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「この男性は誰でもバイラルにすることができます（10か月で21億回の視聴回数）」

「以下は、短編コンテンツで1か月で1億ビューを獲得するための6つのステップのフレームワークです...」

「DARPA資金による研究が量子コンピューティングの飛躍的進展をもたらす」

ハーバード主導のチームが、スケーラブルな量子コンピュータを実現するための新しい論理キュビットを開発しました

ボット、詐欺ファームがウェブトラフィックの73％を担当

「アーコーズ・ラボによると、2023年第3四半期においてボットによる悪意のある攻撃と人間による詐欺の集団がウェブとアプリのトラフィックの73％を占めていることが報告されました」

「2Dマテリアルがハードウェアのために3Dエレクトロニクスを再構築する」

国際チームが、積層された2次元材料から成る一体型の3次元集積チップを開発しました

「AIネットワークは攻撃に対して脆弱性があります」

北カロライナ州立大学の吳天福（ウー・テンフー）氏と同僚は、QuadAttacKソフトウェアを開発し、深層ニューラルネットワークの敵対性の脆弱性をテストしました

「LLMテクノロジーの理解」

「LLMテクノロジーの進歩を発見しましょうLLMテクノロジーの世界を探求し、AIとNLPの分野における重要な役割を見つけましょう」

「ノーコードアプリビルダーのトップ10（2023年12月）」

テクノロジーの絶えず進化する風景の中で、ノーコードアプリビルダーの台頭は、アプリ開発の民主化の証ですかつてはベテランプログラマーやソフトウェア開発者の領域にのみデジタルソリューションを作成する時代が終わりましたノーコードプラットフォームは、起業家やビジネスプロフェッショナル、クリエイティブな思考を持つ人々に扉を開いています[…]

このAI論文は、高品質な3Dセグメンテーションを実現するために、与えられたシーン内の任意のオブジェクトのためのセグメントエニシングのための高品質（SANeRF-HQ）フレームワークを紹介しています

香港科技大学、卡内基梅隆大学和达特茅斯学院的研究人员开发了名为SANeRF-HQ（High-Quality的NeRF任意物体分割）的方法，以在复杂场景中实现准确的三维分割。以往基于NeRF的物体分割方法在准确性方面受到限制。而SANeRF-HQ结合了”Segment Anything Model”（SAM）和神经辐射场（NeRF）的功能，提高了分割准确性并在复杂环境中提供了高质量的三维分割。 NeRF在处理复杂场景时面临挑战。SANeRF-HQ通过使用SAM进行开放世界的物体分割，并由用户提示进行指导，以及使用NeRF进行信息聚合来克服这些挑战。它在物体定位的灵活性和视图间一致的分割方面胜过以往的NeRF方法。对NeRF数据集的定量评估凸显了它对三维计算机视觉和分割的潜在贡献。 NeRF在使用多层感知器进行新视图合成方面表现出色。虽然NeRF内的3D物体分割已经取得成功，但Semantic-NeRF和DFF等以前的方法依赖于受限的预训练模型。SAM允许多样的提示，并在分割方面擅长零样例泛化。SANeRF-HQ利用SAM进行开放世界分割和NeRF进行信息聚合，解决了复杂场景中的挑战，并在质量上超越以往的NeRF分割方法。 SANeRF-HQ使用特征容器、蒙版解码器和蒙版聚合器来实现高质量的三维分割。它对SAM特征进行编码，生成中间蒙版，并使用NeRF的颜色和密度场将2D蒙版整合到3D空间中。该系统结合了SAM和NeRF进行开放世界分割和信息聚合。它可以使用NeRF生成的视频和SAM的自动分割功能来执行基于文本和自动的三维分割。 SANeRF-HQ在高质量的三维物体分割方面胜过以往的NeRF方法。它提供了在物体定位和视图间一致的分割方面的灵活性增强。对多个NeRF数据集的定量评估证实了其有效性。SANeRF-HQ展示了在动态NeRF中的潜力，实现了基于文本提示的分割，并能够进行自动的三维分割。使用密度场、RGB相似度和光线对RGB损失可以提高分割的准确性，填补内部和边界的缺失部分，从而获得视觉上改进且更加稳固的分割结果。总之，SANeRF-HQ是一种高级的三维分割技术，超越了以往的NeRF方法，具有在多个视图上的灵活性和一致性。它在各种NeRF数据集上的优越表现表明，它具有在三维计算机视觉和分割技术方面做出重要贡献的潜力。将其扩展到4D动态NeRF物体分割以及使用密度场、RGB相似度和光线对RGB损失进一步增强了其准确性和质量，融合了颜色和空间信息。未来的研究可以探索SANeRF-HQ在4D动态NeRF物体分割方面的潜力。它可以通过在复杂和开放世界场景中的应用中进行研究，并与语义分割和场景分解等先进技术相结合，以增强其功能。对SANeRF-HQ在真实世界场景中可用性和有效性进行用户研究可以提供有价值的反馈。进一步探索其在大规模场景和数据集上的可扩展性和效率，以优化实际应用的性能是必要的。

グラフ、分析、そして生成AI グラフニュースレターの年

グラフ、分析、および生成AIグラフとAIが結びつくさまざまな方法と、業界と研究のニュースについての説明

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