北京智源AI研究院、牛津大学、澳大利亚国立大学联合发布了一项研究—3D-GPT，通过文本问答方式就能创建高精准3D模型。据悉，3D-GPT使用了大语言模型的多任务推理能力,通过任务调度代理、概念化代理和建模代理三大模块，简化了3D建模的开发流程实现技术民主化。但3D-GPT与现有的文本生成3D模型方法大有不同,生成过程是可以操控函数进行3D建模,而不是常规的3D神经元表征，同时可与Blender（开源三维软件）实现无缝集成。这极大提升了模型的灵活性和准确性。论文地址：https://arxiv.org/abs/2310.12945Github（即将发布）：https://github.com/
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。写在前面&笔者的个人理解在这个信息化的时代，无人驾驶汽车和智能机器人正成为现实生活中的重要角色。为了让这些机器更好地理解和导航我们的世界，它们需要能够看到并理解它们周围的环境。这就像是教机器“阅读”现实世界的三维空间故事。今天汽车人为大家介绍了一个名为SparseGuidanceNetwork（SGN）的智能系统，它使用一种特殊的方式来提升机器的这种“阅读”能力。SGN通过某种方式让机器更快地学习和辨认周围的物体，就像在拼图游戏中找到正确的拼图块一样。研究人员通过大量的测试，证明了SGN能够在这个复杂的三维拼图游戏中胜出，尤其是在一个叫做Sem
写在前面&&笔者的个人理解目前在自动驾驶领域中，一辆自驾汽车会配备多种传感器，如：激光雷达传感器采集点云数据、相机传感器采集图像数据等。由于激光雷达传感器可以更加准确的获取待检测物体的几何和位置信息，所以基于点云的感知算法模型在快速的迭代和发展当中。目前主流的基于点云的感知算法主要分成以下两大类。一类是基于Voxel-based的感知算法，如经典的SECOND、VoxelNet等算法。Voxel-based的算法模型首先会将输入的点云数据转换成3D的体素结构表示，然后利用3D的卷积算法模型实现后续的特征提取，将提取后的3D特征送入到后续的模块当中。另外一类是基于Pillar-based的感知算
OpenvSwitch安装使用1安装CentOS虚拟机1.1安装VMware1.2安装CentOS虚拟机1.3安装KVM和QEMU2编译安装配置OvS2.1编译安装OvS2.2配置网桥3OvS虚拟机互通测试3.1创建虚拟机1和23.2设置网络连接3.3添加流表3.4互联测试本文主要介绍OvS编译安装和使用方法。1安装CentOS虚拟机1.1安装VMware进入VMware官网：VMware官网官网地址选择“资源”→“产品下载”→“VMwareWorkstationPro”，下载产品→“VMwareWorkstation17.0.0ProforLinux”，转至下载→“立即下载”添加安装包运行权
题目描述FarmerJohnwantstomonitorhisNcows(1 Theithcowislocatedatposition(x_i,y_i)withintegercoordinates(intherange0...1,000,000,000);notwocowsoccupythesameposition.FJ'ssurveillancesystemcontainsthreespecialcameras,eachofwhichiscapableofobservingallthecowsalongeitheraverticalorhorizontalline.Pleasedeterm
不少小伙伴反馈说，3DMAX中加载插件DLL时，出现一些错误问题。这些错误可能是由于插件本身的问题或者由于3DMAX的配置不正确所导致的。CGMAGIC小编和大家一起来聊聊3DMAX加载DLL错误时的原因及相应的解决方法。1、插件本身的问题1）版本不匹配如果插件的版本与3DMAX的版本不匹配，就可能会出现加载插件DLL出错的情况。需要确保插件的版本与3DMAX的版本匹配，可以在插件的说明书中查看插件支持的3DMAX版本信息。2）文件损坏插件DLL文件可能由于某些原因被损坏或者缺失，导致无法正常加载。可以尝试重新下载或者从其他渠道获取插件DLL文件，并确保其完整性。3）依赖库缺失插件DLL文件可
我正在使用Alfresco5.2，并尝试访问CMISRepositoryService，而在获取存储库（来自.NET客户端）的同时，我要低于错误。错误：“大写标题：[{{http://docs.oasis-open.org/wss/2004/01/oasis-200401-wss-wss-wssecurity-secext-1.0.xsd}安全]不了解。”尝试创建自定义绑定，但无法解决错误，因为我们没有将“MustherSand”属性的控制权控制为0（零），我可以默认情况下看到属性值设置为1，而没有找到解决此问题的方法。注意：Alfresco5.1.2上没有此类错误。请让我知道Alfresco
LLMs之Vicuna：《Vicuna:AnOpen-SourceChatbotImpressingGPT-4with90%*ChatGPTQuality》翻译与解读导读：作者提出了一个开源的聊天机器人Vicuna-13B。它是通过训练从ShareGPT收集的用户共享对话，然后在LLaMA基础模型上进行调整而产生的。根据初步的GPT-4评估，Vicuna-13B的质量达到了ChatGPT和Bard90%的质量，超过其他开源模型如LLaMA和Alpaca。作者提出利用GPT-4作为评估工具来评估不同聊天机器人的有效性，通过它产生的答案和分数。尽管存在局限性，但这证明了自动化评估的潜力。Vicun
之前文章其实也有涉及到这方面的内容，比如在ThreeJS-3D教学三：平移缩放+物体沿轨迹运动这篇中，通过获取轨迹点物体动起来，其它几篇文章也有旋转的效果，本篇我们来详细看下，另外加了tween.js知识点，tween可以很好的协助three做动画，与之相似的还有gsap.js方法类似。1、物体位移两种方式mesh.position.set(x,y,z);mesh.position.x=10;mesh.position.y=10;mesh.position.z=10;2、物体旋转两种方式//绕局部空间的轴旋转这个物体mesh.rotateX=0.1;//以弧度为单位旋转的角度mesh.rota
原文链接：https://arxiv.org/abs/2302.023671.引言目前基于激光雷达的主流方法分为基于点云的方法和基于体素的方法。前者能保留最多的几何信息，但点查询和遍历耗时；后者使用3D/2D卷积处理体素化点云，但用于提高效率的3D稀疏卷积在部署时会遇到困难。PointPillars作为设备部署的流行方法，使用对部署有利的2D卷积。但其使用最大池化提取每个柱体内点的特征，无法获取细粒度特征，影响最终性能（特别是对于小物体）。此外，其颈部网络FPN直接融合多尺度特征，缺少充分的特征交互。尽管PillarNet提高了PointPillars的性能，但其使用了部署困难的稀疏卷积。本文
