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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。
知道您的邻居：通过空间视觉语言推理改善单视的重建
从单个视图中恢复3D场景几何形状是计算机视觉中的基本问题。虽然经典的深度估计方法仅推断出2.5D场景表示为图像平面，但最新的基于辐射范围的aperach是重建完整的3D代表。然而，这些方法仍然在被占地的区域困难，因为没有视觉观察的几何形状需要（i）周围的语义知识，以及（ii）关于空间上下文的推理。我们提出了Kyn，这是一种单视场景重建的新方法，其原因是语义和空间上下文来预测每个点的密度。我们引入了一个视觉模块模块，以使用细粒度的语义信息丰富点特征。我们通过语言引导的空间注意机制在整个场景中汇总了点表示，以产生意识到3D语义环境的每点密度预测。我们表明，与预测每个3D点的密度相比，Kyn改善了3D形状的恢复。我们在Kitti-360上实现了最新的场景和对象重建结果，并且与先前的工作相比，零弹性概括的改进。项目页面：https：//ruili3.github.io/kyn。
在2D材料中查看光诱导的量子现象
过去二十年来目睹了对Van-der-Waals（VDW）材料的研究爆炸，这是一类广泛的固体，在该固体中，平面晶体板由VDW部队粘合在一起。通常，这些材料只能将其稀释为几个原子层，甚至可以将其变成单个原子纸，从而意识到其传统散装形式的二维（2D）变体。由于在2000年代初期的单层（1L）的第一次驱动器以来，已经将各种VDW材料隔离并以2D极限进行了隔离和研究，包括金属，宽间隙绝缘子，半导体，半导体，半金属，超级导管，磁性材料，磁性材料，以及更多。[1]中，在这些半金属中，例如石墨烯和2D半导管，通常由VI组VI过渡金属二甲硅烷基（TMDC）代表，在基本凝聚的物理学以及在电子，电子，光电电子技术中以及在基本凝聚的物理学方面创造了令人兴奋的新机会。[2-4]由于光学相互作用和频段结构发生了巨大变化，在从几层到1L极限的过渡中可能发生，因此在2D Light-Matter相互作用和超级超平均光电设备中证明了2D半导体和半米的独特机会。这值得探索其光诱导的物理学，从而导致新型量子现象。2D材料的关键特性之一是增强的电子 - 电子库仑相互作用，其介电筛选和低维度引起。这些相互作用不仅强烈修改平衡频带结构，而且更改了（照片）激发的带构结构。[5]，例如，强烈结合的激子[6]（由绑定的电子和孔组成），即使在室温下，也要赋予2D半导体的光学响应。这些摘录显示出各种各样的物种，具有不同的自旋，[7] Monma，[8]和电荷[9]影响其光 - 肌电相互作用的频谱，动力学和应用。2D材料的另一个属性是它们能够将其堆放到其他2D材料和基板上，几乎没有约束。[10]这些结构中的层间相互作用促进了一种独特的手段，用于设计异质结构属性和功能，而不是组成材料的材料。[11,12]这些属性包括动量依赖性层
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1有关矿物质关键评估的更详细讨论，请参见Whittle，D.，M。Yellishetty，S。D。Walsh，G。Mudd和Z. Weng（2020）。矿物质批判性评估。Alta 2020铀和REE会议。 A. Taylor。 珀斯。Alta 2020铀和REE会议。A. Taylor。 珀斯。A. Taylor。珀斯。
一种简单而有效的可扩展多视图张量聚类
基于锚点的大规模多视图聚类因其在处理海量数据集方面的有效性而引起了广泛关注。然而，当前的方法主要通过探索锚点图或投影矩阵之间的全局相关性来寻找用于聚类的共识嵌入特征。在本文中，我们提出了一种简单而有效的可扩展多视图张量聚类（S 2 MVTC）方法，我们的重点是学习视图内和跨视图的嵌入特征的相关性。具体而言，我们首先通过将不同视图的嵌入特征堆叠到张量中并旋转它来构造嵌入特征张量。此外，我们构建了一种新颖的张量低频近似（TLFA）算子，它将图相似性结合到嵌入特征学习中，有效地实现不同视图内嵌入特征的平滑表示。此外，对嵌入特征应用共识约束以确保视图间语义一致性。在六个大规模多视图数据集上的实验结果表明，S 2 MVTC 在聚类性能和 CPU 执行时间方面明显优于最先进的算法，尤其是在处理海量数据时。S 2 MVTC 的代码已公开发布在 https://github.com/longzhen520/S2MVTC。
查看生成的AI和儿童的安全
可以通过故意用AI代的产出来将儿童置于风险中。AI生成的语音和图像输出的创建和部署可以促进一系列危害。恶意演员可以使用图像生成器来消除照片并更改性别，以创建假子镜。反过来，这些可以用于在线接近或与儿童联系，以进行修饰，性骚扰或七分。成人和儿童可以使用语音和视频生成技术来创建Deepfake角色，并将其作为潜在受害者的潜在朋友或浪漫伴侣（类似于成人浪漫骗局中的实时深层技术）。8个孩子们说或做他们在现实生活中没有做过的事情，或者他们的外表已经
卫星和地面视图之间的跨注意，以增强细粒度的机器人地理位置
跨视图图像地理位置定位旨在通过用GPS标记的卫星图像补丁绘制当前的街道视图图像来确定户外机器人的位置。最近的作品在识别卫星贴片中达到了显着的准确性，该卫星贴片在机器人所在，其中将中央像素在匹配的卫星贴片中用作机器人粗糙位置估计。这项工作着重于机器人在已知的卫星贴片中的细粒度定位。现有的细颗粒定位工作利用相关操作来获得卫星图像本地描述符和街道视图全局描述符之间的相似性。基于衬里匹配的相关操作简化了两个视图之间的相互作用过程，从而导致距离误差很大并影响模型的概括。为了解决这个问题，我们设计了一个具有自我注意力和跨注意层的跨视图功能fu-sion网络，以取代相关操作。此外，我们将分类和回归预测结合在一起，以进一步降低位置距离误差。实验表明，我们的新型网络体系结构的表现优于最先进的，可以在看不见的地区更好的概括能力。具体而言，我们的方法在同一区域和在活力基准的同一区域和看不见的区域中分别将中位定位距离误差降低了43％和50％。
美国海岸警卫队在越南战争中的作用
8 Jonathan Wiarda，“美国海岸警卫队在越南：在艰苦的战争中取得成功”，海军战争学院评论，第 2 期（1998 年春季）：第 38-39 页。https://digital-commons.usnwc.edu/nwc-review/vol51/iss2/5/
越南战争的系统分析视角 - DTIC
所以。 基辅语文 (Comlda. - an~ #* me ole Hadooer a, idevofo &F 66 ON&& 东南亚分析报告 RYNAF OASD（系统分析）哈姆雷特评估系统 SEA 分析报告 SE Asta 空中作战 VC/NVA 东南亚部署平定 EAsaLasUs/ostutn 20. 摘要 (Ceinm.a 40 mvm* Odd Un49640 =111401"I 6F 400d MOOe N* 这套 12 卷套装包括东南亚“分析报告”第 50 期系列中印刷的每一篇文章。SEA 分析报告对越南战争活动进行了逐月分析，包括部队和战斗力、VC/NV 行动、盟军地面、海军和空中行动、ILVNAF、伤亡和损失、人口安全、战争成本和通货膨胀以及建设和港口在南越的行动。