achao的专栏

上海交通大学计算机科学与工程系特别研究员，曾任上海期智研究院PI。入选2016年度海外高层次青年引进人才，2018年被《麻省理工科技评论》评选为中国35位35岁以下科技精英（MIT TR35），荣获2019年度“求是杰出青年学者奖”， 2020年获上海市科技进步特等奖(排名第三)。担任《Science》，《Nature Machine Intelligence》审稿人，曾担任CVM 2018程序主席，CVPR 2020，ICCV 2021，IROS 2021领域主席。

文章针对机械手臂操作场景的整体重建，这需要一个可操作的机器人模型，背景和对象的重建，质量和摩擦等物理参数的结合，以及逼真的渲染器。该方法的核心是高斯-网格-像素绑定，它在网格顶点、高斯核和图像像素之间建立了同构关系。每个高斯被分配一个语义标签和相应的ID，从而能够精确地应用由URDF控制的转换矩阵。这确保了真实世界视频、模拟结果和渲染图像之间轨迹的无缝传输。这种绑定的优点包括在每个表示之间传递端到端的可微分梯度，通过文章最先进的网格重建进行卓越的碰撞检测，以及高渲染质量。

朱玉可是德克萨斯大学奥斯汀分校计算机科学系的助理教授，也是机器人感知与学习 (RPL) 实验室的主任。还是 NVIDIA 研究部门的首席研究科学家，在那里朱玉可共同领导了通用具身代理研究 (GEAR) 小组。他于2019年9月在斯坦福大学获得博士学位，与李飞飞教授和西尔维奥·萨瓦雷兹教授一起在斯坦福大学视觉与学习实验室工作。朱教授的目标是为自主机器人和具身代理构建算法和系统，使其能够推理并与现实世界互动。他的研究涉及机器人技术、机器学习和计算机视觉的交叉领域；

Shubhangi Sinha是康奈尔大学计算机科学系助理教授。在加入康奈尔大学之前，Tapo 是华盛顿大学计算机科学与工程专业的 NIH Ruth L. Kirschstein NRSA 博士后研究员。他在佐治亚理工学院获得了机器人学博士学位。他之前还曾在迪士尼研究中心工作过。Tapo 的研究旨在使机器人能够协助行动不便的人进行日常生活活动。Tapo 感兴趣的基本研究问题是如何在非结构化的人类环境中利用机器人世界的物理和社交互动来智能高效地执行相关的日常生活活动。

在我们所讨论的三度空间（三维）中，能够出现的微分形式只有四种：零次微分形式——函数 f一次微分形式——线积分中出现的微分dx,dy,dz的一次式 二次微分形式——面积分中出现的微分dx,dy,dz的二次式 三次微分形式——体积分中出现的微分dx,dy,dz的三次式 ...