图21流程图 - 案例1 ............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 35
我们提出了Vidim,这是一个视频间隔的生成模型,该模型在启动和最终框架下创建了简短的视频。为了实现高保真度并在输入数据中产生了看不见的信息,Vidim使用级联的分化模型首先以低分辨率生成目标视频,然后在低分辨率生成的视频上生成高分辨率视频。我们将视频插补的先前最新方法归纳为先前的最新方法,并在大多数设置中演示了这种作品如何在基础运动是复杂,非线性或模棱两可的情况下失败,而Vidim可以轻松处理此类情况。我们还展示了如何在开始和最终框架上进行无分类器指导,并在原始高分辨率框架上调节超级分辨率模型,而没有其他参数可以解锁高保真性结果。vidim可以从共同降低所有要生成的框架,每个扩散模型都需要少于十亿个pa-rameters来产生引人注目的结果,并且仍然可以在较大的参数计数下享有可扩展性和提高质量。请在vidim- Interpolation.github.io上查看我们的项目页面。
- a)6厘米,8厘米,10厘米-b)5厘米,10厘米,15厘米-C)9厘米,12厘米,15厘米-D)8厘米,10厘米,10厘米,12厘米,答案:A)6厘米,8厘米,10厘米,10 cm
UCH引擎盖还旨在撤离与大型蒸汽生产设备一起使用时可能在其内部容积内形成的冷凝滴。引擎盖配备了安装在容积量的所有四个侧面上的排水沟系统。该系统收集从侧面流动的水滴和引擎盖的天花板,其钻石点的形状有助于其流动。这些规定通过限制降温滴落的风险
1. CLAUDE 2 URL:https://claude.ai 描述:Claude 2 是一种先进的 AI 模型,其性能有所提升,响应时间更长,API 可访问性更强。Claude 2 是 ChatG PT 的直接替代品。它在教育、编码和自然语言交互等各个领域都表现出色。例如,它在律师资格考试中表现出色,得分为 76.5%,在编码任务中表现出色,在 Codex HumanEval Python 编码测试中的得分为 71.2%。Claude 2 支持多达 100K 个令牌,适合处理冗长的技术文档和书籍。它经过了严格的安全改进,与 Claude 1.3 相比,它在提供无害响应方面提高了 2 倍。Claude 2 属于自然语言处理 (NLP) 和 AI 助手工具类别,可以协助内容生成、编码任务、教育支持、内容混合、提供上下文答案和增强客户服务,使其成为适用于众多应用的多功能工具。 Claude 2 允许您与拥有的各种文档进行交互,从而让您可以提出问题、组织数据,以及更多类似于 ChatGPT 数据分析功能的功能。这是 100% 免费的 AI 聊天工具,但它们确实提供升级使用限制的付费选项。
学期学时20学期 - VI课程代码课程类型学会时间HQ-006古兰经强制性的翻译1 Chem-319物理化学I-I(化学动力学)强制性2 Chem-320物理化学化学(体温动力学)强制性2化学-321物理化学实验室强制性化学1 Chemistory 1 Chemistor 1 Chemistor 1 Chemistor 1 Comportor 2 Comprions 2 Comportion 1 Chemistor 1 Comportor 2 Comistry 1 Comportor 2 Cosistry 2 Comistry 1 Chemistry 1 Comportion 2 Comistor 2 Chem-323 Inorganic Chemistry-II (f-block elements) Compulsory 2 Chem-324 Inorganic Chemistry Lab Compulsory 1 Chem-325 Organic Chemistry-I (Reaction Mechanisms-I) Compulsory 2 Chem-326 Organic Chemistry-II (Spectroscopy) Compulsory 2 Chem-327 Organic Chemistry Lab Compulsory 1
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。
编辑委员会博士Mustafa Necmiİlhan博士 - 加兹大学 - Özlemçakir博士 - DokuzEylül大学协会。MehmetMerveÖzaydın-AnkaraHacıBayramVeli University Assoc。
