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Zignerf：带有可逆生成神经辐射场
生成的神经辐射场（NERF）通过学习一组未经未介绍的图像的分布来综合多视图图像，表现出非常熟练的熟练程度。尽管现有的生成nerf具有在数据分布中生成3D一致的高质量随机样本的才能，但创建单数输入图像的3D表示仍然是一个巨大的挑战。在此手稿中，我们介绍了Zignerf，这是一种创新的模型，该模型执行零击生成的对抗网（GAN）倒置，以从单个脱离分布图像中生成多视图。该模型的基础是一个新型逆变器的基础，该逆变器映射到了发电机歧管的潜在代码中。毫无意义，Zignerf能够将对象从背景中解散并执行3D操作，例如360度旋转或深度和水平翻译。使用多个实数数据集对我们的模型的效率进行验证：猫，AFHQ，Celeba，Celeba-HQ和Compcars。
基于火焰的NERF调节3D脸渲染
摘要。传统的3D面模型基于带纹理的网格表示。最重要的模型之一是火焰（通过刻板模型和表达式学习的面孔），它会产生完全可控制的人脸的网格。不幸的是，此类模型在捕获几何和外观细节方面存在问题。与网格表示相反，神经辐射场（NERF）产生极其清晰的渲染。但是，隐式很难动画，并且不能很好地推广到看不见的表达。有效控制NERF模型以获得面部操纵并不是微不足道的。本文提出了一种名为Nerflame的新方法，该方法结合了NERF和火焰方法的优势。我们的方法使NERF具有高质量的渲染能力，同时对视觉外观完全控制，类似于火焰。与使用神经网络进行RGB颜色和体积密度建模的传统基于NERF的结构相反，我们的方法将火焰网格用作独特的密度体积。因此，颜色值仅存在于火焰网格的附近。我们的模型的核心概念涉及根据其与网格的接近度调整体积密度。此火焰框架无缝地融合到NERF体系结构中，以预测RGB颜色，从而使我们的模型能够明确并隐式地捕获RGB颜色。
Interead：中断阅读的眼睛跟踪数据集
阅读过程中抽象的眼动动作提供了一个了解认知过程和语言理解的窗口，但是缺少中断数据的稀缺性 - 学习者在日常学习环境中经常遇到这些数据 - 妨碍了智能学习技术发展的进步。我们介绍了Interead - 一种新颖的50个参与者数据集的目光数据集，该数据集在对现实世界文本的自定进度读取过程中记录。Interead进一步提供了整个文本中散布的中断的细粒度注释以及这些中断产生的恢复滞后。中断。我们通过报告有关凝视行为的不同度量的跨学科分析来验证我们的数据集。与先前的研究一致，我们的分析表明，中断以及单词长度和单词频率效应会显着影响阅读过程中的眼睛运动。我们还探索了数据集中的个体差异，从而阐明了量身定制的教育解决方案的潜力。可以从我们的数据集访问网页：https：//www.ife.uni-stuttgart.de/en/llis/research/datasets/。
Weebit Nano完全有资格将RERAM模块符合
2025年3月11日 - Weebit Nano Ltd（ASX：WBT，Weebt或Company）是全球半导体行业的先进存储技术的领先开发人员和许可人，已完成AEC-Q100 150°C其电阻随机记忆（RERAM）模块化工艺的电阻随机记忆（RERAM）模块化工艺的合格资格。这项成就证实了Weebit的嵌入式RERAM非挥发性内存（NVM）技术用于高温汽车应用的质量和可靠性。汽车电子委员会（AEC）最初是由克莱斯勒，福特和通用汽车建立的，目的是建立共同的部分资格和质量系统标准，从那时起，汽车行业的许多关键参与者就加入了。AEC-Q100是集成电路（ICS）的标准汽车应力测试资格。根据AEC-Q100标准的非易失性存储器，包括程序/擦除耐力，数据保留和高温操作生命（HTOL）资格测试，Weebit Reram模块是资格的。使用单晶体管的单耐（1T1R）细胞结构实现了资格，表明在150°C运行时的稳定性最高为100K耐力周期*，包括循环和循环后的高温数据保留。根据Yole Group的一部分Yole Intelltence的说法，汽车行业的半导体市场将从2023年的520亿美元增长到2029年的970亿美元，每辆车的半导体设备数量也在继续增长**。增长主要是由采用更多电气化和高级驾驶员辅助系统（ADA）的驱动，从而导致需要更先进的处理和更有效的功率管理，而RERAM起着关键作用的领域。Weebit Nano首席执行官Coby Hanoch说：“全AEC-Q100资格是将NVM设计到汽车微控制器和其他组件中的关键要求。通过这项成就，考虑嵌入式NVM的公司将知道Weebit Reram的参数与汽车制造商的规格保持一致，这将继续提高我们在该领域的地位。“此资格还具有更大的影响，超出了汽车，因为许多工业和物联网应用，例如井下工具，燃烧发动机，石油和天然气等，都需要高温可靠性和扩展的耐力。实现AEC-Q100资格也会影响许多其他应用，因为它使设计师充满信心，即技术非常强大，可靠，甚至超出了他们的需求。“我们有信心，这种进一步的资格将引起潜在客户的更大兴趣，这些客户正在寻求具有温度可靠性并扩展的记忆进步
emass和weebit nano使用reram
Emass的创始人Mohamed M. Sabry Aly评论说：“这项合作代表了AI硬件创新的新时代。Emass最近从MRAM技术过渡了，因为RERAM能够更好地支持物联网，汽车和消费电子产品中的下一代系统。通过将Weebit的替代重新拉动与我们的超低功率AI技术相结合，我们为下一代解决方案奠定了基础，该解决方案将重新为AI应用程序重新提供能源效率。这种集成可以增强系统性能，并确保可扩展性和可持续性，为更智能，更自主的边缘设备铺平道路。通过这种协同作用，我们准备在AI计算中实现无与伦比的进步，在物联网，医疗保健，汽车和工业自动化等行业中造成有意义的影响。”
添加到S＆P/ASX200索引
Emass的创始人Mohamed M. Sabry Aly评论说：“这项合作代表了AI硬件创新的新时代。Emass最近从MRAM技术过渡了，因为RERAM能够更好地支持物联网，汽车和消费电子产品中的下一代系统。通过将Weebit的替代重新拉动与我们的超低功率AI技术相结合，我们为下一代解决方案奠定了基础，该解决方案将重新为AI应用程序重新提供能源效率。这种集成可以增强系统性能，并确保可扩展性和可持续性，为更智能，更自主的边缘设备铺平道路。通过这种协同作用，我们准备在AI计算中实现无与伦比的进步，在物联网，医疗保健，汽车和工业自动化等行业中造成有意义的影响。”
poserl-net：由机器人视觉指导的运动训练的人体姿势分析
在协作机器人技术和智能系统中，人类姿势识别的准确性显着影响人机相互作用的自然性和安全性，将其确立为自动化系统的核心技术（Hernández等，2021; Liu and Wang和Wang，2021）。随着深度学习和计算机视觉的快速发展，姿势识别应用已超越机器人控制和监测，包括增强现实，体育分析和智能监视（Fan等，2022； Desmarais等，2021）。此外，人类姿势分析涵盖了外部传感技术，例如基于视觉的系统和内部传感技术，例如基于可穿戴传感器的方法。这两个范式具有互补的优势，并可以实现广泛的应用。
autonerf：用自主代理培训隐性场景表示
摘要 - 隐式表示，例如神经辐射场（NERF），可以通过连续的神经功能在3D场景中绘制颜色，密度和语义。但是，这些模型通常需要手动和仔细的人类数据收集进行培训。本文解决了自主nerf构造的主动探索问题。我们研究代理如何学会有效地探索未知的3D环境，以便在自主性过程中收集的数据能够学习高质量的神经隐式图表示。在四个与机器人相关的下游任务上评估了所学代表的质量：经典的观点渲染，地图重建，计划和姿势改进。我们比较了不同的探索策略的影响，包括基于前沿的基于基础和学习的方法（端到端和模块化）以及针对此问题量身定制的不同奖励功能。经验结果表明，可以使用在看不见的环境中使用一集经验对积极收集的数据进行培训，并且Autonerf是一种经过加固学习训练的模块化勘探策略，使得获得了高质量的NERF，以获得高质量的NERF，以实现经过考虑的下游机器人任务。最后，我们证明，使用Autonerf可以将代理部署到以前未知的场景中，然后通过通过勘探，重建和策略填充的循环来适应场景来自动改善其导航性能。
等法机式分析仪等法机式分析仪
addorffromgtf。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 AnalyzeCPC2。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>10 AnalyzitedEepSploc2。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 12分析的动物immmm。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 14 Analyzeiprepred2a。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>10 AnalyzitedEepSploc2。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>12分析的动物immmm。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>14 Analyzeiprepred2a。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>16个分析集和 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>20分析。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>22个分析。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>25分析帕姆。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>29分析选举。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>32分析写作 - 序列。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34创建WitchanalyPerister。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。43审查中。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。47 extractcesquencequenceenrichment。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。48 extracsquencenrichmentComparison。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。51 extractquencequencegenome在整个环境中。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。53 extractcessemquencesummary。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。57 extractgeneexpression。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。59提取序列。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。61提取物。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。65提取物质量分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。68 eTucterSplicingGenomeome在范围内。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。70提取物。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。73提取物塑料。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。76 extractswitchoverlap。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。77 extractswitchsummary。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。79个提取物。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。81 ImportCufflinkSfiles。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>83 ImportDftf。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>87 div>
研究经验
计划委员会CVPR地区主席。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2025 ICCV区椅。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2023 ISMAR。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2021 CVMP。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>2018-2020富有表现力。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>2013-2015，2017-2017太平洋图形。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>2019 div>