【三维重建】LODGE:谷歌DeepMind发布大场景超快3DGS!分层渲染,移动设备均可!
本文提出LODGE方法,一种创新的3D高斯喷洒(3DGS)细节层次(LOD)技术,可实现在内存受限设备上高效渲染大规模场景。通过构建分层LOD表示,结合深度感知平滑滤波器和重要性剪枝,LODGE显著降低了渲染时间和GPU内存占用。该方法还采用场景分块策略动态加载高斯子集,并引入不透明度混合机制消除视觉伪影。实验证明,LODGE在户外和室内数据集上均取得领先效果,以更低延迟和内存需求呈现高质量渲染。核心创新包括:1) 无需每帧重新计算的高效LOD表示;2) 自动优化LOD分割参数;3) 基于空间分块的动态加载
Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在自然语言处理中的对话系统多轮交互优化与用户体验提升
本文探讨了Java在大数据机器学习模型中的应用,重点优化自然语言处理中的多轮对话系统。针对上下文丢失、复合意图误解等痛点,通过Redis+Flink实现高效上下文管理(30轮内准确率98.7%),利用DeepLearning4j部署Transformer模型(响应≤200ms),并结合用户行为数据提升个性化回复匹配度至91%。电商、银行等15个案例验证显示,Java方案使多轮交互准确率从65%提升至91%,交互轮次减少50%,业务效率提升62%。文章详细解析了Java如何通过上下文追踪、会话状态持久化等技术


