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计算机图形学的几何表示
体积图形是计算机图形学的一个新兴子领域，涉及体积建模对象的合成、操作和渲染，这些对象存储为体素的体积缓冲区。与主要关注采样和计算数据集的体积可视化不同，体积图形主要关注建模的几何场景，尤其是那些在常规体积缓冲区中表示的场景。体积图形比表面图形具有优势，因为它独立于视点，对场景和对象的复杂性不敏感，并且适合表示采样和模拟数据集及其与几何对象的混合。它支持内部结构的可视化，并有助于实现块操作、CSG 建模和分层多分辨率表示。与体积缓冲区表示相关的问题，例如离散性、内存大小、处理时间和几何表示丢失，与光栅图形作为矢量图形的替代技术出现时遇到的问题如出一辙，可以通过类似的方式缓解。
InstantsPlat：无界的稀疏视觉无姿势无姿势的高斯裂口在40秒内
虽然新颖的视图合成（NVS）在3D计算机视觉中取得了进步，但通常需要从密集的视点对摄像机内在和外部设备进行初始估计。这种预处理通常是通过结构 - 运动（SFM）管道来进行的，这是一种可以缓慢且不可靠的操作，尤其是在稀疏视图方案中，匹配的功能不足，无法进行准确的重建。In this work, we integrate the strengths of point-based representations (e.g., 3D Gaus- sian Splatting, 3D-GS) with end-to-end dense stereo mod- els (DUSt3R) to tackle the complex yet unresolved is- sues in NVS under unconstrained settings, which encom- passes pose-free and sparse view challenges.我们的框架工作，InstantsPlat，用3D-GS统一了密集的立体声先验，以构建稀疏场景的3D高斯大型场景 -
人工智能 3D 视频会议
我们提出了一种人工智能介导的 3D 视频会议系统，该系统可以使用消费级计算资源和最少的捕获设备重建并自动立体显示真人大小的说话头部。我们的 3D 捕获使用一种新颖的 3D 提升方法，将给定的 2D 输入编码为用户的高效三平面神经表示，可以从新颖的视点实时渲染。我们基于人工智能的技术大大降低了 3D 捕获的成本，同时以传统 2D 视频流为代价在接收端提供高保真的 3D 表示。我们基于人工智能的方法的其他优势包括能够同时容纳照片级和风格化的化身，以及能够在多向视频会议中实现相互目光接触。我们演示了我们的系统，使用跟踪立体显示器提供个人观看体验，并使用光场显示器提供房间规模的多观众体验。
计算机图形学的几何表示
体积图形是计算机图形学的一个新兴子领域，涉及体积建模对象的合成、操作和渲染，这些对象存储为体素的体积缓冲区。与主要关注采样和计算数据集的体积可视化不同，体积图形主要关注建模的几何场景，尤其是那些在常规体积缓冲区中表示的场景。体积图形比表面图形具有优势，因为它独立于视点，对场景和对象的复杂性不敏感，并且适合表示采样和模拟数据集及其与几何对象的混合。它支持内部结构的可视化，并有助于实现块操作、CSG 建模和分层多分辨率表示。与体积缓冲区表示相关的问题，例如离散性、内存大小、处理时间和几何表示丢失，与光栅图形作为矢量图形的替代技术出现时遇到的问题如出一辙，可以通过类似的方式缓解。
计算机视觉简介 - Columbia CAVE
诗人约瑟夫·艾迪生曾经说过：“我们的视觉是我们所有感官中最完美、最令人愉悦的。”计算机视觉的目标是制造能够看见的机器。我们已经见证了一些成功的视觉应用，例如人脸识别和无人驾驶汽车。未来还有更多。在未来十年，我们可以期待计算机视觉对我们的生活方式产生深远的影响。本系列讲座的目标是涵盖计算机视觉的数学和物理基础。视觉处理图像。我们将研究图像的形成方式，然后开发各种从图像中恢复有关物理世界的信息的方法。在此过程中，我们将展示视觉的几个现实世界应用。由于深度学习如今很流行，您可能想知道是否值得了解视觉的第一原理，或者就此而言，了解任何领域的第一原理。给定一个任务，为什么不直接用大量数据训练神经网络来解决任务呢？事实上，有些应用这种方法可能就足够了，但有几个理由让我们接受基础知识。首先，训练网络来学习可以用第一原理简明而准确地描述的现象是费力且不必要的。其次，当网络表现不佳时，第一原理是您了解原因的唯一希望。第三，旨在学习复杂映射的网络通常需要收集大量训练数据。这可能很乏味，有时甚至不切实际。在这种情况下，基于第一原理的模型可用于合成训练数据而不是收集数据。最后，学习任何领域第一原理的最令人信服的理由是好奇心。人类的独特之处在于我们天生渴望知道事物为什么以它们的方式运作。我将本系列讲座分为 5 个模块，每个模块涵盖计算机视觉的一个重要方面。模块 1 是关于成像。模块 2 是关于检测特征和边界。模块 3 是关于从单一视点进行 3D 重建。模块 4 是关于使用多个视点进行 3D 重建。模块 5 涵盖感知。要学习这些模块中的任何一个，您不需要任何计算机视觉方面的先验知识。你只需要了解线性代数和微积分的基础知识。如果你恰好懂一门编程语言，它就能让你想象我所描述的方法如何在软件中实现。简而言之，任何理科或工科二年级学生都应该能够轻松掌握这些内容。
实时分析和连接主义建模
在不到100毫秒的时间里，人类可以准确地解释从未经历过的物体和场景的图像，这些对象和场景从未经历过或被广泛降级或从新颖的方向看待。最近的研究与理论（Biederman，1987a，b，c）表明，这一成就可能基于一个将复杂的视觉实体分解为简单组件的过程，通常在匹配的凹陷区域。当任意加入形状时，几乎总是会产生这种凹陷（Hoffman＆Richards，1985）。所得组件激活了一组凸的凸面或单一基于边缘的体积元素（称为geons）的最接近拟合成员，它们在视点和视觉噪声的变化下是不变的，并允许对象表示具有相同的不变性。GEON仅需要分类边缘特性（例如，直弯与弯曲；并行与非平行；顶点类型），而不是精确的度量规范（例如，边缘的曲率度或长度）。人类以足够的速度或准确性来制定后一种判断，以作为实时人类物体识别的控制过程。
使用航拍图像和街道图像对公共物品进行分类
人类居住的世界的每个角落都是从多个视点以越来越高的频率拍摄的。谷歌地图或 Here Maps 等在线地图服务可以直接访问大量密集采样的、带有地理参考的街景和鸟瞰图像。我们有机会设计计算机视觉系统来帮助我们搜索、分类和监控公共基础设施、建筑物和文物。我们探索这种系统的架构和可行性。主要的技术挑战是结合每个地理位置的多个视图（例如鸟瞰图和街景）的测试时间信息。我们实现了两个模块：det2geo，它检测属于给定类别的对象的位置集，以及 geo2cat，它计算给定位置处对象的细粒度类别。我们介绍了一种采用最先进的基于 CNN 的对象检测器和分类器的解决方案。我们在“帕萨迪纳城市树木”上测试了我们的方法，这是一个包含 80,000 棵树木的新数据集，带有地理和物种注释，结果显示结合多种视图可以显著改善树木检测和树种分类，可与人类的表现相媲美。
BI-KVIL：基于关键点的双人操纵任务的视觉模仿
摘要 - 由于计算机视觉的最新进展，视觉模仿学习在学习一小部分视觉观察中学习的单人操纵任务方面取得了令人印象深刻的进步。然而，从双人视觉演示中学习双人协调策略和复杂的对象关系，并将其推广到新颖的混乱场景中的分类对象仍然是尚未解决的挑战。在本文中，我们将以前的有关基于关键的视觉模仿学习（K-VIL）[1]的工作扩展到了双人操作任务。拟议的BI-KVIL共同提取对象和手，双人协调策略以及子符号任务代表的所谓混合主奴隶关系（HMSR）。我们的双人任务表示形式是以对象为中心的，无独立的和视点为主的，因此可以很好地归因于新颖场景中的分类对象。我们在各种现实世界中评估了我们的方法，展示了其从少数人类演示视频中学习细粒度的双人操作任务的能力。视频和源代码可从https://sites.google.com/view/bi-kvil获得。
将整体自上而下的视角与大脑中的第一人称视角联系起来
人类和其他动物具有将自己的位置从一个空间参考框架转换到另一个空间参考框架的非凡能力。在自上而下和第一人称视角之间无缝移动的能力对于导航、记忆形成和其他认知任务非常重要。有证据表明内侧颞叶和其他皮质区域有助于实现此功能。为了了解神经系统如何执行这些计算，我们使用变分自动编码器 (VAE) 从机器人模拟的自上而下视图重建第一人称视图，反之亦然。VAE 中的许多潜在变量具有与神经元记录中看到的类似的响应，包括位置特定活动、头部方向调整和与本地物体距离的编码。从自上而下的视图重建第一人称视图时，位置特定响应很突出，但从第一人称视图重建自上而下的视图时，头部方向特定响应很突出。在这两种情况下，模型都可以从扰动中恢复，而无需重新训练，而是通过重新映射。这些结果可以促进我们对大脑区域如何支持视点联系和转换的理解。
ESR研究ðSr; la;caÞCu24O41ESR研究ðSr; la;caÞCu24O41
自旋梯子最近引起了很多关注，特别是由于超导性在SR 14 x Ca x Cu 24 O 41（SCCO）的压力下观察到的超导性，x 11：5 [1]。scco包含2 -legs¼12 cu 2 o 3梯子，显示一个较大的自旋差距D梯子E 400 K [2]和S¼12 CuO 2链，均沿C轴延伸。它是“自兴”，每个配方单元6个孔。对于x¼0，几乎所有孔都位于链中，并显示准2d顺序[3,4]。在此电荷中，有差距D二聚体E 130 K的有序状态旋转二聚体通过局部孔之间形成了下一个最邻居的CU旋转[3,4]。SCCO的电导率随X：主要的视点是，由于CA兴奋剂引起的化学压力导致从链到梯子的大量孔转移[5]，即金属电导率和超电导率均构成了梯子。但是，最近的X射线吸收数据仅表示边缘