几十年来，光网络技术得到了迅速发展。光纤由于其高带宽和低衰减的特性，正成为电信基础设施的关键组成部分。研究人员研究了大量光纤电缆技术、尖端硬件和可编程性，将传输提高到千兆比特甚至更高，以满足电信业务中不断增长的数据需求。光网络技术的最新发展30多年前，用于数据传输的光通信(OC，OpticalCommunication)首次被证明。它使用两种基本技术：无线自由空间光通信(FSO，FreeSpaceOptical)传输和使用物理线路的光纤技术。在距离、带宽、速度、可靠性和支持其使用的其他改进方面，光纤技术随着时间的推移取得了显着进步。为了满足不断增长的对更高容量、更低能耗和系统设计成本的需求，以
3月22日消息，开发人员AsahiLina于近日公布了月报，介绍了AsahiLinux项目在今年3月的最新进展。报告中提及了使用Rust语言，编写了包括DRM内核驱动程序、AGXGallium3DMesaOpenGL驱动以及Vulkan驱动程序等等。月报表示目前仍在推进开源驱动程序的逆向工程，以便于在Linux平台上调用AppleSiliconM1/M2芯片的图形资源。内核驱动目前仍处于out-of-tree状态，会继续向用户发送Snapshot版本。使用Rust编写的DRM抽象（abstractions）开始成熟，内核驱动程序将会继续围绕着Vulkan开发新的功能。IT之家附月报部分内容如下
3月22日消息，开发人员AsahiLina于近日公布了月报，介绍了AsahiLinux项目在今年3月的最新进展。报告中提及了使用Rust语言，编写了包括DRM内核驱动程序、AGXGallium3DMesaOpenGL驱动以及Vulkan驱动程序等等。月报表示目前仍在推进开源驱动程序的逆向工程，以便于在Linux平台上调用AppleSiliconM1/M2芯片的图形资源。内核驱动目前仍处于out-of-tree状态，会继续向用户发送Snapshot版本。使用Rust编写的DRM抽象（abstractions）开始成熟，内核驱动程序将会继续围绕着Vulkan开发新的功能。IT之家附月报部分内容如下
今年的I/O大会既是谷歌各种新产品发布会，同时也是谷歌开发者们的技术交流会。不少Android开发者希望通过本次I/O了解到有关Jetpack的最新动态。Jetpack早已成为我们日常开发中的必备工具，根据本次大会上发布的数据，目前GooglePlay排名前1000的应用中，使用至少两个以上Jetpack库的占比从79%提升到90%。接下来，本文将从Architecture，UI，Performance和Compose等四个方向带大家了解Jetpack在本次大会上又有哪些新变化。image.png1.Architecture1.1Room2.4/2.5Room最新版本进入到2.5。2.5没有新
今年的I/O大会既是谷歌各种新产品发布会，同时也是谷歌开发者们的技术交流会。不少Android开发者希望通过本次I/O了解到有关Jetpack的最新动态。Jetpack早已成为我们日常开发中的必备工具，根据本次大会上发布的数据，目前GooglePlay排名前1000的应用中，使用至少两个以上Jetpack库的占比从79%提升到90%。接下来，本文将从Architecture，UI，Performance和Compose等四个方向带大家了解Jetpack在本次大会上又有哪些新变化。image.png1.Architecture1.1Room2.4/2.5Room最新版本进入到2.5。2.5没有新
原文首发于《中国图象图形学报》作者：杨航，陈瑞，安仕鹏，魏豪，张衡原文地址：深度学习背景下的图像三维重建技术进展综述三维重建是指从单张二维图像或多张二维图像中重建出物体的三维模型，并对三维模型进行纹理映射的过程。三维重建可获取从任意视角观测并具有色彩纹理的三维模型，是计算机视觉领域的一个重要研究方向。传统的三维重建方法通常需要输入大量图像，并进行相机参数估计、密集点云重建、表面重建和纹理映射等多个步骤。近年来，深度学习背景下的图像三维重建受到了广泛关注，并表现出了优越的性能和发展前景。本文对深度学习背景下的图像三维重建的技术方法、评测方法和数据集进行了全面的综述。首先对三维重建进行分类，根据三
原文首发于《中国图象图形学报》作者：杨航，陈瑞，安仕鹏，魏豪，张衡原文地址：深度学习背景下的图像三维重建技术进展综述三维重建是指从单张二维图像或多张二维图像中重建出物体的三维模型，并对三维模型进行纹理映射的过程。三维重建可获取从任意视角观测并具有色彩纹理的三维模型，是计算机视觉领域的一个重要研究方向。传统的三维重建方法通常需要输入大量图像，并进行相机参数估计、密集点云重建、表面重建和纹理映射等多个步骤。近年来，深度学习背景下的图像三维重建受到了广泛关注，并表现出了优越的性能和发展前景。本文对深度学习背景下的图像三维重建的技术方法、评测方法和数据集进行了全面的综述。首先对三维重建进行分类，根据三
