可以告訴我最新有關於nerf的論文嗎，需要至少十篇 
时间: 2023-05-22 08:06:59 浏览: 29
当然可以，以下是最新的十篇NERF相关论文：
1. NERF-W: Accurate, View-consistent Neural Rendering of Reflective Scenes with Wide-Baseline Stereo
2. DeepView: View Synthesis with Learned Gradient Descent
3. Inter-Sample Relations Matter: Improving Neural View Synthesis With Implicit 3D Object Representations
4. Inverse Rendering of Indoor Scenes From a Single Image Using Convolutional Neural Networks
5. Learning to Generate 3D Shapes by Hierarchical Disentanglement of Point Clouds
6. Neural Scene Graphs for Dynamic Scenes
7. PlenOctrees for Real-time Rendering of Neural Radiance Fields
8. CrowdGAN: Anomaly Detection in Crowded Scenes with Generative Adversarial Networks
9. Neural 3D Mesh Renderer
10. PointRend: Image Segmentation as Rendering
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无监督视觉表示学习中的时态知识一致性维信丰酒店1* 元江王2*†马丽华2叶远2张驰2北京邮电大学1旷视科技2网址：fengweixin@bupt.edu.cn，wangyuanjiang@megvii.com{malihua，yuanye，zhangchi} @ megvii.com摘要实例判别范式在无监督学习中已成为它通常采用教师-学生框架，教师提供嵌入式知识作为对学生的监督信号。学生学习有意义的表征，通过加强立场的空间一致性与教师的意见。然而，在不同的训练阶段，教师的输出可以在相同的实例中显著变化，引入意外的噪声，并导致由不一致的目标引起的灾难性的本文首先将实例时态一致性问题融入到现有的实例判别范式中 ， 提 出 了 一 种 新 的 时 态 知 识 一 致 性 算 法 TKC（Temporal Knowledge Consis- tency）。具体来说，我们的TKC动态地集成的知识的时间教师和自适应地选择有用的信息，根据其重要性学习实例的时间一致性。
create or replace procedure这句语句后面是自定义么
### 回答1：
是的，"create or replace procedure"语句后面应该跟着自定义的存储过程名。例如：
```sql
create or replace procedure my_procedure_name
```
这里"my_procedure_name"是你自己定义的存储过程名，可以根据具体需求进行命名。
### 回答2：
不完全是自定义。在Oracle数据库中，"CREATE OR REPLACE PROCEDURE"是一条SQL语句，用于创建或替换一个存储过程。关键词"CREATE"表示创建新的存储过程，关键词"OR REPLACE"表示如果该存储过程
数据结构1800试题.pdf
你还在苦苦寻找数据结构的题目吗？这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题，轻松解决期末挂科的难题。不信？你下载看看，这里是纯题目，你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节，每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题，题型丰富多样，共五种类型题目。本学期已过去一半，相信你数据结构叶已经学得差不多了，是时候拿题来练练手了，如果你考研，更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载，不早不晚，越往后拖，越到后面，你身边的人就越卷，甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人，学习，练题，就要趁现在，不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英，或是算法题？学完理论要及时巩固知识内容才是王道！记住！！！下载了来要答案（v:zywcv1220）。
基于对比检测的高效视觉预训练
10086⇥⇥⇥⇥基于对比检测的高效视觉预训练Ol i vierJ. He´naf f SkandaKoppula Jean-BaptisteAlayracAaronvandenOord OriolVin yals JoaoCarreiraDeepMind，英国摘要自我监督预训练已被证明可以为迁移学习提供然而，这些性能增益是以大的计算成本来实现的，其中最先进的方法需要比监督预训练多一个数量级的计算。我们通过引入一种新的自监督目标，对比检测，任务表示与识别对象级功能跨增强来解决这个计算瓶颈。该目标可提取每幅图像的丰富学习信号，从而在各种下游任务上实现最先进的传输精度，同时需要高达10少训练特别是，我们最强的ImageNet预训练模型的性能与SEER相当，SEER是迄今为止最大的自监督系统之一，它使用了1000多个预训练数据。最后，我们的目标无缝地处理更复杂图像的预训练，例如COCO中的图像，缩小了从COCO到PASCAL的监督迁移学习的差距1. 介绍自从Al
java 两个List<Integer> 数据高速去重
### 回答1：
可以使用 Set 来高效去重，具体代码如下：
```java
List<Integer> list1 = new ArrayList<>();
List<Integer> list2 = new ArrayList<>();
// 假设 list1 和 list2 已经被填充了数据
Set<Integer> set = new HashSet<>();
set.addAll(list1);
set.addAll(list2);
List<Integer> resultList = new ArrayList<>(set);
```
这样可以将两个 List 合并去重
TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf
ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of
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graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit.
The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces
(SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed
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And also support MDDI interface.
增量学习的分离Softmax用于解决类增量学习中的遗忘和分类偏差问题
844SS-IL：用于增量学习的分离SoftmaxHongjoon Ahn1 *、Jihwan Kwak4 *、Subin Lim3、Hyeonsu Bang1、Hyojun Kim2和TaesupMoon4†1人工智能系，2电子电气工程系3韩国水原成均馆大学计算机工程系4韩国首尔国立大学电气与计算机工程系{hong0805，tnqls985，bhs1996，leopard101}@ skku.edu{jihwan0508，tsoon}@ snu.ac.kr摘要我们认为类增量学习（CIL）的问题，其中学习代理不断学习新的类增量到达的训练数据批次，并旨在预测到目前为止学习的所有类。该问题的主要挑战是灾难性遗忘，并且对于基于样本记忆的CIL方法，通常已知的是，遗忘通常由由于新类和旧类之间的数据不平衡（在样本记忆中）而注入的分类得分偏差引起。虽然已经提出了几种方法来通过一些附加的后处理来校正这种分数偏差，然而，尽管存在着对分数重新调整或平衡微调的不确定性，但尚未对这种偏差的根本原因进行系统�
单片机单个换能器为什么要进行驱动
### 回答1：
单片机控制的换能器需要进行驱动，是因为换能器需要接收来自单片机的控制信号，以及将其转换为对应的物理量输出。例如，一个温度传感器换能器需要将来自单片机的数字信号转换为对应的温度值输出。而这个转换过程需要使用到一些电路和驱动器件，例如模拟电路、模数转换器等，这些电路和器件需要通过驱动电路来实现与单片机的连接和控制。因此，驱动电路是单片机控制换能器的必要组成部分。
### 回答2：
单片机单个换能器需要进行驱动的原因有以下几点：
首先，单片机和换能器之间存在着电气特性的差异。换能器一般需要一定的驱动电压或电流来工作，而单片机的输出信号一般较小，无法直接驱动换能器。因此，需要