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 -
我们的军人和女兵 中尉 Jerry Browne,美国陆军 上士 James Calfa,美国陆军 列兵 Logan Ciccarelli,美国陆军 中士 Mitchell Ciccarelli,美国空军 MIDN Alexander Colavita,美国海军 中尉 Brian Z. DiSalvo,美国海军 指挥官 Kristi Morrissey DiSalvo,美国海军 中士 Victor B. Famighette,美国陆军 中校 Thomas Frey,美国海军陆战队 中尉 Brendan Johnston,美国海军 列兵 Richard Lerner,美国陆军 中尉 JG Michael O'Donohoe,美国海军 下士 Brad John Peck,美国海军陆战队 上校 Kiersten Spencer,美国陆军 中士 Michael J. Stewart,美国陆军 飞行员 Christina Tumminaro,美国空军 中校 Kent Walsh,美国陆军 列兵 Gavin Wisotsky,美国陆军 高级军士 John Wood,美国陆军
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公司的运营研究允许确定改进机会,过程的关键阶段以及相关信息,从而可以更好地了解整个过程。在分析供应链时,可以找到不同的方法,在参与者之间的同步方面产生了上涨,从而达到了更好的响应时间,并具有较高的能力面对需求的波动。当在某种程度上存在较高的变异性时,供应链的复杂性就会增加,这就是为什么在计划内部过程时必须考虑经济和地缘政治方面的原因。这提出了找到可行且可持续的解决方案的挑战,该解决方案保证了供应链的需求要求。此外,有必要创建一种有效的数据分析方法,决策者可以利用过程知识,其标准和经验来专注于系统的敏感梯队。研究目标是实施机器学习算法,以通过可持续的范围分析供应链的敏感性。这包括针对可持续发展目标的优化过程和建模建议的整体指标。此外,还开发了交互式工具来解决基于线性编程和不同标准(包括经济,环境和财务考虑)的优化问题。实现了预期的净现值结果663%。上面的案例研究是对哥伦比亚纺织行业的案例研究,该行业需要通过多个客观范围来分析投资和运营替代方案,以确保良好的性能和稳定性。此外,发现操作替代方案不仅可以改善各种指标的预期结果,而且还改善了系统动力学和弹性(净空),并在整个时间范围内减少了废物。总而言之,提出了一种基于数据的方法来分析可持续供应链的敏感性,从而有机会识别有价值的见解,该洞察力可以指导决策过程以更好地绩效和/或更少的可变结果,以研究所研究的不同目标。
技术教室:1. * 基础技术教室配备投影仪、电脑(带 DVD 驱动器)、摄像头和麦克风,用于 Zoom 视频会议。所有布线均专用于室内电脑。如果希望使用个人笔记本电脑,用户需要提供视频线和笔记本电脑连接所需的任何适配器,或使用 Zoom 中的无线屏幕共享功能。2. ** 通用技术教室包括基础技术教室中的所有设备,外加文档相机。3. *** 扩展技术教室包括通用技术教室中的所有设备,外加以下一项或多项附加功能:PTZ 摄像机、视频或音频捕捉设备或增强型交互式技术。4. ^ 工作室技术教室设有计算机站,并配备了学科或相关学科独有的硬件和软件。5. 有关技术增强型教室政策的信息,请访问此链接: