أنظمة اكتشاف التصادم أصبحت الآن عملية! التحدي هو التعامل مع الضوضاء التي تأتي مع بيانات الشبكة التي تولدها الذكاء الاصطناعي أثناء عملية التحويل.
لقد أنشأت محررًا خفيف الوزن يجمع بين تقليل العينات، وتصفية الشفافية، وخوارزمية مكعبات المشي لتنظيف جودة الشبكة. تعمل سلسلة التحسين بشكل مفاجئ جيدًا لمعالجة البيانات الهندسية المعقدة!
تتعامل الطريقة مع المشكلة الأساسية: أتمتة تحويل النقاط إلى شبكة مع الحفاظ على الهندسة القابلة للاستخدام. لا تزال في مراحلها المبكرة، لكن النتائج قوية لعمليات التكرير التدريجي.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 8
أعجبني
8
7
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
DegenGambler
· منذ 5 س
واو، طريقة استخدام Marching Cubes هذه لا تزال مفيدة بعض الشيء
شاهد النسخة الأصليةرد0
NoStopLossNut
· منذ 5 س
ها، هل هذه المرة حقًا يمكن استخدامها؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
TestnetScholar
· منذ 5 س
ngl هذا أنبوب تحسين مكعبات مارسنج حقًا رائع، يمكنه إنعاش الشبكة غير المرغوب فيها التي تولدها الذكاء الاصطناعي مباشرة...
شاهد النسخة الأصليةرد0
LiquidationSurvivor
· منذ 5 س
ngl هذه الخطة لتنظيف الشبكة تحتوي على بعض الأمور... مزيج تقليل العينات مع مكعبات المشي هو حقًا قوي
شاهد النسخة الأصليةرد0
LidoStakeAddict
· منذ 6 س
نعم، حقًا أن خطة تنظيف الشبكة هذه تحتوي على بعض الفعالية، فإن مزيج تقليل العينات + مكعبات المشي يمكن أن يكون فعالًا حقًا
شاهد النسخة الأصليةرد0
FloorSweeper
· منذ 6 س
بالنسبة لي، يبدو أن خط أنابيب مكعبات المشي قوي، لكن لنكن صادقين—معظم المطورين لا زالوا سيصدرون النسخة المزعجة ويطلقون عليها "بيتا" لول. الحركة الحقيقية للألفا هي معرفة متى يهم الضوضاء فعلاً مقابل مجرد التلميع من أجل الشهرة
شاهد النسخة الأصليةرد0
ETHReserveBank
· منذ 6 س
بصراحة، معالجة ضوضاء الشبكة المولدة بواسطة خوارزمية مكعبات المشي (marching cubes) تعتبر صعبة بالفعل، لكن مزيج تقليل العينات (downsampling) وتصفية الشفافية (opacity filtering) يعتبر فعالًا جدًا.
أنظمة اكتشاف التصادم أصبحت الآن عملية! التحدي هو التعامل مع الضوضاء التي تأتي مع بيانات الشبكة التي تولدها الذكاء الاصطناعي أثناء عملية التحويل.
لقد أنشأت محررًا خفيف الوزن يجمع بين تقليل العينات، وتصفية الشفافية، وخوارزمية مكعبات المشي لتنظيف جودة الشبكة. تعمل سلسلة التحسين بشكل مفاجئ جيدًا لمعالجة البيانات الهندسية المعقدة!
تتعامل الطريقة مع المشكلة الأساسية: أتمتة تحويل النقاط إلى شبكة مع الحفاظ على الهندسة القابلة للاستخدام. لا تزال في مراحلها المبكرة، لكن النتائج قوية لعمليات التكرير التدريجي.