路，例如语言辅助图像编辑，计算机辅助设计，基于文本的图像检索和培训数据增强。在这项工作中，我们提出了一个简单的问题：与逼真的图像一起，我们是否可以以一种不受影响的方式获得任何有用的副产品（例如前景 /背景或多类分割掩码，检测标签，检测标签），这也将使其他计算机视觉任务任务和应用受益？试图回答这个问题，我们探索了从给定文本中的逼真的图像及其相应的前景 /背景分割掩码。为了实现这一目标，我们与GAN一起实验了共进行分割的概念。具体而言，提出了一种名为“共裂”启发的GAN（COS-GAN）的新型GAN结构，该结构同时从不同的噪声矢量中同时生成两个或多个图像，并利用图像特征之间的空间关注机制来生成逼真的分段掩码，以生成生成的Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Agens。这种架构的优点是两倍：1）生成的分割掩码可用于专注于前景和背景，以改善生成的图像的质量，2）分段蒙版可以用作其他任务的训练目标，例如访问本地化和分割。在CUB，Oxford-102和可可数据集上进行的广泛实验表明，Cos-Gan能够改善视觉质量，并为发电图像提供可靠的前景 /背景掩码。
3D感知图像合成上自定义属性的定量操纵
尽管基于3D的GAN技术已成功地应用于具有各种属性的照片真实的3D图像，同时保持视图一致性，但很少有关于如何罚款3D impersimens的研究，而不会限制其属性特定对象的特定对象类别。为了填补此类研究空白，我们提出了一个基于3D的GAN代表的新型图像操纵模型，以对特定的自定义贡献进行细粒度控制。通过扩展最新的基于3D的GAN模型（例如，EG3D），我们的用户友好定量操作模型可以实现对3D操作多属性数量的精细而归一化的控制，同时实现了视图一致性。我们通过各种实验验证了我们提出的技术的有效性。
g-hop：相互作用重建的生成性手动对象和掌握合成
和一个锅的不同）或意图（例如通过刀与使用它进行切割），我们人类可以毫不费力地描绘出与日常生活中日常物体的这种互动。在这项工作中，我们的目标是构建一个可以同样生成合理的手动配置的计算系统。具体来说，我们学习了一个基于扩散的常规模型，该模型捕获了3D相互作用期间手和对象的关节分布。给定一个类别的描述，例如“握着板的手”，我们的生成模型可以合成人手的相对配置和表达（见图1个顶部）。我们解决的一个关键问题是，该模型是什么好的HOI表示。通常通过空间（签名）距离场来描述对象形状，但人的手通常是通过由发音变量控制的参数网格建模的。我们提出了一个均匀的HOI表示，而不是在生成模型中对这些不同的代表进行建模，并表明这允许学习一个共同生成手和对象的3D扩散模型。除了能够合成各种合理的手和物体形状的综合外，我们的扩散模型还可以在跨任务的辅助推理之前作为通用，而这种表示是所需的输出。例如，重建或预测相互作用的问题对于旨在向人类学习的机器人或试图帮助他们的虚拟助手来说是核心重要性。重建的视频重新投影错误）或约束（例如我们考虑了这些行沿着这些行的两个经过深入研究的任务：i）从日常交互剪辑中重建3D手对象形状，ii）鉴于任意对象网格，合成了合理的人类grasps。为了利用学到的生成模型作为推论的先验，我们注意到我们的扩散模型允许在任何手动对象配置给定的（近似）log-likelihood梯度计算（近似）log-likelihoodhoodhood。我们将其纳入优化框架中，该框架结合了先前的基于可能性的指南与特定于任务的目标（例如已知对象网格的合成）推理。虽然理解手动相互作用是一个非常流行的研究领域，但现实世界中的数据集限制了3D中这种相互作用的限制仍然很少。因此，我们汇总了7种不同的现实世界交互数据集，从而导致157个对象类别的相互作用长期收集，并在这些范围内训练共享模型。据我们所知，我们的工作代表了第一个可以共同生成手和对象的生成模型，并且我们表明它允许综合跨类别的各种手动相互作用。此外，我们还经验评估了基于视频的重建和人类掌握合成的任务的先前指导的推断，并发现我们所学的先验可以帮助完成这两个任务，甚至可以改善特定于特定于任务的状态方法。
联合合成呼叫 - 描述2
简短的背景：气候变化和生物多样性损失威胁着我们星球在所有社会生态和社会经济水平上。气候变化和生物多样性变化本质上是相互联系的。每个人都会根据变化的方向恶化或改善对方的影响，这使得其组合管理对于拥有可居住的气候，自我维持的生物多样性以及所有人的生活质量至关重要。尽管气候变化和生物多样性变化以复杂的相互依存方式相互影响，但它们通常在自己的研究学科中单独解决，因此互联界和反馈通常无法完全解决。了解社会决定因素和气候生物多样性相互作用的含义为减轻对人和自然的互惠效应提供了机会，对世代代内和几代人的公平产生了影响。