坐标 - AI在线

基于广义 Onsager 原理的 AI 平台，构建自定义热力学

编辑 | 绿萝基于先前积累的数据和已知物理原理的自动化科学发现，是人工智能最令人兴奋的应用之一，这种自动化的假设创建和验证可以帮助科学家研究复杂的现象，而传统的物理直觉可能会失败。近日，来自新加坡国立大学、新加坡科技研究局（A*STAR）、南洋理工大学和中国科学院的研究团队，开发了一个基于广义 Onsager 原理的人工智能平台：S-OnsagerNet，可以直接从对任意随机耗散系统的微观轨迹的观察中学习其宏观动力学描述。该方法同时构建了简化的热力学坐标，并解释这些坐标上的动力学。研究人员通过理论研究和实验验证长聚

TOG 2020 | 基于骨骼一致性的单目视频人体运动重建

本文是对 2020 年 9 月发表于计算机图形学顶级期刊 ACM Transactions on Graphics（ToG）的论文《基于骨骼一致性的单目视频人体运动重建（MotioNet: 3D Human Motion Reconstruction from Monocular Video with Skeleton Consistency）》的解读。该论文由北京大学与山东大学、北京电影学院、以色列特拉维夫与耶路撒冷大学合作，针对从单目视频中提取人体运动的问题，区别于直接回归关节坐标的方法，作者在神经网络中利用正向运动学，预测出时序一致的人体骨架及所对应的关节旋转，减小了网络预测的空间搜索范围，网络输出的结果也能直接运用于角色动画的驱动。