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gen3c：3D了解世界一致的视频生成...
在许多应用程序中，我们需要生成一个序列长度比原始视频模型支持的长度更长的视频。为了实现这一目标，我们首先将长视频分为长度L的重叠块，在连续的块之间具有一个框架重叠，并以自动回归方式顺序生成每个块的框架。具体来说，对于第一个块，我们遵循Sec中描述的推理管道。主纸的4.5预测RGB视频。 然后，我们从第一个块预测中使用框架更新3D缓存，该预测捕获了场景的新观点，并提供了原始3D缓存中不存在的其他信息。 要更新3D缓存，我们使用DAV2 [10]估算了第一个块中最后一个帧的像素深度，并通过最大程度地减少再投影误差来使该深度估计与3D缓存对齐。 具体来说，我们将深度估计表示为d，并优化d的缩放率和翻译T系数。 我们将点云从3D缓存渲染到d的摄像机视图处的深度图像。 我们将点云从3D缓存从D的摄像机视图中从D的摄像机视图（表示为D TGT）渲染到深度图像，并且类似于主纸，呈现一个掩码m，指示每个像素是否被3D缓存覆盖。 然后将优化目标定义为：主纸的4.5预测RGB视频。然后，我们从第一个块预测中使用框架更新3D缓存，该预测捕获了场景的新观点，并提供了原始3D缓存中不存在的其他信息。要更新3D缓存，我们使用DAV2 [10]估算了第一个块中最后一个帧的像素深度，并通过最大程度地减少再投影误差来使该深度估计与3D缓存对齐。具体来说，我们将深度估计表示为d，并优化d的缩放率和翻译T系数。我们将点云从3D缓存渲染到d的摄像机视图处的深度图像。我们将点云从3D缓存从D的摄像机视图中从D的摄像机视图（表示为D TGT）渲染到深度图像，并且类似于主纸，呈现一个掩码m，指示每个像素是否被3D缓存覆盖。然后将优化目标定义为：
人工智能 – 英国皇家空军准备好了吗？……你准备好了吗？
摘要：人工智能的不断进步导致了大型语言模型 (LLM) 的出现，这些模型利用生成式人工智能技术，能够有效地综合现有材料，从而引起了公众的极大兴趣。兴趣的增加自然导致了大量的学术调查、讨论和投资。必须彻底分析当前人工智能的增长对各种组织（例如皇家空军 (RAF)）的影响。这种观点反对将人工智能视为一种全面、全能或全知的解决方案，与主导其潜力的夸大其词的故事形成鲜明对比。这种观点将表明，人工智能应用需要组织实施计划以提高适应性。本文将介绍人工智能的前提条件和人机协作，以确定需要进行哪些修改、英国皇家空军为何需要改变，以及英国皇家空军作为一个以人为本的组织如何过渡到人工智能的未来。
导航教学景观：探索AI和聊天机器人在护理教育中的含义
此观点论文探讨了人工智能（AI）和基于AI的聊天机器人的教学含义，例如护理教育中的Chatgpt，研究了其潜在用途，收益，挑战和道德考虑因素。AI和聊天机器人为护理教育提供了变革的机会，例如个性化学习，模拟和实践，可访问的学习以及提高效率。他们有可能增加学生的参与和动力，增强学习成果并增加教师的支持。然而，这些技术的整合也提出了道德考虑，例如隐私，保密和偏见。观点论文提供了对护理教育中AI和聊天机器人当前状态的全面概述，从而提供了有关其整合的最佳实践和准则的见解。通过研究AI和Chatgpt对学生学习，参与度以及教师有效性和效率的影响，该评论旨在为对护理教育中AI和聊天机器人的使用的持续讨论做出贡献，并为该领域的未来研究和发展提供建议。
vol-21-2-2024.pdf-基督复临安息日会儿童部
所需的需要澄清儿童洗礼是对儿童洗礼的澄清，这是对儿童洗礼的澄清，通常在我们的实地探视期间针对我们。经常在我们的实地探视期间针对我们。经常在我们的实地探视期间针对我们。不是依靠个人的意见，而不是依靠个人的意见，而不是依靠个人的观点和观点，而是最好理解洗礼上的观点，而是圣经上理解洗礼的观点，而是最好地了解洗礼，这是圣经中的圣经理解并寻求艾伦·G·怀特的智慧。并寻求Ellen G. White的智慧。并寻求Ellen G. White的智慧。在她的著作中，她清楚地强调了洗礼的著作，她清楚地强调了洗礼著作，她清楚地强调，洗礼应该是“基于一个基于个人的个人决定，应该是“基于个人决定的个人决定，应该是基于个人对个人对其意义的理解的个人决定”。她个人对其意义的理解”。她个人对其意义的理解”。她认为，只有在他们认为孩子认为孩子才能接受洗礼时才能受洗才能受洗，只有在他们能够理解行为时才能受洗，因为洗礼象征的象征可以理解这一行为，因为洗礼象征的象征可以理解行为，因为洗礼象征着对基督的意识和自由的承诺，并有意识地将基督的承诺象征和自由地做出，并有意识地做出意识，并有意识地奉献给人，并有意识地奉献给人。意愿选择。意愿选择。
探索双人机器人操纵中的主动视力
摘要 - 模仿学习在使用相机的视觉反馈执行高精度操纵任务方面具有巨大的潜力。但是，在模仿学习的常见实践中，将摄像机固定在适当的位置，从而导致遮挡和有限的视野等问题。此外，摄像机通常被放置在宽阔的一般位置，而没有特定于机器人任务的有效观点。在这项工作中，我们研究了主动视力（AV）对模仿学习和操纵的效用，在该工作中，除了操纵政策外，机器人还从人类的演示中学习了AV政策，以动态地改变机器人的相机观点，以获取有关其环境和给定任务的更好信息。我们介绍了AV-Aloha，这是一种带有AV的新型双层远程处理机器人系统，AV的扩展是Aloha 2机器人系统的扩展，并结合了一个仅携带立体声摄像机的额外的7多型机器人臂，仅负责找到最佳视图点。此相机将立体视频流向戴着虚拟现实（VR）耳机的操作员，使操作员可以使用头部和身体运动来控制相机的姿势。该系统提供了具有双层第一人称控制的身临其境的远程操作体验，从而使操作员能够动态探索和搜索场景并同时与环境进行交互。我们在现实世界和模拟中对系统进行模仿学习实验，这些任务强调观点计划。项目网站：https：//soltanilara.github.io/av-aloha/我们的结果证明了人类引导的AV在模仿学习中的有效性，显示了可见性有限的任务中固定相机的显着改善。
流体动力学 MM-504 和 505 (A)
如果我们想象我们用来观察物质分子结构的显微镜具有可变焦距，我们就可以把对物质的观察从精细的微观视角转变为更长距离的宏观视角，在这种视角中，我们看不到分子之间的间隙，物质看起来是连续分布的。我们将从宏观角度来看待流体，其中与给定体积 V 内的流体相关的物理量被假定为连续分布，并且在足够小的体积 V 内均匀分布。这种观察被称为连续体假设。这意味着在流体的每个点，我们可以规定一个唯一的速度、一个唯一的压力、一个唯一的密度等。此外，对于连续或理想流体，我们可以将流体粒子定义为包含在一个无限小体积内的流体，该体积非常小，可以被视为一个几何点。1.1. 应力：两种类型的力作用于流体元素。其中之一是
收集、整理和重复使用制造数据的建议
数据情境化是指将不同类型的数据结合起来，以提供对某些现象更完整的视角的过程 [1]。从数据中提取的信息的质量本质上取决于数据管理过程中开发的情境的适当性。数据必须提供的适当情境又取决于所做决策的观点。例如，车间操作员和工艺工程师可能以不同的方式使用同一组数据，因为他们可能正在解决不同的问题，并根据自己的观点处理这些问题。表 1 摘自参考文献。[1] 概述了产品生命周期中存在的不同观点。管理数据以支持多种观点的关键是认识到每个观点所需的情境可能并不统一 [1]。然而，尽管决策通常会影响产品生命周期的大部分内容，但制造业的决策历来倾向于关注生命周期中某个阶段的一个观点。因此，了解用例并使用它来指导数据收集和管理过程至关重要。通常，人们错误地认为更多的数据会提供更多的价值，从而促使人们从数据的角度来改进流程，而不是让用例来确定任何数据收集计划的要求和规范。与智能制造相关的新技术和标准越来越多，使制造商能够解决更复杂、更有价值的用例 [2]。当今市场上有许多解决方案，这使得在众多选项中进行选择变得具有挑战性。Sec 的目标是。3 是提供如何选择和部署数据连接解决方案的指导，以满足制造商的使用案例。
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“如果你想成为一名技术人员，根据要求进行测试，那么只需关注实验室的政策和程序。如果你想成为一名科学家和专业人士，学习政策和程序，但更进一步，学习你的职业哲学。了解为什么事情以这种方式完成的重要性、科学方法、批评的观点、偏见问题和道德的重要性。”