阴影区域监测 第一个 Kilnscan 具有黄色视野,用于测量位于建筑物内部的窑炉部分的温度。可以注意到扫描仪与窑壳之间的距离仅为 4.3 米。由于 140° 视野扫描仪,实现了这一短瞄准距离限制。第二个和第三个扫描仪旨在扫描窑壳的同一部分,并特别解决沿着窑炉这一部分延伸的阴影区域问题。然后通过结合这两个扫描仪的数据重建热图像,消除阴影,从而完美地全面监测窑壳。
D-Sub 轻型后壳是保护重量和空间受限的太空应用中的连接器和电缆的关键元件。我们现在提供兼容 Haloring 的 D-Sub 轻型后壳新版本,可满足客户在需要屏蔽的应用中的需求。
摘要我们介绍了Mesogan,这是一种生成3D神经纹理的模型。通过结合生成对抗网络(stylegan)和体积神经场渲染的优势,这种新的图形原始形式代表了中尺度的出现。原始性可以用作神经反射率壳的表面;表面上方的薄体积层,其外观参数由神经网络定义。为了构建神经外壳,我们首先使用带有仔细随机傅立叶特征的stylegan生成2D特征纹理,以支持任意尺寸的纹理而无需重复伪影。我们以学习的高度功能增强了2D功能纹理,这有助于神经场渲染器从2D纹理产生体积参数。为了促进过滤,并在当前硬件的内存约束中启用端到端培训,我们使用了层次结构纹理方法,并将模型训练在3D中尺度结构的多尺度合成数据集上。我们提出了一种在艺术参数上调节Mesogan的可能方法(例如,纤维长度,链的密度,照明方向),并演示并讨论整合基于物理的渲染器。
4.1 测地线追踪离散化 ................................................................................................................................................ 66 4.2 通过几何程序进行测地线追踪 ................................................................................................................................ 67 4.3 使用优化程序进行测地线追踪 ............................................................................................................................. 72 4.4 地图要求 ...................................................................................................................................................... 77 4.5 地图概念 ............................................................................................................................................................. 78 4.6 地图详述 ............................................................................................................................................................. 80 4.7 唯一性问题 ............................................................................................................................................................. 86 4.8 追踪测地线的精度要求 ............................................................................................................................. 87 4.9 初步验证的图版集 ............................................................................................................................................. 88 4.10 比较验证 .............................................................................................................................................
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&这些作者为这项工作做出了同样的贡献,应被视为联合第一作者 *通讯作者。电子邮件地址:zwhdwy@hnu.edu.cn(W。H Zhang); thuangsq@jnu.edu.cn(S.Q。 黄)。电子邮件地址:zwhdwy@hnu.edu.cn(W。H Zhang); thuangsq@jnu.edu.cn(S.Q。黄)。
卢森堡面向企业的高性能计算机 (HPC) MeluXina 专为满足业务需求而设计,其 65% 的容量可供公司使用 - 初创企业、中小型企业以及大型企业。“工业 4.0 会产生大量数据,不仅来自公司内部,还来自其价值链,因为不同部分正在相互连接。处理这些数据需要相当大的数据能力,”Lambert 先生说。“MeluXina 是欧洲第一台无需通过与大学共同实施的研究项目即可使用的 HPC。这确实是适合所有人的 HPC,有专家可以指导那些不太习惯使用超级计算机的人。”
RowHammer (RH) 是现代 DRAM 芯片的一个重大且日益恶化的安全性、可靠性问题,可利用该问题来破坏内存隔离。因此,了解真实 DRAM 芯片的 RH 特性非常重要。遗憾的是,之前没有研究广泛研究现代 3D 堆叠高带宽内存 (HBM) 芯片的 RH 漏洞,而这种芯片通常用于现代 GPU。在这项工作中,我们通过实验表征了真实 HBM2 DRAM 芯片的 RH 漏洞。我们表明:1) HBM2 内存的不同 3D 堆叠通道表现出明显不同级别的 RH 漏洞(误码率相差高达 79%),2) DRAM 组末尾的 DRAM 行(具有最高地址的行)表现出的 RH 位翻转明显少于其他行,3) 现代 HBM2 DRAM 芯片实现了未公开的 RH 防御措施,这些措施由定期刷新操作触发。我们描述了我们的观察结果对未来 RH 攻击和防御的影响,并讨论了理解 3D 堆叠存储器中的 RH 的未来工作。