和一个锅的不同)或意图(例如通过刀与使用它进行切割),我们人类可以毫不费力地描绘出与日常生活中日常物体的这种互动。在这项工作中,我们的目标是构建一个可以同样生成合理的手动配置的计算系统。具体来说,我们学习了一个基于扩散的常规模型,该模型捕获了3D相互作用期间手和对象的关节分布。给定一个类别的描述,例如“握着板的手”,我们的生成模型可以合成人手的相对配置和表达(见图1个顶部)。我们解决的一个关键问题是,该模型是什么好的HOI表示。通常通过空间(签名)距离场来描述对象形状,但人的手通常是通过由发音变量控制的参数网格建模的。我们提出了一个均匀的HOI表示,而不是在生成模型中对这些不同的代表进行建模,并表明这允许学习一个共同生成手和对象的3D扩散模型。除了能够合成各种合理的手和物体形状的综合外,我们的扩散模型还可以在跨任务的辅助推理之前作为通用,而这种表示是所需的输出。例如,重建或预测相互作用的问题对于旨在向人类学习的机器人或试图帮助他们的虚拟助手来说是核心重要性。重建的视频重新投影错误)或约束(例如我们考虑了这些行沿着这些行的两个经过深入研究的任务:i)从日常交互剪辑中重建3D手对象形状,ii)鉴于任意对象网格,合成了合理的人类grasps。为了利用学到的生成模型作为推论的先验,我们注意到我们的扩散模型允许在任何手动对象配置给定的(近似)log-likelihood梯度计算(近似)log-likelihoodhoodhood。我们将其纳入优化框架中,该框架结合了先前的基于可能性的指南与特定于任务的目标(例如已知对象网格的合成)推理。虽然理解手动相互作用是一个非常流行的研究领域,但现实世界中的数据集限制了3D中这种相互作用的限制仍然很少。因此,我们汇总了7种不同的现实世界交互数据集,从而导致157个对象类别的相互作用长期收集,并在这些范围内训练共享模型。据我们所知,我们的工作代表了第一个可以共同生成手和对象的生成模型,并且我们表明它允许综合跨类别的各种手动相互作用。此外,我们还经验评估了基于视频的重建和人类掌握合成的任务的先前指导的推断,并发现我们所学的先验可以帮助完成这两个任务,甚至可以改善特定于特定于任务的状态方法。
Professionalism 6-Jan 11-Jan 15 Study break 15 Study break 13-Jan 18-Jan 16 Study break 16 Study break 20-Jan 25-Jan 17 EOS/ICA S-4 17 EOS/ICA S-1 27-Jan 1-Feb 18 Chinese New Year Break Chinese New Year * 3-Feb 8-Feb 19 Vacation/Resit 18 Vacation/Resit 10-Feb 15-Feb S5 1 S2 1 17-Feb 22-Feb 2 2 24-Feb 1-Mar 3 3 3-Mar 8-Mar 4 4 10-Mar 15-Mar 5 5 17-Mar 22-Mar 6 6 24-Mar 29-Mar 7 7 31-Mar 5-Apr Hari Raya Break Hari Raya * 7-Apr 12-Apr 8 Study break 8 Study break 14-Apr 19-Apr 9 EOS/ICA S-5 9 EOS/ICA S-2 21-Apr 26-Apr 10 Vacation 10 Vacation 28-Apr 3-May 11 Vacation 11 Vacation 5-May 10-May 12 Vacation/Resit 12 Vacation/Resit 12-May 17-May S6 1 S3 1 19-May 24-May 2 2 26-May 31-May 3 3 2-Jun 7-Jun 4 4 9-Jun 14-Jun 5 5 16-Jun 21-Jun 6 6 23-Jun 28-Jun 7 7 30-Jun 5-Jul 8 8 7-Jul 12-Jul 9 9 14-Jul 19-Jul 10 10 21-Jul 26-Jul 11 11 28-Jul 2-Aug 12 12 4-Aug 9-Aug 13 13 11-Aug 16-Aug 14 14 18-Aug 23-Aug 15 Study break 15 Study break 25-Aug 30-Aug 16 Study break 16 Study break 1-Sep 6-Sep 17 EOS/ICA S-6 17 EOS/ICA S-3 8-Sep 13-Sep 18 Vacation 18 Vacation 15-Sep 20-Sep 19 Vacation/Resit 19 Vacation/Resit
在一个时代,信息占据了至高无上的“屏蔽数据王国:掌握计算机安全的艺术”是浏览复杂数字保护景观的重要指南。这本综合书籍研究了保护敏感数据免受网络威胁所必需的基本原理和高级技术。将理论见解和实际应用结合在一起,涵盖了各种各样的主题,包括加密,网络安全,威胁检测和事件响应。无论您是IT专业人员,网络安全爱好者,还是只是希望增强知识的人,这本书都是您掌握计算机安全艺术的确定资源。
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DTI 5310 设计、人工智能和机器人伦理 (3 个单元) 人工智能技术在以下应用中越来越常见:自动驾驶汽车和移动即服务(例如驾驶和系统级控制算法);商业智能(例如预测资源分配);消费电子产品(例如社交机器人和智能扬声器);医疗保健(例如医学成像中的图像分类);司法系统(例如累犯预测和量刑);和武器系统(例如瞄准和杀戮决策)。其中许多应用都引发了重大的伦理问题。通过当代哲学和应用伦理文本以及大众媒体文章的视角,研究了应用技术伦理中的一系列主题。通过实践、基于小组的设计思维研讨会和项目,介绍了用于预测和解决道德问题的实用框架、方法和工具。课程组成:讲座课程 CSI 5195、DTI 5310、DTO 5310、SYS 5170、SYS 5295 不能合并为单元。
工程和物理科学,可爱的专业大学。她已经从昌迪加尔(Chandigarh)获得了Acsir Csir-Csio的博士学位,并获得了帕特拉(Patiala)旁遮普大学(Patiala)的金牌。她的研究兴趣是光谱,化学计量学,统计分析,定性和定量分析,天文学和空间物理学。她是2013年CSIR-SRF奖学金奖,还获得了印度工程师学会的AMIE研究生奖2021年,并获得了魔术书2023年的“最佳成就奖”。她有50多篇研究论文,一本书和一本专利,并获得了8个博士学位和7个硕士学生的学生,并在天文学和食品的定性分析领域。目前在定性和定量分析食品和饮料领域使用近红外光谱和化学计量学的定量分析。她是A.M.I.E.,IEI(印度)和印度科学狂热协会的终身成员的副成员。