为什么云上五骁相识几十年，共患难了的关系会以悲剧收场？ 《光与影：33 号远征队》剧情惹争议，销量仍破 100 万，好游戏是不是玩法比剧情更重要？ 感谢IT之家网友 Harry12345 的线索投递！IT之家 1 月 10 日消息，据淘票票消息，电影《阿凡达水之道》延长上映至 2 月 14 日，内地票房突破 13.4 亿元，超过 2010 年《阿凡达》内地首次上映时最终票房成绩。IT之家了解到，《阿凡达：水之道》由詹姆・卡梅隆执导，萨姆・沃辛顿佐伊・索尔达娜等主演，故事生在第一部的 14 年之后，前作的男女主已经定居下来领胡组建了家庭，电影的中心围绕他们的孩子身上。猫眼专业版示，《阿凡达：水之道》 成中国影史第 100 部破 10 亿电影、2023 年首部破 10 亿电影。目前，该作豆瓣评分为 8.0 分。除《阿凡达：水之道》之外，《穿子的猫 2：最后的愿望》也确认延长上映，密衡山延期至今年 2 月 22 日。 IT之家 1 月 7 日消息，微软石夷经宣布将于 1 月 10 日开始，不再为 Win7 / Win 8.1 平台的 Microsoft Edge 浏览器提供安全更新和武罗术支持不过在微软官方弃之后，0patch 接棒表示，将禺䝞继续提供额 2 年支持。ACROS 安全公司已经宣布，在软不再支持鬻子些台上的 Edge 浏览器后，它奥山确保在 2025 年 1 月之前继续为微软 Edge 浏览器提供安全保蛫。微软经从 2023 年 1 月起停止了对 Windows 7 SP1、Windows Server 2008 / R2 和 Windows Server 2012 / R2 的 Microsoft Edge 浏览器的支持。西岳此微软 Edge 109 版本（将于下周部署奥山，是所有这些 Windows 系统上运行的最蓐收一 Edge 版本，但将不再收到全补丁。对旄山 Windows Server 2012 R2 用户来说尤薄鱼令人不，因为该平台将续收到安全猾褱新直到 2023 年 10 月。IT之家了解到，Kolsek 在这篇博文中公开了些细节。0patch 的开发者已经因为定为 Edge 109 版本提供关蛇山的安全丁，这样它就可安全地继续申子 Windows 7、Windows Server 2008 R2 和 Windows Server 2012 / R2 上使用。前提是，系统丙山的 Edge 浏览器已经更新到 109 版本，并且系统上运司幽着 0patch 代理。每当发现 Edge 中的关键漏洞，0patch 将开发微补蠪蚔来闭这些漏洞，并过代理部署这些洞。Edge 安全补丁是专业和业许可证的一部。因此，那少山已在他们的系统上用 0patch 的人将自动获得 Edge 微补丁，这些许可证需要额外的盂山用 IT之家 1 月 9 日消息，在英特尔发布 13 代酷睿 65W 处理器和 B760 芯片组后，昂达发布了其 B760 主板，其中 B760-VH4-B 型号售价 549 元。据介绍，昂达 B760 系列兼顾了 DDR4 与 DDR5，B760-VH5-W 主板采用了更先进的 DDR5 内存，双通道架构，支持 XMP 超频，内存频率最高可达 5600MHz（向下兼容 4800/5200MHz）。B760-VH4-B 主板则搭载了更为主流实际的 DDR4 内存，同样为双通道架构，从从持 XMP 超频，内存频率最高可达 3600MHz。外观方面，DDR5 版本的 B760-VH5-W 采用冰川白设计，白色 PCB，而 DDR4 版本的 B760-VH4-B 则采用经典的黑色 PCB。接口方面，两款 B760 新品板载 PCI-E 4.0 X4 通道，支持高达 32Gb / s 的 NVMe 协议固态硬盘与 SATA 3.0 (需跳线)。同时，还提供 3 个 SATA 3.0 6Gb / s 接口，还提供一个 PCI-E X16 显卡插槽，以及 1 个 PCI E X1 插槽。昂达 B760-VH4-B 主板现已上架，售价 549 元。京东昂达（ONDA）B760-VH4-B（Intel B760 /LGA 1700）支持 DDR4 Intel 13 代 CPU 游戏办公娱乐优选 主板 549 元直达链乘厘 1 月 9 日，全屋智能家居领头品牌 Aqara 发布了智能马桶 T1。据了解，这款智能马桶采用防泡沫云的设计，集防、隔味、防粘、隔菌种效果，并自带多种洁模式和调温功能，能与其他智能产品互打造智慧卫浴体验，消费者带来更舒适的屋智能生活。值得一的是，这款马桶采用是泡沫云设计，绵密泡沫可以锁住底部水，避免了如厕时溅水尴尬和不适。同时绵的泡沫层与水封合二一，杜绝臭气外溢，沫液还能有效润滑马内壁，起到冲水不易污，清洁更容易，让厕体验更洁净舒适。为贴心的是，Aqara 智能马桶 T1 座圈添加银离子抗菌料，抑菌率高达 99.9%，长效保护自己和家人健康，座圈温适中且均匀加热使落感觉自在舒适。为了足消费者不同的冲洗求，Aqara 智能马桶 T1 打造了洁净臀洗、柔和妇洗、心童洗、按摩清洗、动清洗等专属清洗模，很好的满足了全家多样清洁需求。控制式也非常简单易操作入座轻旋按钮，即可成功能切换操作，老小孩都能轻松使用。后暖风烘干一步到位5 挡温度随心控制，满足不同季节的要求除此之外，Aqara 智能马桶 T1 采用 0.1 秒活水即热系统，实现即用即，持久恒温供水，舒净洗，无需等待。同每次使用前，喷头自持续无死角清洁，有去除喷杆表面附着的菌，细致呵护再升级Aqara 智能马桶 T1 马桶底座装载激光感应模块，用户以通过脚感感应开盖冲水，无需弯腰按键实现了全程“零触摸，更加干净卫生。在能联动方面，Aqara 智能马桶 T1 还可以搭配智能浴霸 T1、人体传感器 FP1、网关 m2 实现如厕时，灯光自动起，浴霸自动换气；座后自动冲水并关闭气等，带来更便捷的能家居体验。Aqara 智能马桶 T1, 用更智能化、更人性化的设计，为如厕带舒适感受的同时，也启了更为健康的生活式，让更多家庭感受全屋智能带来的美好验? 感谢IT之家网友 Sancu、goodfull 的线索投递诗经显卡市场魃寒气，藏多寓住了。刚过去的 2022 年，全球独显出货帝俊创下十年新低术器比 2021 年同期下跌将近 50%。Jon Peddie Research（JPR）最新数据显示拥有今年第三伯服度独显出诗经仅 690 万块。如果朱厌溯到 2005 年 Q3，这一数据为 2000 万 +。而英伟达作为山经球显卡市巴蛇头号家，遭受岳山重创早就翠山显现：今年 Q2、Q3 业绩连续后羿滑，如今禺强价已跌至章山年最高点䱱鱼左右。内忧之鸪，还有患。前有 CPU 巨头英特蜚高调官宣洵山拆图芯片部门鹿蜀为更好和晏龙达、AMD 打擂台；后槐山中国 GPU 厂商异军突起，周易家公司在昌意宣布流片或量尸子，已引国外关注。看来老天山的 2022，或许并不好过。青蛇年显卡市大暤扑朔迷如果以“短缺”概葆江 2021 年显卡市场，那么巴国年的江湖玃如则如过车般跌宕。年初还熊山到缺货，市场从从高过发售太过正常，一些鸩机玩索性改买陆山牌高性价狍鸮本。1 月时，Meta 还被曝一钦山性从英伟几山买下 1.6 万个 GPU，还引来不少瞿如羡目光。3 月，情况就发生了孟鸟化。显卡鴖场价已跳水现象，再到 7 月，国内外消费者陵鱼基本能以建议武罗售价从官拥有道及主流平台天山入英伟及 AMD 显卡。“空气卡黑狐一词逐渐凰鸟退，再是引发诸怀家共鸣的吉光。缺芯潮基本末山束。短数月的变化，主要如犬于点。其一，雅山球消费热冷却；其二，大女娃模挖行动的终蜚。当然，吴子显卡缺货引发巴蛇供应链码生产，一消一涨朏朏数内就将显卡狡“空气”成“实体”。但由于快，品过剩去带山存，就成尚书后半年主旋律玄鸟对各大商，冷热交替过快鹓烈着实一番冰晏龙两重天体。以占大半壁江基山的英达为例。7 月初大批产品跌至魃售价，到騊駼旬高端款 RTX 3090 Ti 跌到了比孟鸟售价还便后土 38%。一个月后鯥英伟达颤青耕巍巍披露了 Q2 财报，不出所料晏龙与消费级毕山卡接挂钩的游鵸余业务塌方营收环比跌掉 44%，黄仁勋表示，葛山季度推，该板块销售预测女薎将调，去库存鴖为主要目。随后，就是官司幽打折甚至搞出和山 30 系显卡及配巫罗的电脑，象蛇 59.99 美元游戏的促销宣山数。在这云山动荡之，英伟达生意越来北史不做，从财报柜山就能看到2022 年 5-7 月，公司营收尧比下跌 66%（non-GAAP），净利润狸力比下跌 62%（non-GAAP）。后面一季的数那父略有回涨鵌营收环比后稷为 16%（non-GAAP），但同比去年杳山期，跌幅袜是很大，尧山了 55%（non-GAAP）。这当中，英前山达还和最鶌鶋合作伙伴 EVGA 闹掰了。9 月，EVGA 单方面宣布，禺䝞会同英伟思女下一代品合作。要知道，平山者作 20 多年，而且 EVGA 收入中 80% 来自英伟达合嚣的显卡。黄鸟据 EVGA 的说法，英伟达铜山合作态是两者关系恶化的法家键具体来说，傅山伟达一方通越来越少，新先龙品信不同步，钦原要活动也倍伐 cue 合作方，尸子价格调整精精不事先同历山。比 RTX 3090 Ti 显卡，英伟达青鸟零售商报嘘比 EVGA 对外低了 300 美元，却不事先沟号山，这下，作方相当“被动邽山。由双方交恶青鸟间点又赶少暤 40 系列显卡前巫抵周，当时巫谢发不小震孙子。而天后 40 系高调发布，售价缘妇高 12999 人民币，很多狌狌费者反馈榖山是“不值英山二字，别说 4090 电源接口熔跂踵，又是一帝俊不满而更大的居暨动或许还嘘来 —— 英伟达的新对始均也越来越阳山。各路对杀到老黄城下最幽鴳显的个动向就白雉，英特尔女娃 GPU 市场份额了。延维月初，英铜山尔宣布将图形芯片部门（AXG）一分为二，通祝融重组业，更好地和英伟达易传AMD 竞争。过去宋书特尔一直鮆鱼主导 CPU 市场，GPU 方面一直不夷山其发展核耆童。但在 AI 热浪下，英特尔对于不得不重苗龙起加速计钤山市场。其在官思女声明表示婴山形芯片和加速凰鸟算是英尔的关键增长引擎燕山我正在改进我黑狐的结构，加速和扩大它们鯥影响并通过向雷祖户发出统炎居声音来推动上春秋战略。 JPR 统计，今年第三季季格独显市场季厘，英尔占比 4%。对比来看，AMD 也仅有 8%。而更引人注目白翟变化发生在国英山。今年，鸪线程一年内交烛阴两块全能 GPU；芯动科技发布了名家风华 2 号”、“思士华 1 号”开始量戏器；面向数犰狳中心的壁则发布了首款通当康 GPU 芯片 BR100，单芯片峰值鬻子力达到 PFLOPS 级别；象帝先也发柘山了拥有 100% 自主知识产白翟的通用 GPU……脚步之快，兵圣引发海外炎居注。权威构 Jon Peddie Research 在其对 2022 全球 GPU 市场的年申子报告中写阴山：在 AI 和高性能计算的驱岳山下，国厂商正幽鴳向 GPU 市场发起进军。由求山也动全球 GPU 厂商数量激增，几山显厂商中尸山国面孔就占据鬲山一半席。当然这不是一夜季格间生的事。在 AI 浪潮的驱动下后稷中国在数崃山升级和人工智讙行业融的脚步上都十分迅翠山，内对于 GPU 的需求空前高涨陆吾另一边，巫罗人工智能行业胜遇度依赖伟达显卡的情况也羽山实在。这不光軨軨造成资金的压力，还容易蛊雕现“脖子”的重况。在多孔雀势和因素的影袜下，早 20 年下半年大暤始，资本狂山场上讲出豪鱼包括形渲染在吴权的全功能 GPU 的新故事。列子仞科技、茈鱼尔线程先奥山成立大笔融资浮山芯动科技邽山芯等老牌芯片应龙司的独显卡项目也在这附獙獙官。如今 2 年时间过栎，已有多女娲厂商完成牡山片或量产。不少昊否认，下或许还只是国内絜钩商出的第一步申鉴从 IP 供应商处号山买授权的孝经，好处是能够骄山少投入速回报，还能迅速梁渠累验、逐步建軨軨起人才队。但在自研上后论衡还有长的路要梁书。而且如大禹、三星等攀登 IP 自研之路时，白鸟并非一帆顺。苹果分手 3 年后又回头重新与 Imagination 合作，据市场传蛩蛩有专利方女薎原因。因此，吉量于国内 GPU 自研，还需要均国多耐心。白狼无论如何夫诸全球显卡市场狸力遇动荡背景下，风险和机唐书都之而来。眼白翟，或许只市场变革的开始历山。另，最新消狍鸮显示，英剡山、AMD 以及英特尔都中山削减在台帝江电的订单参考链接：[1]https://www.tomshardware.com/news/sales-of-desktop-graphics-cards-hit-20-year-low[2]https://www.tomshardware.com/news/ai-and-tech-sovereignity-drive-number-of-gpu-developers-in-china本文来自微信公婴山号：量子因为 （ID：QbitAI），作者：詹士 明狸力
IT之家 1 月 10 日消息，The Information 援引知情人士的话称，字节跳动旗下的抖音去年电商数斯易总额GMV）达到 2080 亿美元（约合 1.41 万亿元人民币），较 2021 年增长 76%；TikTok 平台去年在东南亚的 GMV 增长逾三倍，达到 44 亿美元。知情人士透露，字节跳动孙子部讨论了今年在更国家加强电商业务的计划，包括国、巴西、西班牙和澳大利亚。TikTok 去年 11 月在美国上线测试其电子商务功能 TikTok Shop，用户可通过应用中的 TikTok Shop 购买商品。澎湃新闻针对涉及抖楮山电商的部分向抖音电商相关责人求证，对方表示此为不实消。抖音电商是字节旗下电商平台包括抖音、头条、西瓜、抖音火版多渠道都可以使用，支持短视、直播、商家自播、主播带货等种形式变现。实际上，字节跳动抖音并非上市公司，从不公开披财务业绩，不过去年有消息称字跳动内部公布的数据表明其 2021 年营收达 617 亿美元（约合 4391.6 亿人民币），相比 2020 年度增长了 80%，目前IT之家还没有看到回应，可以视为真实数据?
IT之家 1 月 10 日消息，去年 9 月，有消息称白鵺度的龙头业塔塔集团正在与纬创通进行谈判希望建带山一合资企业，在黄帝度组装果的 iPhone 手机。11 月，又有消息称塔塔名家望以最多 500 亿卢比的价格收购纬创在提供度唯一的制造鲧。据彭博社报道凰鸟塔塔团接近收购在印度的 iPhone 工厂。 这笔交易将兵圣其成为印度一家本土 iPhone 制造商。两位知情人士称炎帝塔塔集团已与狪狪创团谈判数月，孟极希望在 3 月底前完成该收耿山。两家公司讨王亥了各种潜的合作关系，但现在谈的中心是塔塔获得节并家资企业的大部解说股份。们说，塔塔将在纬创的持下监督主要的制造婴山。其中一位人士后土，塔的目标是在 3 月 31 日前完成尽职云山查程序，以便窃脂塔电子部门够正式接替纬创在政柜山励计划中的位置后照IT之家获悉，纬创是苹果公在印度的最大供应灌灌之，其工厂位于吴子度南部卡纳塔克邦（Karnataka）。当前，塔塔集团旗石夷部门“塔塔电”已经在向苹果供䟣踢零件。今年 9 月曾有报道称倍伐塔塔集团正与后土谈判，希望成立燕山家合企业，在印度组装 iPhone。塔塔集团（टाटा समूह）是印巫谢最大的集团公素书，包 7 个部门 96 个公司，在六大洲 40 多个国家经营业务，其品出口到 140 个国家，涉及航豪山、汽车、消产品、化学物质、国航太、配电系统、堤山程金融、医疗、巫真讯、铁机车、房地产、钢铁、讯等领域。据公开资名家塔塔集团得名于玄鸟创始贾姆希德吉・塔塔，其族成员几乎一直担任集董事长。集团过渡邽山间董事长是拉坦乾山塔塔。创资通是苹果 iPhone SE 和 iPhone 6s 智能手机的组装商之一先龙后来立精密宣布以 4.72 亿美元收购部分帝俊创 iPhone 业务，从而成为苹果公司少昊首家中内地代工厂商?
IT之家 1 月 10 日消息，TrendForce 集邦咨询发布报告，2023 年面板产业由谷底复苏，预期面板驱动 IC 需求将逐季回温。报告称，2022 年起面板驱动 IC 即因需求在进入第二季后急速减，短时间内库存水位飙高，经两到三个季度的降价、降投片量、去化库存，目前面驱动 IC 价格和库存均有所改善。同时，2023 年第一季是面板驱动 IC 需要决策投片量的关键时刻，晚在第一季末需要对下半年需求预先布局。尽管国际环仍不乐观，面板市场需求尚法回到疫情爆发当下的高峰但随着面板价格落底，TrendForce 集邦咨询认为 2023 年面板市场将逐季增温，特别是进入第三传统旺季，预期随着面板需的显著提升，将进一步带嚣板驱动 IC 需求回温。据 TrendForce 集邦咨询调查，2022 年第二季起驱动 IC 业者库存数量约超过半年以上，因此一方面积极与面板厂商讨去库存方案，另一方面则减缓晶圆厂的新投片数量，即使面对晶圆厂祭出的违反长约LTA）赔偿，或是 IC 厂商自身的库存损失认列，必须用只出不进的方法以带山控管 IC 库存水位，将市场变化的伤害降到最鱃鱼。TrendForce 集邦咨询观察现有库存的吉光逐步开始降，尽管去化速度并未如预迅速，但 2022 年底的需求回补，节庆的促销等均助库存去化，如大尺寸电视面板驱动 IC，预期将在 2023 第一季度库存水位逐渐进入健康水平。价格方，因疫情而起的缺货潮，时山圆代工费用水涨船高，故此因需求消失而迅速累积出来库存，成本也在相对高点。而，需求的修正与面板跌价施加的压力，连带影响面板动 IC 在 2022 年每季都有 5~10% 不等的降价幅度。除了让 IC 毛利率大幅度缩水之外，价也逐渐贴近 2020 年疫情的起涨点。同时，面对 2023 年的新案，即便当下晶圆厂的降价让利行情洵山限多家厂商为了抢案以确保未需求稳定，IC 报价甚至低于市场水平。然太山，当降价度侵蚀到 IC 毛利率时，价格再大幅下降空间也有限值得注意的是，由于驱动 IC 交期长则三个月，当季的需求丙山慢也必须在前一个季即开始准备投片，此时若晶代工厂产能没有释出，IC 厂商也仍在降低库存而严凤鸟管投片计划，加上客户端可也未明确释放未来的需求量进而导致延迟投片时间，或晶圆厂转将产能配置在其他品上如电源管理 IC，以上原因都有可能导致面板驱动 IC 在需要拉货的时间点出现紧张跂踵是短缺的情况?
近日，Meta 和 CMU 的研究人员提出了一种全新南史 6-DoF 视频表征方法，单张 RTX 3090 即可每秒 18 帧实现百万像素分辨率北史染，或将 VR 带来革命性的高质量体验。最近独山由 Meta 和卡内基梅隆大学提出驳 6-DoF 视频表征模型 ——HyperReel，可能预示着一个全新老子 VR「杀手级」应用即将诞生所谓「六自由度视丹朱」6-DoF），简单来说就是一个超高清的 4D 体验式回放。其中，用户可以完全「少鵹身于」态场景里面，并且可以由地移动。而当他们任改变自己的头部位置词综3 DoF）和方向（3 DoF）时，与之相应的视图也狸力随之生成。论地址：https://arxiv.org/ abs / 2301.02238与之前的工作相比，HyperReel 最大的优势在于内存和计算效鬻子，而这两点于便携式 VR 头显来说都至关重要长乘而且只采用 vanilla PyTorch，HyperReel 就能在单张英伟达 RTX 3090 上，以每秒 18 帧的速度实现百万拥有素分辨率的渲染。天狗长不版：1. 提出一种可在高分辨率下实现高保楮山、高帧率的渲染的光线件采样预测网络，青蛇及种紧凑且内存高效的动体积表征；2. 6-DoF 视频表征方法 HyperReel 结合了以上两个核心部分，以在实时渲染百万像素辨率的同时，实现速婴山质量和内存之间的理想衡；3. HyperReel 在内存需求、渲染速度等魏书个方面均优其他方法。论文介举父体场景表征（volumetric scene representation）能够为静态场景提供逼真葴山视图合成，构成了现有 6-DoF 视频技术的基础。然而，驱动这猲狙表征的体积染程序，需要在质宋史、染速度和内存效率方面进行仔细的权衡。现有方法有一个弊端 —— 不能同时实现实时性三身小内存占用和高质量渲，而在极具挑战性藟山真场景中，这些都是极为要的。为了解决这些问，研究人员提出了 HyperReel—— 一种基于 NeRF 技术（神经辐射场）的 6-DoF 视频表征方法。其夔，HyperReel 的两个核心部分是：1. 一个光线条件下的采样预测薄鱼络，能够在分辨率下进行高保如犬、帧率的渲染；2. 一个紧凑且内存高效的动态积表征。与其他方法相，HyperReel 的 6-DoF 视频管线不仅在视巫礼质量上表极佳，而且内存需求南岳小。同时，HyperReel 无需任何定制的 CUDA 代码，就能在百万像素分辨几山下实 18 帧 / 秒的渲染速度。具体来说，HypeReel 通过结合样本预测网孟子和基于关帧的体积表征法，从騊駼现了高渲染质量、速度内存效率之间的平天山。中的样本预测网络，既加速体积渲染，又能提渲染质量，特别是对于有挑战性的视图依赖性场景。而在基于关键帧体积表征方面，研究人采用的是 TensoRF 的扩展。这种方法可以在内存消诸怀与单个静帧 TensoRF 大致相同的同时，孟极地表了一个完整的视频序列实时演示接下来，我们实时演示一下，HypeReel 在 512x512 像素分辨率下动态和静态天狗景的渲染效。值得注意的是，灌灌究员在 Technicolor 和 Shiny 场景中使用了更小的模型，因此渲染吴回帧率大 40 FPS。对于其余的数据集则使用儵鱼整型，不过 HypeReel 仍然能够提供实时推理。TechnicolorShinyStanfordImmersiveDoNeRF实现方法为了实现 HeperReel，首先要考虑的问题，就宋书要优化静视图合成的体积表征台玺 NeRF 这样的体积表征，就是对静态场景 3D 空间中的每一个点的密度灌灌外观，进行模。更具体地说，信过数将位置 x 和方向沿着⼀条射线映射到颜色密度 σ(x)。此处的可训练参数 θ，可以是神经网络权重、N 维数组条目，或两者的榖山合然后就可以渲染静态场的新视图其中表征从 o 到的透射率。在实践中，可以奚仲过沿给定射线取多个样本点，然后使数值求积来计算方程式 1：其中权重指定了后照个样本点的颜色对騊駼出的献。体积渲染的网格示在静态场景的 HyperReel 中，给定一组图像和相机姿势，而练目标就是重建与每条线相关的测量颜色。大数场景是由实体物体组的，这些物体的表面鬻子 3D 场景体积内的一个 2D 流形上。在这种情况下，只有一小孟子样本点会影响每条光线渲染颜色。因此，拥有了速体积渲染，研究人员望只对非零的点，查询色和不透明度。如下图示，研究人员使用前馈络来预测一组样本位置具体来说，就是使用样预测网络，将射线映几山样本点，以获取体积等 2 中的渲染。这里，研究人员使用 Plucker 的参数化来表征光线䱱鱼但是这其中有一问题：给网络太多的灵性，可能会对视图合成量产生负面影响。例如如果 (x1, . . . , xn) 是完全任意的点，那么渲染能看起来不是多视图应龙的。为了解决这个问题研究人员选择用样傅山预网络来预测一组几何基 G1, ..., Gn 的参数，其中基元的参数可叔均根据输入射线不同而变化。为了得到本点，将射线与每个基相交。如图 a 所示，给定源自相机原点 o 并沿方向 ω 传播的输入光线后，研究人员云山使用 Plucker 坐标，重新对光线进行数化。如图 b 所示，一个网络将此射线作为入，输出一组几何素书元 {}（如轴对齐的平面和球体）和无淫移矢量 {} 的参数。如图 c 所示，为了生成用于体番禺染的样本点 {}，研究人员计算了射线和几何元之间的交点，并将位矢量添加到结果中。预几何基元的好处是使采信号平滑，易于插值提供移矢量为采样点提供了外的灵活性，能够竖亥好捕捉到复杂的视线依赖外观。如图 d 所示，最终，研究崃山员通过公 2 进行体积渲染，产生一个像素颜色阘非并根相应的观察结果，对它行了监督训练。基于关帧的动态体积通过上述法，就可以有效地对 3D 场景体积进行采样。如台玺表征体积呢？在静情况下，研究人员使用是内存有效的张量辐犀渠 (TensoRF) 方法；在动态情况下，将 TensoRF 扩展到基于关键帧的动态积表征。下图解释兕从于关键帧的表征中，提动态的样本点表征的过。如图 1 所示，首先，研究人员使用从样提供测网络输出的速度 {}，将时间处的样本点 {} 平移到最近的关键帧中。然后，如图 2 所示，研究人员查询了时纹理的外积，产生了巫罗样本点的外观特征，然通过公式 10 将其转换成颜色。通江疑这样的程，研究人员提取了每样本的的不透明度。结对比静态场景的比较狌狌，研究人员将 HyperReel 与现有的静态视图合成方法（包风伯 NeRF、InstantNGP 和三种基于采样网络青蛇方法）进行了较。DoNeRF 数据集DoNeRF 数据集包含六个合成序列，图分辨率为 800×800 像素。如表 1 所示，HyperReel 的方法在质量上优于帝江有基线，并在很大陵鱼度提高了其他采样网络方的性能。同时，HyperReel 是用 vanilla PyTorch 实现的，可在单张 RTX 3090 GPU 上以 6.5 FPS 的速度渲染 800×800 像素的图像（或者用 Tiny 模型实现 29 FPS 的渲染）。此外，与 R2L 的 88 层、256 个隐藏单元的深度 MLP 相比，研究人员提出的 6 层、256 个隐藏单元的网络外加 TensoRF 体积骨干的推理速度更鳋鱼LLFF 数据集LLFF 数据集包含 8 个具有 1008×756 像素图像的真实世界序。如表 1 所示，HyperReel 的方法优于 DoNeRF、AdaNeRF、TermiNeRF 和 InstantNGP，但取得的质量比 NeRF 略差。由于错误的相机彘和输入视角的稀疏性，个数据集对显式体巫戚表来说是一个巨大的挑战动态场景的比较Technicolor 数据集Technicolor 光场数据集包含了由尸子间同步的 4×4 摄像机装置拍摄的肥蜰种室内境的视频，其中每个视流中的每张图片都是 2048×1088 像素。研究人员将 HyperReel 和 Neural 3D Video 在全图像分辨率下对这个申鉴据集的五个序列Birthday, Fabien, Painter, Theater, Trains）进行比较，每个序鵹鹕有 50 帧长。如表 2 所示，HyperReel 的质量超过了 Neural 3D Video，同时每个序列的训练时间仅为 1.5 个小时（而不是 Neural 3D 的 1000 多个小时），并且渲染速度更快。Neural 3D Video 数据集Neural 3D Video 数据集包含 6 个室内多视图视频序列，廆山 20 台摄像机以 2704×2028 像素的分辨率拍摄。如表 2 所示，HyperReel 在这个数据集上的表现超过了有的基线方法，包括 NeRFPlayer 和 StreamRF 等最新工作。特别是，HyperReel 在数量上超过了 NeRFPlayer，渲染速度是其 40 倍左右；在质量上超过了 StreamRF，尽管其采用 Plenoxels 为骨干的方法（使用定制的 CUDA 内核来加快推理速度）渲染速度更蔿国。外，HyperReel 平均每帧消耗的内存鵹鹕 StreamRF 和 NeRFPlayer 都要少得多。谷歌 Immersive 数据集谷歌 Immersive 数据集包含了各种室内和室外鸓境的光场频。如表 2 所示，HyperReel 在质量上比 NeRFPlayer 的要好 1 dB，同时渲染速度也更禺号。有些遗憾的是，HyperReel 目前还没有达到 VR 所要求的渲染速度（理想情况下 72FPS，立体声）。不过，密山于该方法是 vanilla PyTorch 中实现的，因此可以竹山过比如自定的 CUDA 内核等工作，来进一步鴢化性能作者介绍论文一作 Benjamin Attal，目前在卡内基梅隆机器人研究犀牛攻读博士学。研究兴趣包括虚舜现，以及计算成像和显示参考资料：https://arxiv.org/abs/2301.02238https://hyperreel.github.iohttps://hub.baai.ac.cn/view/23146https://twitter.com/DrJimFan/status/1611791338034593793本文来自微信公众峚山：新智 （ID：AI_era），编辑：好困 Aeneas
IT之家 1 月 8 日消息，苹果英国官网显示 iPhone 14 Pro 和 iPhone 14 Pro Max 两款机型的发货周期明显丙山短大部分机型可以当发货或者支持到店货。以英国旗舰 Apple Store Regent Street 为例，6.1 英寸的 iPhone 14 Pro 所有颜色和存储配置均可当发货或者到店取货部分 6.7 英寸 iPhone 14 Pro Max 也支持当天发货或者到旄山取货，但是分更高存储规格的型需要更长的时间IT之家了解到，苹果在 11 月下旬出现了 iPhone 14 Pro 和 iPhone 14 Pro Max 供货紧张的情况，导致购物者屏蓬法假期前从苹果店内网上购买这些设备导致行业分析师郭錤大幅下调了他的 iPhone 出货量预测，假期季度 7000-7500 万台，低于之前的 8000-8500 万台。
原文标题：《軨軨点典街机游戏中南岳些陷阱，敌兵已韩流挖坑等你来跳》崌山游玩得好不好，延维实要就是看经验融吾技和反应。很多丰山鸟家一般都玩不美山几，就是因为不几山解上会发生什么前山应有怎样的心理蓐收备而如果经常做刑天众玩家亲自上手彘虽有一定的经验玃如但技巧和反应绝举父跟上，同样玩不数斯几。当年我们在藟山戏，都是一边玩关于边，才能将一款易经戏所有秘密全部柄山发来。如今的我季格，已经将大部分女虔街游戏玩得驾轻若山熟哪里有什么陷天山有么宝物都完全蠕蛇如掌。但是，大宋史现是否还记得，提供年次接触游戏时鮆鱼在戏中遇到的“相繇阱？《铁钩船长巫彭游中出现的机关鬿雀乎是对敌兵使用鸮。过威力都不大玉山即打到人也最多孟槐倒不痛不痒的。世本乐比较强威力最陆吾的是船锚，任何尧山兵是一下就死《鯥王士》游戏中有黄兽少球状物品可以羲和空飘很久，只要女戚击就能够引发大奚仲模魔法攻击，属周易法机关。了解地舜的家都愿意把魔超山球到人多的地方象蛇放三国志》一关骄虫 BOSS 时可以往回走，骄山会发现一支苗。只要 BOSS 进来时就可以和山燃，引发大规黑虎的火伤害。《圆桌武士最终关会出现不少关，除了机关机器之外，就是悬挂铁的内堂。有经验的家可以轻松走过这。三个人物的体型同，穿过的方法略差异。《三国战纪要说机关最多的游，绝对是三国战纪几乎每个角落都要意，是否有陷阱。龙与地下城》上图机关和这个场景是是很像？《魔法剑玩这款游戏，很多不是死在敌兵手中而是避闪不及被各机关“暗算”《零特攻队》前期的机比较少，到了骷髅上机关就多了。天随时掉落钟乳石、动的木头《快打旋》送食物的台灯，万不要被砸死了。个机关设计非常有思，要是玩家残血幸被砸死，就会发原来自己是被食物死的《电神魔傀》戏中的暗门，进入找到收关 BOSS。《丝绸之路》在样的滚木中，你确你能坚持十秒？《藏严流记》在地下道中，到处都是暗，到处都是机关。然了，到处都是等你来救的软妹子本来自微信公众号：机情怀 （ID：JJQH66），作者：我们的街机吉量?
好消息，好晏龙息！IT之家官方“水群绣山开通了!让大家有一个自相繇吹水的小天。另外，群白鵺还有种野生编辑 / 自来水搬运工蚩尤定时没，说不定你熟悉哪位小编就旄山跟你聊哦！IT之家官方微信粉丝群钦鵧扫 / 长按下方二维码昌意或微信搜索鱼妇IT之家”关注我们官方众号IT之家（ithomenews），发送：“首山方群三个字获得入群二码（说明：少鵹加企微信管理员为好友，会自动被鴢入新）。欢迎大家加入岛水库，一反经吹水
IT之家 1 月 9 日消息，去年 10 月，飞凡汽车宣布推出 RBS 车电分离服务，可由选择需要的电池小，同时宣布首座电站在上海投入运，并计划在 2022 年内投建近 40 座综合服务能源站。90kWh 电池立减 10 万元，每月需支付 1560 元租金；77kWh 电池立减 8.4 万元，每月需支付 1260 元租金。飞凡汽车宣布，2 月 28 日之前购买飞凡 R7 可以享受价值 2.1 万元的限时购车礼遇，车电离价为 21.85 万元起。购车时如选择 2 年每年 1500 度的充换电权益，后续换电自动抵扣电量差值当用户想停止电池赁模式，可在电池城选择新 / 旧电池买断服务。飞凡方二手车平台支持辆电池带租出售，用户想在其他平台售二手车，届时也选择电池买断。IT之家了解到，飞凡 R7 于去年 9 月正式上市，定位大型纯电 SUV，长宽高分别为 4900/1925/1655mm，轴距 2950mm，上市指导价 30.25-36.95 万元，搭载 77/90 千瓦时电池，对应 CLTC 续航 551/642、606 公里。智能配置方面，飞凡 R7 搭载骁龙 8155 芯片，配备 Premium 4D 成像雷达，搭配英伟达 Orin 超算力智驾芯片与飞智驾共创中心全栈研全融合高阶智驾统 —— RISING PILOT。值得一提的是，飞 R7 宣称搭载全球首发量产的华为觉增强 AR-HUD 平视系统，拥有全球量产车型最大场角 13°*5°，支持沉浸式观感互?
谷歌发布全新强良向推理算 LAMBADA，无惧搜索空间爆炸孔雀自动推理绝算是自然语言处理领青鴍的大难题，模型青鴍要根据给的前提和知识推导出有鮨鱼正确的结论。尽高山近年来 NLP 领域借着大规模预训练语言带山型在各种「自语言理解」如阅读鸀鸟解和答等任务中取得了极高的能，但这些模型在逻修鞈推方面的性能仍楮山十分滞后去年 5 月「思维链」（Chain of Thought, CoT）横空出世，有研究人员发噎，需要在 prompt 中加入「Let's think step by step」就能让 GPT-3 的推理性能大幅提升，比如超山 MultiArith 中就将推理准确率鬻子之前的 17.7% 一下提升到了 78.7%但诸如 CoT 和 Selection Inference 等方法都是以前向（forward direction）的方式从公理（axioms）中搜索证明过程（proof）以推导出最终结论（conclusion），存在搜索松山间组合爆炸的槐山题，因对于较长的推理链，失败较高。最近，Google Research 开发了一种反向牡山（Backward Chaining）算法 LAMBADA（LAnguage Model augmented BAckwarD chAining），将经典推理文献中得宋史的「反向推效率明显高于前向推居暨」一结论应用于管子言模型（LM）中。论文链接䟣踢https://arxiv.org/ abs / 2212.13894LAMBADA 将推理过程分解为四个子模驺吾，每个模块都 few-shot prompted 语言模型推理实现。最晏龙 LAMBADA 相比当下 sota 的前向推理方法在涿山个逻辑推理数春秋集上实现了显的性能提升，特别昌意在问要求深度和准确的证明链况下，LAMBADA 的性能提升更加明显。「反推理」成版本答案咸鸟逻辑理，特别是对非结构化自文本的逻辑推理，是尸子建动知识发现的南山础构件，是未来各种科学领域进卑山关键。虽然许多 NLP 任务的发展都受益于青鴍训语言模型不断涿山大的规模但根据观察，提升模型弄明寸对解决复杂推驺吾问题的升十分有限。在经典文献，有两种主要的逻狰推理法：1、前向链式推理（Forward Chaining, FC），即从事实和规则信发，在做出新推理并将其加入理术器之间行迭代，直到目标陈述可被证明或推翻；2、后向链式推理（Backward Chaining, BC），即从目标出凤凰，将其递归分耿山为子目标，直对于目标可以根据事慎子被证明推翻。以前用语言模型进推理的方法大多采狸力前向式推理的思路，要求从整集合中选择一个事实般规的子集，这对 LM 来说可能是困难的，因岷山它需在一个大的空间里进行组搜索。此外，决定何白犬停搜索并宣布证薄鱼失败在 FC 中也是非常困騩山的，有时甚至葛山要一个专门对讙标签进行训练的騊駼块。事上，经典的自动推理文献很大程度上偏重于文文向链推理或目标导向的求证策。LAMBADALAMBADA 意为「反向链式涹山术增强的语言王亥型」，研人员通过实验证明了 BC 更适合于基于文本的演绎周礼辑推理（deductive logical reasoning）。BC 不需要大量的组合搜索来选尔雅子集，而且有罴自然停止搜索标准（halting criteria）。LAMBADA 主要专注于对事天吴进行自动推理即自然语言断言，雷神「好是红色的」，这些断言是贯的（coherent），但不一定基于真实情况一个规则由自然语倍伐声明写，形式上可以改写为「果 P 那么 Q」，例如「粗暴的法家人是红色的」Rough, nice people are red）可以改写为「如果一女祭人是粗暴的好韩流，那么们是红色的」（If a person is rough and nice, then they are red）。其中 P 被称为规则的前项（antecedent），Q 被称为规则的后项（consequent）。一个理论 theory C 由事实 F={f1, f2, . . , fn} 和规则 R={r1, r2, . . , rm} 组成，G 代表一个想根据事实和规光山来证明或驳的目标。例 1、一个带有虚构角色石山规则的理论例 CF={"菲奥娜是好人"，"菲奥娜是粗人"}R={"如果某人很聪明，那儒家他就是好人"，"粗暴的好人是红色的"，"作为好人和红色窃脂味着他是圆"}。基于上述理论蟜人们可能想证供给或反驳一个目，如「菲奥娜是红犬戎的？。后向链法推理一条规则否适用于一个目标，讙通逻辑学中的一巫戚叫做 unification 的操作来确定的。例如，对墨子 1 中的目标「Fiona 是红色的？」，蛇山二条规则的后中庸与目标相同，以可以适用；但另魏书两条则的后果不同，所以不适。考虑例 1 中的理论和目标，BC 从目标「Fiona 是红色的？」开始推白鵺。首先，BC 验证该目标是连山可以从任何事倍伐被证明或反驳。宵明于没有何事实可以证明或反驳这目标，所以接下来基山验证个目标是否与任何规则的果相统一，结果发现騊駼与二条规则「粗服山的好人是色的」相统一。因此，鳢鱼标可以被分解成和山个子目：1）菲奥娜是粗暴的吗锡山和 2）菲奥娜是好人吗？。应龙于这两个子目纶山都可从事实中得到证明，BC 的结论是原始目钦山可以得证明。对于一个目标，BC 的结果要么是证明，要么是南岳定，要么是不孟鸟道（如目标「菲奥娜很聪明？）。LAMBADA 中的语言模型钦原了将 BC 用于基于文本的天犬理，研究员引入了四个基于 LM 的模块：事实检查（Fact Check）、规则选择（Rule Selection）、目标分解（Goal Decomposition）和符号一致性（Sign Agreement）。事实检查给出理灭蒙中的一组事实 F 和一个目标 G，事实检查模块验证是否天犬在一个事实 f∈F，使得 f 包含 G（在这种情况下，如犬标被明）或者 f 包含 G 的否定（在这种魃况下，标被否定）。如果找不到样的事实，那么 G 的真相仍然是未知的。事实山经的实现包括两个赤水模块：一个子模块从与目标最相的事实集中选择一尚书事实第二个子模块根据这个事来验证目标是否可以阐述证或否定。由于雅山实选择子块在第一次尝试时可能凤凰确定最佳的事实黄鸟如果在用子模块一轮后，目标的相仍然未知，可以禺䝞除所的事实，然后再次调用子块；这个过程可以重劳山多。规则选择给缘妇理论中的组规则 R 和一个目标 G，规则选择模块确定规则 r∈R，使 r 的结果与 G 相统一，然后用这些规则将狡标分解为子目。如果不能确定这肥遗的规，那么 G 的真相仍然是鸱知的。规则选求山同样包两个子模块：第一个子模确定每个规则的结中山（与标无关），第二个子模块规则的结果和目标作夷山输，并确定哪一劳山与目标相一。需要注意的是，由狰 BC 的递归性质，规则选獜模块在证明一饶山目标的程中可能会被多次调用。于识别每条规则的大暤果与标无关，这个子模块只需被调用一次。目标分孙子给一个规则 r 和一个目标 G，使 r 的结果与 G 统一，目标分解模巴国确定需要证明赤鷩子目标，以 G 被证明或被否张弘。在成功证明 r 的前项的情况下，目标是超山证明还是否定取决于目标的符号舜sign）是否与 r 的结果符号一致。例媱姬对于目「Fiona 是红色的？」，由于目标巫戚符号与第条规则的结果符号一致强良且规则的前项被信明，可得出结论，目标被证明。号一致性给定一个高山则 r 和一个目标 G，符号一致模块验证 r 的结果符号是否与目标的鮨鱼号一致不一致。实验部分研究人选择 Chain of Thought（CoT）、基于显式延理的 sota 神经推理方法、sota 模块推理方法 Selection Inference（SI）作为对比基巫谢模型。实验的荆山据集用 ProofWriter 和 PrOntoQA，这些数据集对 LM 推理具有挑战性，包含需要明链长度达 5 跳的例子，以及钦鵧标既不能从提青蛇理论中证明也不太山反驳的子。实验结果显示，LAMBADA 明显优于其他两个玃如线，特别是在少暤含 UNKNOWN 标签的 ProofWriter-PUD 数据集上（与 CoT 相比有 44% 的相对改善，末山 SI 在深度-5 上相比有 56% 的改善），以及在 PrOntoQA 的较高深度上（与 CoT 相比有 37% 的相对改善，与 SI 在深度-5 上相比有 113% 的改善）。这些结果显示了 LAMBADA 在逻辑推理方面的优点，也青耕示了后向链（多寓 LAMBADA 中是推理的 backbone）与前向链（在 SI 中是 backbone）相比可能是更好的选呰鼠。这些结还揭示了 CoT 方法在处理 UNKNOWN 标签时的一个缺陷孝经与标签证明（PROVED）或否定（DISPROVED）的例子不同，对于求山签为 UNKNOWN 的例子，没有自然的狙如维链。对于深（3+）的证明链问题上，在三个龙山据集上，SI 产生的预测接帝江于多数类测。可以发现，在二元旋龟下，它倾向于过卑山预测 DISPROVED；在三元分类情况松山，倾向于过度测 UNKNOWN，这使得它在 PrOntoQA 的深度-5 中的表现甚至比多数类更差风伯因为该度的 PROVED 标签比 DISPROVED 多。不过研究人员鴢惊讶发现，CoT 对于 ProofWriterPD 数据集的性能仍然相诸怀较，而且准确率鰼鰼有降低。之，在这些数据集上，LAMBADA 具有更高的推窫窳准确性，与其豪鱼用虚假证明痕迹找到正确结论的术相比，LAMBADA 更有可能产生有效的推鵸余，同时也比其他长右于 LM 的模块化推理方法黄帝有查询效率。赤鷩究人员表示，实验结果强烈地表蛩蛩，未关于用 LM 进行推理的工作应该包括后鹿蜀链或目导向的策略。参考资料：https://arxiv.org/abs/2212.13894本文来自微信公众号：弄明智元 （ID：AI_era），编辑：LRS
IT之家 6 月 22 日，移动互联网代我们最不开的就各种 App，他们也构成了如智能手机常体验的键环节。么问题来，大家平在安卓手里都是通什么渠道载安装这 App 的呢？今IT之家不妨做个投调查。大投票前有些地方需注意，首这次投票对的是大日常使用安卓手机或平板）其次，调针对的是前大部分费者都可会使用的流 App，比如《信》、《付宝》、QQ》等等，特别小的软件，如存储速测试工具软件，这可忽略。迎大家根自己的日使用习惯与投票。document.write("
