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使用硬件优化 ARINC 661 的 OpenGL 渲染...
摘要 本文讨论了飞行员显示可视化速度的问题。航空电子设备中使用的软件必须遵循许多标准规定的严格规则。研究使用了 OpenGL Safety Critical (SC)，并在飞机实时操作系统 JetOS 中运行 Vivante GPU 硬件支持。航空电子标准之一 ARINC 661 定义了在驾驶舱显示系统中呈现的应用程序。它提出了高效使用 OpenGL SC 以确保可接受的可视化速度的问题。由于 ARINC 661 服务器准备的应用程序的特殊性，未来飞机平台（带有 Vivante GPU 的 i.MX6 处理器）的可视化速度太慢，无法满足航空要求。我们提出并实施了一种高效的可视化速度加速算法。首先优化了 OpenGL 调用。但这种优化不能直接集成到 ARINC 661 服务器中。因此，我们设计并阐述了一个特殊的中间模块。所提出的方法可以实现飞机飞行员显示器可接受的可视化速度。关键词 1 飞行员显示，可视化速度，实时操作系统，OpenGL Safety Critical，GPU加速，ARINC 661服务器
Python 中的集成电路布局图像渲染工具
您可能会注意到，黄绿色、红色、金色和粉红色以 RGB 颜色代码表示。GDS 层编号和名称可在 PDK 图层图文件中找到（参见图 1（a）），而颜色及其代码可在技术文件中获得（参见图 1（b））。通常有一个用户友好的图层窗口 (LSW) 可帮助在请求的 LayerColors.map 中转换两个文件。可以实现一个自动化工具来进行此类转换。但是，此过程每个 PDK 仅运行一次。不同 PDK 版本之间的 GDS 编号、层名称和颜色不会改变。此外，CAD 工具通常使用示例中提出的颜色代码。因此，仅在安装新的 PDK 时才需要此过程。GDS 编号是不同 PDK 文件之间变化最大的数据。商业 PDK 中的图层颜色通常相似，例如（XFAB Mixed-Signal Foundry Experts，2019 年）。
GSCORE：通过3D高斯脱落的架构支撑效率的有效辐射场渲染
摘要本文介绍了GSCORE，这是一个硬件加速器单元，该单元有效地执行了使用算法优化的3D Gauss-ian剥落的渲染管道。GSCORE基于对基于高斯的辐射场渲染的深入分析的观察，以提高计算效率并将技术带入广泛采用。在此过程中，我们提出了几种优化技术，高斯形状感知的交叉测试，分层排序和下图跳过，所有这些都与GSCORE协同集成。我们实施了GSCORE的硬件设计，使用商业28NM技术进行合成，并评估具有不同图像分辨率的一系列合成和现实世界场景的性能。我们的评估要求表明，GSCORE在移动消费者GPU上实现了15.86倍的速度，其面积较小，能源消耗较低。
从修辞的角度来看全球化和本地化翻译策略：将英语头条渲染为乌克兰人
摘要。本文在发明的修辞经典框架内提出了一种全球化和本地化策略的想法，内容涉及选择论点；处置，处理他们的安排； Elocution，针对语言单位的选择；表演，以不同种类的话语形成的基础。翻译的全球化策略将国际内容带入目标语言，而倾向或省略的变化将略有变化，而本地策略则将全球内容调整为特定修辞级别的本地读者变化文本组织的世界观。本文讨论了全球化和本地化策略在英国广播公司（BBC）的英语在线标题转化为乌克兰人的三个结构位置上的应用：通过前景单位吸引注意力，以谓语群体保持其关注，使读者在最终的位置上迈向读者。发现，乌克兰对英语头条的翻译加强了全球化策略，扩展了宽松的话语，迫使读者转向文本，而本地化策略是通过规范技术或观点实施的，从而改变了对当地观众对原始观众的原始标题的处理，从而改变了原始标题。
大数据、人工智能和机器学习......
当今的电子渲染框架在计算机图形学、虚拟现实和增强现实等各个领域都至关重要，可以为现代社会提供有效且令人印象深刻的教育。将大数据、人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术集成到电子渲染框架中，对于提高渲染效率、优化资源配置和提高渲染输出质量具有巨大潜力。随着大数据的出现，可以收集和分析大量与渲染相关的数据。这些数据包括渲染参数、场景描述、用户偏好和性能指标。通过应用数据分析，可以得出重要信息，从而在渲染过程中做出更明智的决策。此外，可以采用神经网络和深度学习等人工智能技术从收集的数据中学习并生成更准确的渲染模型和算法。
Rockfon®单声学
NCS代码是最接近的颜色匹配。由于喷雾施用的性质和单声学优雅渲染的质感，表面外观（特别是光线条件）可能会偏离印刷颜色。可应要求提供颜色渲染表面的样本。光反射值是指示性值，并且受表面渲染应用和纹理的方式。与我们联系以获取更多信息。
计算机视觉中的神经辐射场
神经场景表示和渲染（NSR）：基于NERF的基本原理，神经场景表示和渲染方法（NSR）方法迈出了进一步的步骤，以完善3D场景的刻画。NSR引入了创新的概念，例如层次表示和神经渲染，从而促进了复杂的场景创建并优化渲染效率。多视神经表面重建：专注于三维空间中对象表面的恢复，多视神经表面重建技术利用了单个对象的多个视图。通过利用神经网络的功能，它了解了图像及其相应的三维表面之间的复杂相互作用。这促进了重建中精度和细节的实现。
认知 - Refubium - 柏林自由大学
根据预测处理理论，视觉是由我们对世界应该是什么样子的内部模型得出的预测所促进的。然而，这些模型的内容以及它们在人与人之间的差异仍不清楚。在这里，我们使用绘画作为个体参与者内部模型内容的行为读数。首先要求参与者绘制场景类别的典型版本，作为其内部模型的描述符。这些绘图被转换成标准化的 3D 渲染，我们在随后的场景分类实验中将其用作刺激。在两个实验中，与基于他人绘图或场景照片副本的渲染相比，参与者针对自己绘图定制的渲染的场景分类更准确，这表明场景感知是由与特质内部模型的匹配决定的。使用深度神经网络计算评估场景渲染之间的相似性，我们进一步证明，基于参与者自己的典型绘画（以及他们的内部模型）对渲染的分级相似性可以预测一系列候选场景的分类性能。总之，我们的结果展示了一种理解个体差异的新方法的潜力——从参与者对现实世界场景结构的个人期望开始。
co-OCC：耦合显式特征融合与体积渲染多模式3D语义占用预测的正规化 - 补充材料
图1（a）说明了对外部参数不准确引起的对齐图像和点云的挑战。很难实现直接的几何对齐。要解决因未对准而导致的错误的积累，我们提出了GSFusion。此方法搜索附近的功能，以确保几何和语义对齐，从而使每个LiDAR Voxel功能能够与融合过程中的K相邻升起的像素特征进行交互。这扩大了感知字段，从而使图像和点特征更全面，更强大。此外，图。1（b）突出显示了激光点云的稀疏性对与摄像机相互作用的影响。为了解决这个问题，渲染过程可确保LIDAR功能，相机功能或LIDAR相机功能的密集表示，如图1（c）。这确保了足够的体素相互作用并提高整体性能。