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Eschernet：可扩展视图合成的生成模型
人类的视野。这种能力不仅对于诸如对象操纵和导航之类的实践日常任务至关重要，而且在培养人类创造力方面起着关键作用，使我们能够以深度，幽默感和沉浸感进行设想和制作对象。在本文中，我们重新审视了视图综合问题并提出：我们如何学习一般的3D表示以促进可扩展的视图综合？我们试图从以下两个观察结果中调查这个问题：i）到目前为止，目前的最新进展主要集中在训练速度和/或提高效率上[12，18，18，31，48]。值得注意的是，这些进步都共同依赖于体积渲染以进行场景优化。因此，所有这些视图合成方法固有地是场景特定的，再加上全局3D空间坐标。相比之下，我们主张一个范式移动，其中3D表示仅依赖场景颜色和几何形状，学习隐式表示无需地面真相3D几何形状，同时也从任何特定坐标系统中具有重要的独立性。这种区别对于实现可扩展性至关重要，以超越场景指编码所施加的约束。ii）本质上，视图合成更适合作为有条件的生成建模问题，类似于生成图像中的图像[25，60]。随着可用信息的增加，生成的场景变得更加限制，逐渐收敛于地面真相表示。仅给出一组稀疏的参考视图时，所需的模型应提供多个合理的预测，并利用生成表述中的固有随机性，并从自然图像统计信息和从其他图像和对象中学到的语义先验中获取见解。值得注意的是，现有的3D生成模型通常仅支持单个参考视图[20 - 23，44]。我们认为，更理想的生成配方应具有不同级别的输入信息。在这些见解的基础上，我们引入了Eschernet，这是一种图像到图像的条件扩散模型，用于视图合成。Eschernet利用了使用Dot-Product自我注意力的变压器体系结构[51]，以捕获参考对目标和目标对目标视图一致性之间的复杂关系。Eschernet中的一个关键创新是相机位置编码（CAPE）的设计，专门代表4个DOF（以对象）和6个DOF相机姿势。这种编码的速率空间结构进入令牌，使模型能够仅基于其相对摄像机的转换来计算查询和密钥之间的自我注意事项。总而言之，Eschernet表现出以下非凡的特征：•一致性：埃舍内特固有地整合了视图的固定性，这要归功于相机位置编码的设计，从而鼓励了对目标对目标和目标视图视图的一致性。
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。
fisheyebevseg：环境视图，基于鱼眼摄像机的鸟类视图分段用于自动驾驶
语义细分是执行场景理解的有效方法。最近，3D鸟视图（BEV）空间中的细分已被驱动策略直接使用。但是，在商用车中使用的环绕式鱼眼摄像机的BEV细分工作有限。由于此任务没有现实世界的公共数据集，并且现有的合成数据集由于遮挡而无法处理Amodal区域，因此我们使用Cognata Simulator创建一个合成数据集，其中包括各种道路类型，天气和照明条件。我们将BEV细分概括为使用任何凸轮模型；这对于混合不同的相机很有用。我们通过在Fisheye图像上应用圆柱整流并使用基于标准LSS的BEV分割模型来实现基线。我们证明，我们可以在没有不明显的情况下实现更好的性能，这具有增加的运行时效应，这是由于预处理，视野和重新采样的伪像而导致的。此外，我们引入了一种可学习的bev池层策略，对鱼眼摄像机更有效。我们以遮挡推理模块来探讨该模型，这对于估计BEV空间至关重要。fisheyebevseg的定性 - 在视频中展示了https://youtu.be/hftpwmabgs0。
bevgan：生成鱼眼交叉视图变形金刚
摘要：当前的停车援助和监测系统合成鸟类视图（BEV）图像，以提高驱动程序的可见度。这些BEV图像是使用称为“逆透视图”（IPM）的流行透视转换创建的，该转换将其投射到FishEye摄像头捕获的环绕视图图像的像素上。然而，IPM在准确地表示高度和接缝的对象方面面临挑战，因为它依赖于刚性几何变换，因此将预计的环绕视图缝合在一起。为了解决这些局限性，我们提出了Bevgan，这是一种新型的几何形状引导的条件生成副本网络（CGAN）模型，将多尺度鉴别器与基于变形金刚的生成器相结合，该生成器利用Fisheye摄像机校准和注意力机械机制，以隐含地模拟该视图之间的几个几何形式的变换。实验结果表明，在图像保真度和质量方面，Bevgan的表现优于IPM和最先进的跨视图生成方法。与IPM相比，我们报告了 + 6的改进。在PSNR上的2 dB，MS-SSIM上的 + 170％在描绘停车场和驾驶场景的合成数据集上进行评估。此外，还通过零射推理证明了Bevgan在现实世界中的图像上的概括能力。
评估热电发电厂燃烧发动机中的NOx排放：R和屏幕视图程序的方法
在巴西电基质（2022年为8％）和全球（2021年的61.5％）中存在热电厂。燃烧发动机用于在大多数热电厂中驱动发电机，作为大气发射的主要来源。本研究旨在提出一个模型，允许预先选择这些发动机，并确定最适合获得环境许可的建议标准的模型。使用十二个发动机模型的数据用于评估研究的替代方案。通过R计划利用了计算资源来对数据进行统计分析。与屏幕视图软件的模拟可以调查大气分散场景。研究表明，分散与以下变量具有显着相关性：发射速率，显着性为0.60，烟囱高度为-0.57。It was possible to con- clude that for wind speeds equal to or greater than the local annual average of 2.1 m/s, a distance of 1800 meters to the community (location of the thermal power plant), a flue gas exit speed of 35 m/s, and the analyzed engine standards and design, engines with a NOx emission rate of up to 3.0 g/kWh showed good dispersion values, below 200 mg/Nm 3 of NOx, the standard required by巴西环境立法。因此，只有四个引擎模型符合此条件。
透视图：3D/4D打印设计中的机器学习
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
Au（iii），pt（iv），pd（ii）和rh的吸附（... ） 全局PM2.5暴露和不平等 通过机器学习技术对某些图形结构的模糊和清晰的计算分析 颈动脉血运重建可改善颈动脉狭窄患者的认知 关于公共支持AI安全监督的调查证据 向量选择，矢量惊喜 抗体官能化基于MXENE的电化学生物传感器，用于维生素D缺乏症的护理点检测 后代种植 真核生物中自动发光成像的改进途径 缺氧对成人和新生犬心室心肌的细胞电活活性的影响 有效的隐式约束处理方法用于约束优化问题 世界视图 胸腺真菌孢子 前期
这项研究研究了使用市售活性炭（AC）同时回收贵金离子。在通过微波辐射增强的封闭批处理反应器中进行吸附，从而产生高压和高温条件。检查了溶液的交流质量，过程，过程，温度，pH和离子强度的影响。高温，高压和微波辐射被证明是化学激活的有效手段，导致了近100％的吸附效率。建议微波辐射显着增加活性碳表面的局部温度，从而改变吸附机理。与没有微波支持的传统批处理反应堆相比，这种增强导致了更高的回收率。结果证明了该方法有效金属回收的重要潜力。
通过增材制造建筑供应链的弹性和效率：动态能力视图的灵巧观点
Amine Belhadi，Sachin S. Kamble，Venkatesh Mani，Charbel Jose Chiappetta Jabbour，Imane Benkhati。通过添加剂制造建筑供应链的弹性和效率：动态能力视图的一种偏见的观点。国际生产生产杂志，2022，249，20 p。 10.1016/j.ijpe.2022.108516。hal-04325568