XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System渲染
DREAKS结构：通过合成数据生成了解幻灯片和用户界面
计算理解视觉设计的基本结构，例如演示幻灯片和用户界面（UIS），使机器能够为盲人的人解释和描述视觉效果[44,51,72,84]，将布局重新制定为新设备[37,38] [37,38]，并基于用户能力个性化[20,54,56,77]。但是，构建启用这些功能的基础机器学习模型需要劳动密集型的数据收集和注释，这必须针对每种输入进行。我们提出了一种通过生成和渲染代码生成合成的结构化视觉效果的方法（图1）。我们的方法涉及三个阶段：首先，我们根据设计原理和目标任务创建具有大语言模型（LLM）的设计思想；其次，我们基于这些设计思想来生成标记的声明语言，例如HTML代码，以表示结构化的视觉效果；第三，我们过滤，后处理和渲染代码以生成最终的注释数据集。虽然我们的方法适用于各种类型的结构化视觉效果，但我们将方法应用于缺乏用于计算建模的高质量，公共数据集的两个应用程序域：演示幻灯片和UI屏幕截图。
sgd：街道视图综合与高斯裂纹和扩散先验
为了自主驾驶模拟，早期尝试[8，32，35]部署游戏引擎来渲染图像。它不仅需要耗时的过程来重建虚拟场景，而且还需要以低现实主义的形式产生结果。，用于新型视图Synthesis（NVS）的神经渲染技术，例如神经辐射场（NERF）[21]和3D高斯分裂（3DGS）[14]，用于同步，以使照片现实主义的街道视图进行同步。当前的研究[4、10、20、23、28、39、43、47、48、51、59]主要是街道视图合成中面临的两个挑战：无界场景的重建和染色体对象的建模。尽管已经取得了令人兴奋的进度，但在现有作品中尚未很好地探索评估重建质量的关键问题。众所周知，理想的场景仿真系统应具有高质量的自由视线渲染的能力。目前的作品通常采用从vehicle捕获而在训练阶段却看不见的观点（例如图。1），同时忽略了偏离训练观点的小说观点（例如图。1）。处理这些新颖的观点时，呈现质量的降低明显降低，对现有作品的模糊和伪像，如图1。此问题归因于车辆收集的图像的固有约束视图。训练图像通常沿着车辆的行驶方向捕获，并以车辆的车道为中心。由于车辆的快速行驶速度，框架之间的超偏度有限，因此不允许对现场中的物体进行全面的多视觉观察。因此，可以从稀疏视图中将自动驾驶的街道视图综合任务理解为重建问题。
gen3c：3D了解世界一致的视频生成...
在许多应用程序中，我们需要生成一个序列长度比原始视频模型支持的长度更长的视频。为了实现这一目标，我们首先将长视频分为长度L的重叠块，在连续的块之间具有一个框架重叠，并以自动回归方式顺序生成每个块的框架。具体来说，对于第一个块，我们遵循Sec中描述的推理管道。主纸的4.5预测RGB视频。 然后，我们从第一个块预测中使用框架更新3D缓存，该预测捕获了场景的新观点，并提供了原始3D缓存中不存在的其他信息。 要更新3D缓存，我们使用DAV2 [10]估算了第一个块中最后一个帧的像素深度，并通过最大程度地减少再投影误差来使该深度估计与3D缓存对齐。 具体来说，我们将深度估计表示为d，并优化d的缩放率和翻译T系数。 我们将点云从3D缓存渲染到d的摄像机视图处的深度图像。 我们将点云从3D缓存从D的摄像机视图中从D的摄像机视图（表示为D TGT）渲染到深度图像，并且类似于主纸，呈现一个掩码m，指示每个像素是否被3D缓存覆盖。 然后将优化目标定义为：主纸的4.5预测RGB视频。然后，我们从第一个块预测中使用框架更新3D缓存，该预测捕获了场景的新观点，并提供了原始3D缓存中不存在的其他信息。要更新3D缓存，我们使用DAV2 [10]估算了第一个块中最后一个帧的像素深度，并通过最大程度地减少再投影误差来使该深度估计与3D缓存对齐。具体来说，我们将深度估计表示为d，并优化d的缩放率和翻译T系数。我们将点云从3D缓存渲染到d的摄像机视图处的深度图像。我们将点云从3D缓存从D的摄像机视图中从D的摄像机视图（表示为D TGT）渲染到深度图像，并且类似于主纸，呈现一个掩码m，指示每个像素是否被3D缓存覆盖。然后将优化目标定义为：
MDPP计费和索赔备忘单2024（PDF）
成功向您的Mac提交索赔的提示•请确保在所有索赔中包括82个演示代码。•确保您的教练名册是最新的，以避免被拒绝或拒绝的索赔。教练是主张的“渲染提供者”。•在9％的减肥索赔之前提交5％的减肥索赔。•可以在MDPP性能期间的任何时间和任何时间提交5％的体重减轻和9％的减肥索赔。
4，1，3，1 - 6卷4，第2期，P 184
- 研究人工智能（AI）在室内设计中的作用及其如何影响设计教育过程。- 使用人工智能（AI）趋势探索不同的室内设计教育方式。- 提供一种与生成AI软件程序混合的学习室内设计方法。生成的人工智能（AI）和室内设计：室内设计中的人工智能（AI）是对人脑可以思考，分析和对室内设计问题做出反应的模拟。它被认为是设计师可以思考和预测使用人工智能（AI）计划的新型未来派方法的革命性趋势。如今的室内设计；人工智能（AI）程序用于将书面文本（提示）转换为3D建模室内设计中的图像；在非常高质量的文件中渲染，该文件可在现实世界中的设计实现中使用。如今的室内设计；人工智能（AI）程序用于将书面文本（提示）转换为3D建模室内设计中的图像；在非常高质量的文件中渲染，该文件可在现实世界中的设计实现中使用。
金属创新计划（MI2）启动了全球MI2竞赛
mi2与位于路易斯维尔的创新工作室渲染合作，搜索了6月17日的飞行员现成创新，以应对金属行业的挑战。竞争决赛选手将在即将举行的2024年肯塔基州行业会议上向顶级行业主管提出解决方案。肯塔基州鲍林·格林（Bowling Green） - 2024年6月25日，《金属创新计划》（MI2）已推出了全球搜索，以解决针对金属行业挑战的飞行员创新。搜索集中于金属行业领导者确定的优先领域。具有与自动化，数字化，产品检验，能源管理，人工智能，材料管理 /减少材料管理 /废物维护 /设备维护，排放跟踪和减少以及回收利用相关的解决方案的创新者。申请现在开放，将于2024年8月15日关闭。总部位于肯塔基州的MI2于2022年启动，旨在提供以行业为主导的执行领导力，以吸引和促进肯塔基州金属行业的高级研究，可持续性，商业化和人才发展。MI2在Annua L收入中统称超过$ 34.2B，其成员主要关注与铝，铜和钢相关的应用。MI2邀请了位于肯塔基州的Louisville，位于肯塔基州的风险投资公司和创新工作室渲染（B Corp认证的公共福利公司），以执行全球搜索创新者的搜索。 重建挑战已经部署了超过360万美元的赠款给早期创新者，导致了26个技术飞行员，并产生了超过6000万美元的积极影响。MI2邀请了位于肯塔基州的Louisville，位于肯塔基州的风险投资公司和创新工作室渲染（B Corp认证的公共福利公司），以执行全球搜索创新者的搜索。重建挑战已经部署了超过360万美元的赠款给早期创新者，导致了26个技术飞行员，并产生了超过6000万美元的积极影响。渲染带来了其在促进其他大规模创新挑战的经验，包括渲染资本竞争，迄今为止，这些竞争已经投入了40多家初创企业，以及一些专门针对包括住房，就业和医疗保健在内的社区面临的问题的挑战。“我们知道初创公司，因为我们投资了初创企业 - 我们实际上投资了他们的成功。对于创始人来说，这是一个特别诱人的机会，因为它专门针对一个行业面临的挑战，该行业将自己聚集在一起并积极寻找解决方案。”“没有比收入更好的初创公司的钱，而MI2竞赛将初创公司放在可以实现这一目标的人们面前。” MI2竞赛的理想申请人是早期至中级的初创公司，具有准备就绪的，可扩展的技术解决方案，愿意在行业环境中部署其解决方案。“ MI2的使命是将我们的生态系统融合在一起，使肯塔基成为金属创新的目的地，” MI2首席执行官Vijay Kamineni说。“我们希望在全国范围内吸引企业家和研究人员的最佳创新，以寻找机会和资源，以在美国金属行业中心的肯塔基州进行创新。”
Jason M. Eisner-约翰·霍普金斯计算机科学可鲁棒分析的神经纹理可变形网格 -
人类的视野比在分布外情景下表现出的鲁棒性更高。它已经通过逐个合成的分析来猜想这种鲁棒性益处。我们的论文通过通过渲染和能力算法在神经特征上进行近似分析，以一致的方式制定三重视觉任务。在这项工作中，我们引入了神经丝线可变形的网格（NTDM），该网格涉及具有变形几何形状的OBJECT模型，该模型允许对摄像机参数和对象几何形状进行优化。可变形的网格被参数化为神经场，并被全表面神经纹理图所覆盖，该图被训练以具有空间歧视性。在推断过程中，我们使用可区分渲染来最大程度地重建目标特征映射，从而提取测试图像的特征图，然后对模型的3D姿势和形状参数进行优化。我们表明，在现实世界图像，甚至在挑战分布外情景（例如闭塞和主要转变）上进行评估时，我们的分析比传统的神经网络更强大。在经常性能测试测试时，我们的算法与标准算法具有竞争力。
Aero-plane：一款在虚拟 2D 平面上呈现重量运动错觉的手持式力反馈设备
摘要 力反馈被认为是虚拟现实 (VR) 的下一个前沿。最近，随着消费者对无线 VR 的推动，研究人员放弃了基于笨重硬件（如外骨骼和机械臂）的解决方案，开始探索更小的便携式或可穿戴设备。然而，在渲染惯性力时，例如移动重物或与具有独特质量特性的物体交互时，当前不接地的力反馈设备无法提供快速的重量转移感觉，无法真实模拟 2D 表面上的重量变化。在本文中，我们介绍了 Aero-plane，一种基于两个微型喷气螺旋桨的力反馈手持控制器，可以在 0.3 秒内渲染高达 14 N 的重量转移。通过两项用户研究，我们：（1）描述用户在使用我们的设备时感知和正确识别虚拟平面上不同运动路径的能力； （2）测试了控制器在两个 VR 应用程序（飞机上的滚动球和使用不同形状和大小的厨房工具）中使用时的真实度和沉浸感。最后，我们展示了一组应用程序，进一步探索我们设备的不同使用情况和替代外形尺寸。
肯塔基州最高法院
（仅待定案件）由口头辩论2/8/2023肯塔基州诉Ricky D. Ullman，Jr.，Jr.，2022-SC-SC-0293-DG刑法进行批准。协商认罪协议。刻画未成年人性行为的物质的分布。性犯罪者注册表。监禁后监督。KRS 532.043。 问题包括“性犯罪”定义中未包括的犯罪的定罪是否可以受到通常用于性犯罪的缓刑条款，或者强加此类术语会造成非法的，无效的判决。 汤普森，J。，不坐着。 口头辩论：2024年3月6日渲染：2024年4月18日（不是最终的）酌情审查，以口头辩论3/15/2023 Boone Development，LLC等。 诉Nicholasville调整委员会等，2022-SC-0476-DG; Boone Development，LLC等。 v。CommonwealthEx Rel。 Daniel Cameron等，等，2022-SC-0477-DG行政法。 计划和分区上诉。 这些案件均涉及2017年KRS 100.3471制定的债券要求和上诉法院对KRS 100.347巡回法院关于最终计划和分区诉讼的巡回法院决定的及时上诉的管辖权的宪法挑战。 口头辩论：2024年2月7日渲染：2024年8月22日（不是最终）肯塔基州诉Archimedia Deleara Riley遗产管理员韦恩·赖利（Wayne Riley）诉韦恩·赖利（Wayne Riley），2022年SC-SC-05050505050505-DG Sovereign Immunity。 发现。 汤普森，J。，不坐着。KRS 532.043。问题包括“性犯罪”定义中未包括的犯罪的定罪是否可以受到通常用于性犯罪的缓刑条款，或者强加此类术语会造成非法的，无效的判决。汤普森，J。，不坐着。口头辩论：2024年3月6日渲染：2024年4月18日（不是最终的）酌情审查，以口头辩论3/15/2023 Boone Development，LLC等。诉Nicholasville调整委员会等，2022-SC-0476-DG; Boone Development，LLC等。 v。CommonwealthEx Rel。 Daniel Cameron等，等，2022-SC-0477-DG行政法。 计划和分区上诉。 这些案件均涉及2017年KRS 100.3471制定的债券要求和上诉法院对KRS 100.347巡回法院关于最终计划和分区诉讼的巡回法院决定的及时上诉的管辖权的宪法挑战。 口头辩论：2024年2月7日渲染：2024年8月22日（不是最终）肯塔基州诉Archimedia Deleara Riley遗产管理员韦恩·赖利（Wayne Riley）诉韦恩·赖利（Wayne Riley），2022年SC-SC-05050505050505-DG Sovereign Immunity。 发现。 汤普森，J。，不坐着。诉Nicholasville调整委员会等，2022-SC-0476-DG; Boone Development，LLC等。v。CommonwealthEx Rel。Daniel Cameron等，等，2022-SC-0477-DG行政法。计划和分区上诉。这些案件均涉及2017年KRS 100.3471制定的债券要求和上诉法院对KRS 100.347巡回法院关于最终计划和分区诉讼的巡回法院决定的及时上诉的管辖权的宪法挑战。口头辩论：2024年2月7日渲染：2024年8月22日（不是最终）肯塔基州诉Archimedia Deleara Riley遗产管理员韦恩·赖利（Wayne Riley）诉韦恩·赖利（Wayne Riley），2022年SC-SC-05050505050505-DG Sovereign Immunity。 发现。 汤普森，J。，不坐着。口头辩论：2024年2月7日渲染：2024年8月22日（不是最终）肯塔基州诉Archimedia Deleara Riley遗产管理员韦恩·赖利（Wayne Riley）诉韦恩·赖利（Wayne Riley），2022年SC-SC-05050505050505-DG Sovereign Immunity。发现。汤普森，J。，不坐着。问题包括迫使英联邦移交已经收集并翻转的发现材料的命令是否构成“诉讼”，以实现主权豁免权。
单眼视频的动态头部重建
我们提出了来自单眼RGB视频的动态3D头部重建的单眼神经参数头模型（Mono NPHM）。到此为止，我们提出了一个潜在的空间空间，该空间在神经参数模型的顶部参数化纹理场。我们限制了预测的颜色阀与基础几何形状相关，以便RGB的梯度有效地影响反向渲染过程中的潜在几何代码。为了提高表达空间的代表能力，我们使用超二维增强了向后变形场，从而在拓扑具有挑战性的表达式中显示出颜色和几何表示。使用Mono NPHM作为先验，我们使用基于符号距离字段的体积渲染来处理3D头重建的任务。通过nu毫无反转，我们使用面部锚点构成了具有里程碑意义的损失，这些损失与我们的规范几何表示紧密相关。为了评估单眼RGB视频的动态面部重建任务，我们在休闲条件下记录了20个具有挑战性的Kinect序列。单nphm超过 -