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atomic force microscopy
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RayPE编码提升视频生成模型的三维感知能力
研究人员开发了RayPE，一种用于视频扩散Transformer的新型位置编码方法，可增强三维感知能力。与使用相机网格坐标的现有方法不同，RayPE结合了6D Plucker坐标来捕捉相机射线之间的几何关系。该方法将注意力分数分解为内容和几何项，两者都被发现对性能至关重要。该方法轻量级，为现有模型增加的参数不到0.1%，并在相机可控性、帧间三维一致性以及整体视频质量方面取得了改进。
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深度学习模型以纳米级精度预测全芯片化学机械抛光纳米形貌
研究人员开发了一种新颖的深度学习模型，能够以纳米级精度预测化学机械抛光（CMP）后的全芯片纳米形貌。该模型结合了白光干涉测量（WLI）和原子力显微镜（AFM）的数据，克服了现有密度阶差（DSH）建模速度慢且资源消耗大的局限性。提出的卷积神经网络（CNN）方法旨在加速集成电路（IC）行业的版图可制造性验证过程。