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SampleNet：可微分的点云采样 由特拉维夫大学的Itai Lang，Asaf Manor和Shai Avidan创建。 介绍 这项工作基于我们的。请阅读它以获取更多信息。也欢迎您观看CVPR 2020的。 直接在点云上工作的任务越来越多。随着点云大小的增加，这些任务的计算需求也随之增加。一个可能的解决方案是首先对点云进行采样。经典采样方法（例如，最远点采样（FPS））不考虑下游任务。最近的一项工作表明，学习针对特定任务的采样可以显着改善结果。但是，提出的技术并未处理采样操作的不可微性，而是提供了一种解决方法。 我们为点云采样引入了一种新颖的微分松弛。我们的方法采用了一种软投影操作，该操作将采样点近似为主要输入云中的混合点。近似值由温度参数控制，并在温度变为零时收敛到常规采样。在训练过程中，我们使用投影损耗来鼓励温度下降，从而使每个采样点都靠近输入点之一。 这种近似方案可在各种应用（例

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网络团队课程资料库 此页面每次都会被引用，因此请将其添加到您的书签中。 其他资源可以在资源目录下找到。 课程资料 第一学期课程 5/13 第一讲 5/20 第二讲 5/27 第三讲 6/3 第四讲 6/10 第五讲 6/17 第六讲 6/24 第七讲问卷 7/1 进行了第 8 次课程材料问卷调查 7/8 第九讲材料问卷 7/15 第 10 课材料没有问卷 7/22 第十一课教材无问卷 迟到的课程 10/07 第一期课程资料 10/14 第二课材料代码 10/21 第三课材料代码 mm / dd Phantom 4th course 12/16 第五课教材

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The book uses a range of products from the network economy to outline strategies for pricing information goods. These range from the obvious (introductory pricing, competitive upgrades, basic versus deluxe) through to more complex strategies such as versioning (producing different versions of a product for different groups of customers - and charging different prices accordingly).