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World File Search System辐射场
![arxiv：2302.01579V2 [CS.CV] 2023年4月10日](/simg/2\24e2e5223943bc4be28038f7ee750871be36b74d.webp)
arxiv：2302.01579V2 [CS.CV] 2023年4月10日
最近具有神经辐射场的3D感知GAN方法发展迅速。然而，当前方法将整个图像建模为整体神经辐射场，这是合成结果的部分语义编辑性。由于NERF通过像素呈现图像像素，因此可以在空间维度中拆分NERF。我们提出了一个用于语义3D感知的孢子合成和操纵的组成神经辐射场（CNERF）。cnerf将图像划分为语义区域，并学习每个区域的独立神经辐射场，并最终将它们融合并呈现完整的图像。因此，我们可以独立地操纵合成的语义区域，同时固定其他部分不变。此外，CNERF还设计为在每个语义区域内的形状和纹理。与最先进的3D感知GAN方法相比，我们的方法是细粒度的语义区域操作，同时是高质量的3D一致合成。消融研究表明了我们方法使用的结构和损失功能的有效性。此外，实际图像反转和卡通肖像3D编辑实验证明了我们方法的潜力。可用源代码：https：//github.com/tianxiangma/cnerf
负闪电返回中风辐射的能量，动量和峰值功率
摘要：返回中风产生的电磁辐射领域从回流中的流动和动量传递到外太空。由于与垂直返回冲程相关的方位角对称性（圆柱形对称性），辐射场传输的动量仅具有垂直或Z分量。在本文中，研究了返回中风辐射的能量，动量和峰值功率，这是返回冲程电流的函数，返回冲程速度和辐射场的零跨时间。通过数值模拟获得的能量，垂直动量和闪电返回辐射辐射的峰功率获得的结果（所有通过将它们除以100 km处的辐射场峰的平方来归一化的参数）如下：典型的第一个返回率会产生50 µs的辐射量的范围，该频率将在50 µs中散发出频率。 （1.7–2.5）×10 3 j /（v / m）2和轨道垂直动量大约（2.3-3.1）×10-6 kg m / s /（v / m）2。零跨时间为70 µs的辐射场将消散大约（2.6-3.4）×10 3 J /（v / m）2 In Fiferd射线范围的能量，（3.2-4.3）×10-6×10 - 6 kg m / s / s / s /（v / m）
![arxiv：2412.13652v1 [cs.cv] 2024年12月18日](/simg/6\636b2ce73c9ef6682009638585706ab18a6f989e.webp)
arxiv：2412.13652v1 [cs.cv] 2024年12月18日
神经辐射场是一个新兴的3D场景代表，最近甚至扩展了以通过从视觉语言模型中提取开放式摄影特征来学习场景理解的效率。但是，当前方法主要集中在以对象为中心的表示上，支持对象分割或检测，而对象之间的语义关系仍然很大程度上尚未探索。为了解决这一差距，我们提出了直接从神经辐射场直接提取对象间关系的方法。关系域代表对象之间的关系作为神经辐射场中的射线对，有效地扩展了其公式，以包括隐式关系查询。要教授关系复杂，开放式摄影关系，关系知识是从多模式LLM中提取的。为了评估RelationField，我们求解了开放式Vocabulary 3D场景图生成任务和关系引导的实例Segmentation，在这两个任务中都实现了最新的性能。请参阅项目网站，网址为REANATIONFIELD.GITHUB.IO。
- - 聚合物 - 定量 - polarton-in-polariton- ...
我们使用环形聚合物（RP）表示将光腔内部的辐射场进行序列，以实现Polariton量子动力学。使用与光腔相连的电荷转移模型，我们表明，光子场的RP量化提供了与费米的黄金法则相比，光子场的RP量化提供了极化的速率常数（PMET）反应。因为RP量化使用扩展相位空间来描述光子范围，因此与常用的Fock状态的辐射场描述相比，它显着降低了计算成本。Compared to the other quasi-classical descriptions of the photon field, such as the classical Wigner model, the RP representation provides a much more accurate description of the polaritonic quantum dynamics, because it properly preserves the quantum distribution of the photonic DOF throughout the quan- tum dynamics propagation of the molecule-cavity hy- brid system, whereas the classical Wigner model fails to do so.这项工作证明了我们的环聚合物描述的可能性，可以治疗polariton化学中的量化辐射场，采取一种准确性和有效的方法，用于未来的腔量子电动力学研究。
Tenance的火车 div>
神经辐射场（NERF）。•通过文本提示引入了一种针对阿凡达自定义的新文本驱动的模型训练方法。•开发了一种基于Web的应用程序，用于生成个性化的3D化身和风格化的肖像。•在工程技术机构香港
一个约束的神经辐射场（NERF），用于在一个角度完美捕获输入图像，简化了现有的图像到3D方法TLDR：
Xu，Dejia等。“ Neurallift-360：将野外2D照片提升到具有360度视图的3D对象。”IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议的会议记录。2023。2。
医疗保健领域的机器人
在远程治疗中，也称为外部束放射治疗，辐射剂量从远处传送到患者的患处。对于辐射源，有两种选择：要么使用 x 射线管等设备在需要时生成辐射，要么使用某些持续发射辐射的放射性同位素。Bhabhatron 是一种自主开发的远程治疗机，使用钴-60 放射性同位素发射的高能伽马射线治疗局部癌症[1]。它有 10 个电动和远程操作动作，可准确定位患者并塑造辐射场。一个包含活性高达 15kCi 的钴-60 放射性同位素的源胶囊可远程控制，以在屏蔽位置和治疗位置之间切换。由于受癌症影响的器官/区域的几何形状非常不规则，因此开发了一种多叶准直器 (MLC) 系统并将其与 Bhabhatron 集成。由钨合金制成的薄发散叶片分为两组（每组 30 个），并由单独的电动机独立驱动。计算机程序控制叶片并独立定位每个叶片，以产生符合不规则肿瘤边界的所需辐射场几何形状。基于加速器的进口远距离治疗机与此类似，只是辐射源被发射高能 x 射线的紧凑型线性加速器所取代。
伽玛射线与物质的互动
伽玛射线与物质互动©M。Ragheb 6/13/2024 1。引言与物质相互作用的伽玛相互作用从屏蔽它们对生物物质的影响的角度很重要。它们被认为是电离辐射，其电子和核的散射导致产生含有负电子和正离子的辐射场。与物质相互作用的相互作用的主要模式是其光电和光核形式，康普顿散射和电子正电子对产生的照片效果。在较小的程度上，还会出现光合作用，瑞利散射和汤姆森散射。这些过程中的每一个都以不同的形式出现。可能会根据伽马光子的量子力学特性而发生不同类型的散射。电子正电子对可以在核和电子的场中形成。光电效应可以消除原子电子，而光核反应会从细胞核中淘汰基本颗粒。伽马射线在放射性同位素的衰减过程中发出。在宇宙尺度上，伽玛射线爆发（GRB）或磁铁产生可能影响太空旅行和探索的强烈伽马辐射场。此外，由于雷暴的结果，大气中的地面伽马射线闪光爆发（TGF）的爆发相对较高，并且并非来自地面上看到的伽马射线的相同来源。每月观察到大约15至20个这样的事件。伽玛射线气泡。2。伽马光子能量零休息质量（例如伽马光子）的粒子将具有：
地球：通过签名距离函数
我们引入了一种新的生成方法，用于合成3D几何形状和单视收集的图像。大多数现有的方法预测了体积密度，以呈现多视图一致的图像。通过使用神经辐射场进行体积重新定位，它们继承了一个关键限制：生成的几何形状嘈杂且不受限制，从而限制了输出网格的质量和实用性。为了打扮这个问题，我们提出了Geogen，这是一种新的基于SDF的3D生成模型，以端到端的方式训练。最初，我们将体积密度重新解释为签名距离函数（SDF）。这使我们能够引入有用的先验来生成有效的网格。然而，这些先验阻止了生成模型学习细节，从而将方法的可观性限制在现实世界中。为了解决这个问题，我们使转换可学习，并限制渲染深度图与SDF的零级集合一致。通过对手训练的镜头，我们鼓励网络在输出网格上产生更高的忠诚度细节。进行评估，我们介绍了一个从360度摄像机角度捕获的人类头像的合成数据集，以克服现实世界数据集所面临的挑战，而实际数据集通常缺乏3D同意，并且不涵盖所有摄像机角度。我们在多个数据集上进行的实验表明，与基于神经辐射场的先前发电模型相比，Geogen在视觉和定量上产生更好的几何形状。