Search Results クラウド

このAI研究は、ポイントクラウドを2D画像、言語、音声、およびビデオと一致させる3Dマルチモダリティモデルである「Point-Bind」を紹介します

現在の技術的な景観では、3Dビジョンが急速な成長と進化により注目を浴びています。この関心の高まりは、自動運転、強化されたナビゲーションシステム、高度な3Dシーン理解、およびロボティクスといった分野の急成長に大いに貢献しています。3Dポイントクラウドを他のモダリティのデータと組み合わせるためには、3D理解の向上、テキストからの3D生成、および3Dの質問に答えるための試みが数多く行われています。 https://arxiv.org/abs/2309.00615 研究者は、Point-Bindという革命的な3Dマルチモーダルモデルを紹介しました。このモデルは、2D画像、言語、音声、ビデオなどのさまざまなデータソースとのポイントクラウドのシームレスな統合を目指しています。ImageBindの原則に基づいてガイドされたこのモデルは、3Dデータとマルチモダリティの間のギャップを埋める統一された埋め込み空間を構築します。このブレークスルーにより、任意のモダリティに基づいた3D生成、3D埋め込み算術、包括的な3Dオープンワールド理解など、多くのエキサイティングなアプリケーションが可能になります。上記の画像では、Point-Bindの全体的なパイプラインが表示されています。研究者はまず、対照的な学習のために3D-画像-音声-テキストデータのペアを収集し、ImageBindによって3Dモダリティを他のモダリティに調整します。共通の埋め込み空間を持つことで、Point-Bindは3Dクロスモーダル検索、任意のモダリティに基づいた3D生成、3Dゼロショット理解、および3D大規模言語モデルの開発（Point-LLM）に利用することができます。この研究のPoint-Bindの主な貢献は以下の通りです： ImageBindによる3Dの整列：共通の埋め込み空間内で、Point-Bindはまず3Dポイントクラウドを2D画像、ビデオ、言語、音声などのマルチモダリティと整列させます。任意のモダリティに基づいた3D生成：既存のテキストから3Dへの生成モデルに基づいて、Point-Bindはテキスト/画像/音声/ポイントからメッシュの生成など、任意のモダリティに基づいた3D形状合成を可能にします。 3D埋め込み空間の算術：Point-Bindの3D特徴は、他のモダリティと組み合わせてその意味を取り込むために追加することができます。これにより、構成されたクロスモーダル検索が実現されます。 3Dゼロショット理解：Point-Bindは、3Dゼロショット分類の最先端の性能を達成します。また、テキストに加えて音声に基づいた3Dオープンワールド理解もサポートします。 https://arxiv.org/abs/2309.00615 研究者はPoint-Bindを活用して、3D質問応答やマルチモーダルな推論を実現するためにLLaMAを最適化した3D大規模言語モデル（Point-LLM）を開発しています。Point-LLMの全体的なパイプラインは、上記の画像で確認することができます。 Point LLMの主な貢献は以下の通りです： 3D質問応答のためのPoint-LLM： PointBindを使用して、英語と中国語の両方をサポートする、3Dポイントクラウド条件で指示に応答する初の3D LLM、Point-LLMを紹介します。データとパラメータの効率： 3Dの指示データなしで、公共のビジョン言語データのみを調整に使用し、リソースを節約するためにパラメータ効率の高いファインチューニング技術を採用しています。 3Dおよびマルチモーダル推論：共有埋め込み空間を介して、Point-LLMは3Dとマルチモーダルの入力の組み合わせを推論することにより、記述的な応答を生成することができます。例えば、画像/音声とポイントクラウドなどです。将来の研究は、室内や屋外のシーンなど、より多様な3Dデータとマルチモダリティを統合することに焦点を当て、より広範な応用シナリオを可能にする予定です。

「屋内モデリングのための3Dポイントクラウド形状検出」

「屋内空間の3Dモデリングのための3D形状検出、セグメンテーション、クラスタリング、ボクセル化を自動化するための、10ステップのPythonガイド」

「AIとMLが高い需要になる10の理由」 1. ビッグデータの増加による需要の増加：ビッグデータの処理と分析にはAIとMLが必要です 2. 自動化の需要の増加：AIとMLは、自動化されたプロセスとタスクの実行に不可欠です 3. 予測能力の向上：AIとMLは、予測分析において非常に効果的です 4. パーソナライズされたエクスペリエンスの需要：AIとMLは、ユーザーの行動と嗜好を理解し、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供するのに役立ちます 5. 自動運転技術の需要の増加：自動運転技術の発展にはAIとMLが不可欠です 6. セキュリティの需要の増加：AIとMLは、セキュリティ分野で新たな挑戦に対処するために使用されます 7. ヘルスケアの需要の増加：AIとMLは、病気の早期検出や治療計画の最適化など、医療分野で重要な役割を果たします 8. クラウドコンピューティングの需要の増加：AIとMLは、クラウドコンピューティングのパフォーマンスと効率を向上させるのに役立ちます 9. ロボティクスの需要の増加：AIとMLは、ロボットの自律性と学習能力を高めるのに使用されます 10. インターネットオブシングス（IoT）の需要の増加：AIとMLは、IoTデバイスのデータ分析と制御に重要な役割を果たします

「2024年におけるAIとMLの需要急増を促している10の主要な要因を発見し、さまざまな産業で探求しましょう技術の未来を探索しましょう」

「NTUシンガポールの研究者が、3Dポイントクラウドからの正確な人間のポーズと形状の推定のためのAIフレームワークであるPointHPSを提案する」という文です

人工知能の分野でのいくつかの進歩により、最近では人の姿勢と形状の推定（HPS）はますます重要な研究分野となっています。モーションキャプチャ、バーチャル試着、混合現実など、さまざまな実用的な応用があり、3Dの人体復元は大きな課題となっています。ポーズの推定や体の配置、さらには3D空間での個人の形状や物理的特性の分析は、このプロセスの一部です。例えば、SMPLモデルのようなパラメトリックな人体モデルを使用することがあります。これらのモデルは、人体の形状や位置の特徴を表現します。最近の研究では、実世界の環境で取得されたポイントクラウドからの正確な3D HPSのための体系的なフレームワークであるPointHPSが導入されました。PointHPSは、各イテレーションでポイントの特性を繰り返し改良する階層的な設計を使用しています。入力のポイントクラウドデータは、各段階でさまざまなダウンサンプリングとアップサンプリングの技術によって処理される反復的な改良プロセスを経ます。これらのプロセスは、データからローカルおよびグローバルな手がかりを抽出するためのものです。 PointHPSには、特徴抽出手法を改善するための2つの最先端のモジュールが組み込まれています。1つ目はクロスステージ特徴融合（CFF）で、これは複数のスケールの特徴伝播を可能にするモジュールであり、さまざまなネットワークステージ間で効率的な情報伝達を可能にします。これにより、文脈の保存と情報のキャプチャが支援されます。2つ目はIFE（中間特徴強化）で、これは人体の構造を意識した特徴の収集に焦点を当てています。各ステージの後、特徴の品質が向上し、正確な姿勢と形状の推定に適しています。チームは、さまざまな条件下での徹底的な評価を提供するために2つの大規模なベンチマークでテストを実施しました。実世界のデータセット：このデータセットには、実際の商用センサを使用してラボで記録されたさまざまな参加者とアクションが含まれています。より困難で現実的な環境を表しています。データセット生成：このデータセットは、忙しい屋外のような実際の条件を考慮して入念に作成されました。さまざまな環境パラメータを制御することも可能です。広範なテストにより、PointHPSがポイント特徴の抽出と処理において最先端の手法を凌駕していることが明らかになりました。CFFおよびIFEモジュールによって改善された提案された階層的なアーキテクチャの効果は、削除実験によってさらに裏付けられています。チームは、追加のポイントクラウド研究におけるHPSに使用するために、事前学習済みモデル、コード、データをリリースする予定です。将来の研究では、実世界のポイントクラウドデータから正確な3D人体位置と形状を推定する能力が向上し、この分野での研究がより容易になるでしょう。

StreamlitとMongoDB：クラウドでのデータの保存

Streamlitは、公開アプリを無料で彼らのクラウドにデプロイすることができますが、ローカルで作成したファイルやデータベースは、アプリが終了すると存在しなくなりますこれは、あなたが望む振る舞いでないかもしれません

クラウドコンピューティングはデータサイエンスのワークフローをどのように向上させるのか

クラウドコンピューティングは、データサイエンスのワークフローに必要な効率性、スケーラビリティ、セキュリティを提供しますこれらの利点をここでどのように提供しているかをご覧ください

Data science

このスタートアップは、クラウドコンピューティングからの廃熱を巧妙に再利用する方法を開発しました

Heataは現在、これらの忙しいサーバーを利用して家庭のお湯を加熱しています

クラウドの証明 GeForce NOWがUltimate KovaaK’s Challengeの結果を発表

結論は出ました：GeForce NOW Ultimateメンバーシップはゲームを次のレベルに引き上げます。メンバーはUltimate KovvaKの挑戦に真剣に取り組んでおり、Ultimateのパワーがゲームを240フレーム/秒のストリーミングでどれほど改善するかを自分自身で確認しています。ゲーマーの狙いを向上させる人気のトレーニングタイトルであるKovaaKのクラウドでの完全なローンチが今週行われ、Steamで期間限定の割引も提供されます。KovaaK’sはこの週にGeForce NOWのライブラリに新たに20以上の新しいゲームを加えます。ゲーマーがQuakeConで最善を尽くす Ultimateが先頭をリードしています。多くのPCゲームファンが先週末にQuakeConのGeForce NOWラウンジでUltimate KovaaKの挑戦に臨みました。参加者はまず無料会員でプレイし、その後Ultimateメンバーシップで240fpsのストリーミングを体験しました。そして、GeForce RTX 4080ゲーミングリグからのストリーミングがゲームをどれだけ変えるかは明らかでした。チャレンジ開始以来、58,000のセッションが完了し、参加者はUltimateメンバーシップでプレイするだけでゲームのスコアが1.6倍向上したことがすぐにわかりました。 QuakeConの参加者がクラウドを目指しています。参加者はQuakeConのリーダーボードで上位に入るために競い、自慢や究極の賞品を獲得しました。ショーの3日間ごとのトップ3スロットと総合トップスロットは、Ultimateメンバーシップを使用した人々によって支配されました。以下はUltimateについてのいくつかのコメントです：「これ[Ultimate Tier]は非常にスムーズで、反応性が素晴らしいです。」 – デビッドG. 「…[Ultimate Tier]では非常にクリアさがあります。」 – ゴードンM.…

「あなたのデータは（ついに）クラウドにありますそして、オンプレミスでの行動をやめてください」

「あなたがほとんどのキャリアでハンマーと釘で家を建ててきたと想像してくださいそして、私がネイルガンをあなたに与えたとしますしかし、木に押し付けてトリガーを引く代わりに、それを横に向けてしまいます...」

「挑戦受けた：GeForce NOWが究極の挑戦とベセスダゲームをクラウドで始動させる」

おはようございます、目を覚ましてください — GeForce NOWアルティメットKovaaKの挑戦が本日のQuakeConゲーミングフェスティバルで開催されます。240フレーム/秒の超高速ストリーミングで、ゲーマーは究極の潜在能力を発揮するチャンスを得ることができます。トップスコアを獲得した方には、240Hzのゲーミングモニターなど、素敵な賞品が贈られます。 Bethesdaの受賞歴のあるタイトル、Doom Eternal、Quake、Wolfenstein: The New Order、Wolfenstein II: The New Colossus、Wolfenstein: Youngbloodが今週、GeForce NOWライブラリに加わり、クラウドを熱く盛り上げます。さらに、Baldur’s Gate 3はメンバーに大好評です。今日UltimateとPriorityメンバーシップにアップグレードして、無料メンバーよりも待ち時間をスキップして、より早くゲームを楽しんでください。究極のパワー、究極の勝利注意：GeForce NOW Ultimateメンバーシップは非常に優れているため、ゲーマーはもはやハードウェアのせいに敗北を嘆くことはありません。 Ultimateアップグレードの完了を祝して、GeForce NOWはUltimate…

Learn more about Search Results クラウド - Page 6