Звуковой отпечаток поверхности: Быстрая оценка акустических свойств

от

На основе параллельных нейронных полей разработан подход к определению поверхностного импеданса, в котором разреженные измерения давления вблизи поверхности материала служат входными данными для характеризации граничных условий, а комплексное давление, предсказанное независимыми синусоидальными нейронными сетями для каждой частоты, минимизирует общую функцию потерь, включающую соответствие поля, остаток уравнения Гельмгольца, однородность импеданса и гладкость коэффициента отражения, что позволяет неявно вывести импеданс как отношение поверхностного импеданса к произведению плотности и скорости звука в среде.

Новый подход, основанный на нейронных сетях и компактном массиве микрофонов, позволяет оперативно и точно определять акустический импеданс материалов непосредственно в реальных условиях.

Оптимизация по нескольким примерам: как использовать знания из прошлого

от

Оптимизация проектирования с использованием малого количества примеров демонстрирует способность модели [latex]P_{\theta}[/latex] предсказывать качество проекта [latex]f(x)[/latex] на основе ограниченного контекста наблюдений, включая вспомогательную информацию [latex]h(x)[/latex], что позволяет итеративно выбирать перспективные варианты [latex]x_{t+1}[/latex] и, в конечном итоге, находить оптимальный проект [latex]x^{\*}[/latex] с максимальной наградой, опираясь на опыт, накопленный при решении разнообразных задач проектирования.

Новый подход к оптимизации сложных задач позволяет значительно ускорить процесс разработки, используя информацию из смежных областей и эффективно обучаясь на небольшом количестве данных.

Воссоздавая реальность: новый подход к синтезу изображений с разных точек зрения

от

На основе анализа многовидовых входных данных, включающих визуальные признаки, плотные облака точек и позы камер, предлагается архитектура, в которой признаки и облака точек проецируются в целевую камеру для формирования искаженных плоскостей представления и карт точек, а затем агрегируются сетью шумоподавления, получающей также прямые проекции признаков и облаков точек для синтеза нового изображения.

Исследователи предлагают инновационную систему, использующую диффузионные модели и геометрические признаки для генерации высококачественных изображений из ограниченного числа исходных данных.