Board Channels: Повышение цен на GPU от AMD и NVIDIA может затронуть видеокарты AIB в январе-феврале 2026 года.

от

Сообщается, что производители видеокарт (партнеры AIB) готовятся к повышению цен из-за растущей стоимости DRAM-памяти. Эти повышения цен могут начаться уже в январе или феврале 2026 года и будут варьироваться в зависимости от бренда.

Nitro V14 AI ANV14-62-R9LT ОБЗОР

от

На борту Nitro V14 AI ANV14-62-R9LT имеется 16 ГБ оперативной памяти DDR5 с возможностью замены. В настоящее время это минимально рекомендуемый объём для комфортной работы и современных игр. Этого хватит даже для несложного видеомонтажа.

Рубрики Без рубрики

Панорамное видео нового поколения: сжатие с прицелом на пользователя

от

В рамках разработанной системы NeRV360, входное 360-градусное изображение [latex] (3,H,W) [/latex] преобразуется в целевой viewport [latex] (3,H^{\mathrm{vp}},W^{\mathrm{vp}}) [/latex] посредством кодировщика и декодировщика, использующих шаги преобразования [latex] (3,2,2,2) [/latex], что позволяет эффективно извлекать и представлять ключевые визуальные элементы.

Новая система NeRV360 позволяет существенно снизить требования к памяти и времени декодирования 360-градусных видео, фокусируясь на той части изображения, которую видит пользователь.

Объединяя Разное: Новый Подход к Слиянию Изображений

от

Предложенная сеть состоит из трёх ключевых модулей: модуля повышения признаков, не зависящего от модальности (MAFE), мультиплексного консенсусного кросс-модального модуля Mamba (MCCM) и двухуровневой функции контрастного обучения с самоконтролем (BSCL), что позволяет добиться комплексной обработки и анализа данных.

Исследователи представили инновационную архитектуру, позволяющую эффективно объединять многомодальные изображения с сохранением мелких деталей и повышением производительности в задачах компьютерного зрения.

Карта местности в реальном времени: новый подход к LiDAR-отображению

от

Для точной и эффективной крупномасштабной реконструкции окружающей среды система последовательно обрабатывает данные лидара, создавая и обновляя подкарты, причём для существующих подкарт применяется нормальное отображение с динамическим удалением и гибридным обучением сетки, а при создании новых подкарт модуль перекрывающегося выравнивания обеспечивает согласованность между ними, после чего обученные подкарты воспроизводятся с ключевыми сканами и объединяются в глобальную сетку [latex]G[/latex].

Исследователи представили XGrid-Mapping — инновационную систему, сочетающую в себе преимущества явных и неявных нейронных представлений для эффективного создания карт больших территорий.