PulseAugur
中
实时 22:34:24
实体 Shima Rafiei

Shima Rafiei

PulseAugur coverage of Shima Rafiei — every cluster mentioning Shima Rafiei across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.

Show in brief
总计 · 30天
0
90 天内 1
发布 · 30天
0
90 天内 0
论文 · 30天
0
90 天内 1
层级分布 · 90 天
主题
最近 · 第 1/1 页 · 共 1 条
  1. TOOL · CL_70520 ·

    新AI方法增强了AR/VR的全息图压缩

    研究人员开发了RAVQ-HoloNet，一个用于压缩全息数据的深度学习框架，这对于AR/VR应用至关重要。这种新方法提供了速率自适应性，允许单个网络处理各种带宽需求，这与之前需要多个模型的做法不同。该框架将速率自适应压缩与图像数据到纯相位全息图的转换相结合，实现了高保真重建，并优于现有的最先进方法。