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Gaussian space
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新方法从稀疏、单侧图像重建完整的3D车辆
研究人员开发了一种新颖的方法，可以从有限的、单侧的车载图像中重建高保真3D车辆资产。该方法解决了两个关键挑战：实现度量尺度重建和完成车辆的未观察区域。通过利用视觉基础模型进行初始高斯表示，并采用对称感知克隆策略，该方法有效地利用视觉和几何先验来生成完整且几何准确的3D车辆模型，性能优于现有技术。
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高斯空间上学习和测试凸函数的新算法
研究人员开发了在高维高斯空间中学习和测试凸函数的新算法。所提出的Lipschitz凸函数的不可知 Proper 学习算法以\(\varepsilon\)的误差实现了\(n^{O(1/\\varepsilon^2)}\)的样本复杂度。作为补充，在相关统计查询（CSQ）模型中建立了\(n^{\\mathrm{poly}(1/\\varepsilon)}\)样本的下界。该工作还提出了一个具有相似样本复杂度的凸性容错测试器和一个需要\(O(\…