XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System逼真
通过天空图像进行遮挡扰动深度学习概率太阳预报：预印本
摘要 — 由于太阳能资源本身的不确定性，太阳预报正在转向概率范式。输入不确定性量化是建模太阳不确定性的广泛使用和最佳方法之一。然而，与其他输入源（例如数值天气预报模型）相比，纯基于天空图像的概率太阳预报落后了。在这项研究中，开发了一种遮挡扰动卷积神经网络，称为 PSolarNet。PSolarNet 提供来自天空图像序列的全球水平辐照度的非常短期的确定性预报、预报场景和概率预报。基于 6 年开源数据的案例研究表明，开发的 PSolarNet 能够生成准确的 10 分钟确定性预报，标准均方根误差为 5.62%，预测场景逼真多样，与实际时间序列的平均相关性为 0.966，概率预报可靠而敏锐，标准连续排序概率得分为 2.77%。索引术语 — 深度学习、太阳预报、天空图像处理、贝叶斯模型平均
NAVER-SAPI AI 报告：2022 年案例研究
NAVER 于 2022 年 3 月推出的“Knowledge Interactive”是一项对话式搜索服务，用户可以通过像进行自然对话一样提出问题来查找所需的信息。用户可以使用日常语言提出疑问，Knowledge Interactive 服务会智能地解释问题背后的含义并提供适当且准确的答案。具体来说，Knowledge Interactive 不仅以日常对话的形式呈现搜索结果，还提供显示搜索主题（例如本例中的恐龙）的 3D 模型的独特功能，为用户创造逼真且引人入胜的搜索体验。此外，通过 Knowledge Interactive，用户不仅可以访问有关恐龙的基本信息，例如它们的长度、重量、饮食以及它们存在的时期和时代，还可以查看恐龙的照片，发现在同一时代共存的其他恐龙，并探索他们可能需要在 NAVER 百科全书、博客和 Knowledge iN 上单独搜索的相关信息。这种综合的方法使 Knowledge Interactive 成为一种用户友好的搜索服务，它考虑了各种因素来提高用户的便利性。
分析人工智能生成图像的危害并保障网络真实性
在没有监管护栏的情况下，图像生成人工智能 (AI) 工具的民主化放大了互联网上原有的危害。互联网上 AI 图像的出现始于生成对抗网络 (GAN)，这是一种神经网络 1，包含 (1) 创建图像的生成器算法和 (2) 评估图像质量和/或准确性的鉴别器算法。通过生成器和鉴别器之间的几轮协作，最终生成 AI 图像 (Alqahtani、Kavakli-Thorne 和 Kumar，2021 年)。ThisPersonDoesNotExist.com 是由 Uber 工程师创建的网站，可生成逼真人物的 GAN 图像，于 2019 年 2 月推出，令观众惊叹不已 (Paez，2019 年)，对广泛诈骗和社会工程等滥用领域的利用具有严重影响。这只是 AI 生成的图像及其在互联网上的利用的开始。随着时间的推移，AI 图像生成逐渐从 GAN 发展到扩散模型，这种模型可以生成比 GAN 更高质量、更多样的图像。扩散模型的工作原理是将高斯噪声 2 添加到原始训练数据图像中
声音在沉浸式体验中的作用
要创造沉浸式体验，重要的不是为不同的传感器提供过多的刺激，而是要保持它们的连贯性，或者说多感官整合。这种连贯性成为沉浸在故事、游戏、电影或任何其他体验中的必要基础。声音在创造这种体验中起着关键作用，它既伴随动作并强调叙事流程，又作为一个独立的参与者发挥中心作用并引导注意力。本文和海报的目的是探索声音如何影响计算机生成的虚拟环境中的沉浸感以及音乐诱导情感所涉及的心理机制。要回答的主要问题是如何使用这些技术和模型来创造沉浸感。本文的第一部分探讨了沉浸感本身。第二部分致力于沉浸式技术声音设计的实际方面，描述了用于创建逼真且引人入胜的音景的工具和技术。第三部分简要介绍了音乐情感诱发背后的心理机制。从整体上看这些组成部分，并利用它们相互揭示，这就是声音如何创造存在感和位置感。
飞行器的建模、仿真、分析和稳定...
本论文旨在开发一种基于具有六个自由度的飞翼非线性模型的逼真模拟器，目的是将其用作研究不同环境中的飞机的工具，以及用于任务规划和稳定性控制设计，为 HABAIR 项目提供进一步的概念验证。此类工具可用于验证飞机设计，最大限度地减少物理实施中的反复试验过程。这种类型的飞机在过去几年中越来越受欢迎，可以进行具有成本效益的测绘、监控和监视。为了保证模拟器的真实性，大气、空气动力学和推进模型与刚体运动的牛顿-欧拉方程和运动学方程相结合。飞翼飞行包线是根据高度和空速确定的。开发了修剪和线性化函数作为实现和分析非线性模型的线性化版本的方法。线性化后的纵向和横向模型允许应用经典分析工具来评估整个飞行包线内的系统动力学。通过比较非线性和线性化模型的响应来验证修剪和线性化功能。最后，介绍了模拟器的实现，以及对飞机模型的机动性、动力学、可控性的研究，确保了使用的可行性
en3d：从2D合成数据雕刻3D人类的增强生成模型
我们提出了EN3D，这是一种增强的生成方案，用于雕刻高质量的3D人体化身。Unlike previous works that rely on scarce 3D datasets or limited 2D collec- tions with imbalanced viewing angles and imprecise pose priors, our approach aims to develop a zero-shot 3D gen- erative scheme capable of producing visually realistic, ge- ometrically accurate and content-wise diverse 3D humans without directly relying on pre-existing 3D or 2D assets.为了应对这一挑战，我们引入了精心制作的工作流量，该工程实现了准确的物理建模，以从合成2D数据中学习增强的3D生成模型。在推断期间，我们集成了优化模块，以弥合现实的外观和粗3D形状之间的差距。特定于EN3D包含三个模块：一个3D发电机，可以准确地对可概括的3D Humans建模具有合成，多样和结构化的人类图像的逼真外观的可概括的3D Humans；几何雕塑家
![arxiv：2402.09506v2 [cond-mat.str-el] 7月7日，2024年7月](/simg/g:\will\search\icon\source\2\2aa0ce2bd67042120790a68648251a0fbf1ccaa7.webp)
arxiv：2402.09506v2 [cond-mat.str-el] 7月7日，2024年7月
多轨电子模型在强型电子间相互作用方面主持非平凡的带流行学是探索大量复杂现象学的理想游乐场。我们在这里考虑一个无问题和时间反转的对称模型，其在存在一类排斥电子相互作用的情况下，涉及旋转和山谷自由度的孤立拓扑（Chern）带。使用数值精确的量子蒙特卡洛计算和分析现场理论考虑的组合，我们将相模分析作为平面填充，温度和相对相互作用强度的函数。低能物理学是用一组相互交织的订单来描述的 - 旋转 - 瓦利大厅（SVH）绝缘子和一个自旋平线超导体（SC）。我们的低温相图可以通过e ff so so（4）伪自旋非线性sigma模型来理解。我们的工作为建立包括Moir´e系统在内的更精致和最小的逼真材料的模型铺平了道路，以研究在存在非平凡的带谱学的情况下竞争绝缘阶段和超导性的普遍方面。
无限制设计的感性虚拟尝试
在本文中，我们提出了一个来自非约束设计（UCVTON）任务的新颖的虚拟试验，以实现在输入Human Image上的个性化复合服装的逼真综合。与受特定Inty类型的限制的先前艺术不同，我们的方法允许灵活规范样式（文本或图像）和纹理（完整服装，裁剪部分或纹理补丁）条件。为了应对使用完整的服装图像作为条件时的纠缠挑战，我们开发了两阶段的管道，并明确贬低了样式和质地。在第一阶段，我们构成了人类解析图，反映了输入上所需的样式。在第二阶段，我们根据纹理构图将纹理复合到解析地图区域。代表以前的时尚编辑作品中从未实现的复杂和非平稳纹理，我们首先提出提取层次和平衡的剪辑功能并在VTON中应用编码位置。实验表明，我们的方法能够启用卓越的综合质量和人物。对样式和纹理混合的灵活控制将虚拟的尝试带到在线购物和时装设计的新水平。
人机交互中的虚拟现实 - AIMS Press
摘要：虚拟现实（VR）技术越来越多地应用于人机交互（HRI）研究，以增强交互的沉浸感和真实感。然而，VR 融入 HRI 也带来了新的挑战，例如延迟、虚拟与现实环境不匹配以及对人类用户的潜在不利影响。尽管存在这些挑战，但在 HRI 中使用 VR 仍有可能带来许多好处，包括改善沟通、提高安全性以及加强培训和教育。然而，学者们对 VR 在人机交互中应用的最新进展进行回顾的研究很少。为了弥补这一差距，本文概述了在 HRI 中使用 VR 的挑战和好处，以及该领域的当前研究和未来发展方向。研究发现，机器人变得比以往任何时候都更加个性化、互动性和吸引力；随着虚拟现实创新的普及，我们或许能够预见到 VR 将被广泛用于控制机器人，以完成医院、学校和工厂的各种任务。尽管如此，仍存在一些挑战，例如需要更先进的 VR 技术来提供更逼真、身临其境的体验，开发更像人类的机器人模型来改善社交互动，以及需要更好的方法来评估 VR 在人机交互中的有效性。
可控图像合成，属性分解...
*通讯作者邮件：mksamy14@yahoo.com与属性分解的GAN（AD-GAN）提出了一个新颖的生成对抗网络框架，可通过将属性分解为单独的组件来促进对图像合成的精确控制。该模型引入了一种创新的解开图像属性的方法，可以在不影响他人的情况下对特定特征进行单独修改。通过利用属性分解的表示形式，Ad-Gan有效地隔离了面部图像中的各种元素，例如姿势，表达和身份，从而能够生成高度逼真和可定制的图像。这种方法可显着提高图像生成任务的灵活性和准确性，使其成为需要详细属性操作的应用程序的宝贵工具。关键字：图像合成，gan，网络1。引言近年来，生成的对抗网络（GAN）已成为图像合成的有力框架，从而能够生成高质量的，逼真的图像。尽管具有令人印象深刻的功能，但基于GAN的图像合成中的重大挑战之一是对生成图像的特定属性进行细粒度的控制。传统的gan体系结构经常纠缠着各种属性，因此很难在不无意中改变其他属性的情况下修改一个属性。