我对3D重建和现实视觉系统和模型感到兴奋。我最近的工作是在深度估计和3D重建,3D高斯脱落和NERF上,生成模型,用于增强现实效果的高级技术以及抽象的场景几何估计。工作经验
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摘要:预防性正畸是儿童牙科的一个方面,需要一套专门的技能和理解来帮助患者治疗和正确对齐牙齿。防止未来牙齿脱落导致错颌畸形的最安全方法是放置间隙保持器 (SM),建议将其包裹在间隙中,直到继发恒牙萌出。SM 制造是一个艰苦的过程,需要与实验室进行充分沟通,才能适当完成并为患者提供最佳结果。带环 SM 主要用于单颗乳磨牙的过早脱落,但这种装置有许多局限性。数字技术通过三维打印使牙科模型制作过程自动化,从而减少了人为错误。本文深入介绍了这项新技术在儿童牙科中用于制造新型 SM 的用途,并提供了病例报告
105,也可以根据CC0许可使用。(未通过同行评审认证)是作者/资助者。本文是美国政府的工作。在2021年12月13日发布的此版本中,该版本的版权持有人的版权持有人不受版权的影响。 https://doi.org/10.1101/2021.12.10.472134 doi:biorxiv Preprint
通过增强学习(RL)进行拖曳减少的主动流控制(RL)是在带有涡旋脱落的层流方向的二维方形悬崖体后进行的。由神经网络参数参数的控制器经过训练,以驱动操纵不稳定流量的两次吹和吸气喷气机。具有完全可观察性的RL(传感器在尾流中)成功地发现了一种控制策略,该策略通过抑制涡流脱落而降低阻力。但是,当控制器接受部分测量(体内传感器)训练时,观察到不可忽略的性能降解(减少50%)。为了减轻这种效果,我们提出了一种能量,动态的,最大的熵RL控制方案。首先,提出了基于能量的奖励功能,以优化控制器的能量消耗,同时最大程度地减少阻力。第二,控制器的培训是通过由当前和过去的测量和动作组成的增强状态训练的,可以将其作为非线性自回归外源模型进行配制,以减轻部分可观察性问题。使用第三,最大熵RL算法(软演员评论家和截短的分位数评论家),以样本效果的方式促进探索和剥削,并在挑战性的部分测量案例中发现近乎最佳的策略。稳定涡流脱落是在人体后部仅使用表面压力测量的近唤醒中实现的,从而导致与唤醒传感器相似的阻力减小。提出的方法使用部分测量对现实配置开辟了新的动态流量控制途径。
摘要 马立克氏病 (MD) 是由与致命淋巴瘤相关的马立克氏病病毒 (MDV) 引起的一种主要鸡病。目前的 MD 疫苗可以预防淋巴瘤,但无法预防感染和脱落。控制 MDV 脱落对于根除这种高度传染性的病毒至关重要。与致病性 MDV 一样,MD 疫苗会感染皮肤的羽毛毛囊,然后脱落到环境中。MD 疫苗是研究病毒与羽毛相互作用的极佳模型,羽毛是这些病毒的唯一排泄源。在此,我们研究了一种 MD 疫苗——重组火鸡疱疹病毒 (rHVT-ND) 的病毒在羽毛中的持久性。我们报告说,大多数鸟类在 41 周内表现出持续的羽毛 HVT 感染,病毒载量中等。有趣的是,20% 的鸟类被确定为低 HVT 生产者,其中六只鸟清除了感染。事实上,在 14-26 周后,这些被称为控制者的鸟类的羽毛中直到第 41 周都检测不到 HVT DNA。所有接种疫苗的鸟类都产生了针对 NDV 的抗体,95% 的鸟类(包括控制者)的抗体一直持续到第 41 周。羽毛中的 HVT 载量与 NDV 抗体滴度随时间的变化之间没有发现相关性。有趣的是,在四只控制者的脾脏中未检测到 HVT DNA。这是首次描述鸡持久清除羽毛的 MD 疫苗感染,表明宿主可以控制 Mardivirus 的脱落。
• 这三种力之间的相互作用可能导致多种不良现象: – 发散(静态气动弹性现象) – 颤振(动态气动弹性现象) – 极限环振荡(非线性气动弹性现象) – 涡旋脱落、抖振、驰振(非稳定气动现象)
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