本申请涉及使用一个或更多个神经网络生成全景图。提出了用于从单个图像生成全景图的装置、系统和技术。在至少一个实施例中，一个或更多个生成神经网络用于使用从单个输入图像提取的特征来生成球形全景图像。提取的特征来生成球形全景图像。提取的特征来生...

在各种示例中，生成模型用于合成数据集，以用于训练下游机器学习模型来执行相关任务。可以通过从场景语法(诸如概率语法)中采样场景图并将所述场景图应用于所述生成模型来计算更代表真实世界数据集的对象属性分布的更新场景图以生成所述合成数据集。所述...

多个具有逻辑单元的处理器，用于训练一个或更多个神经网络，以至少部分地使用已建立的一个或更多个压缩级别对来自感兴趣区域(ROI)的图像数据进行图像构建。

公开了使用神经网络选择计算内核变量。优化内核选择以执行计算的设备、系统和技术。在至少一个实施例中，训练并利用神经网络来生成内核列表，以便可以识别(例如，最佳的)内核。神经网络接收输入矩阵的特性，并确定可能内核的列表的相关性得分。基于按相...

公开了用户定义的测定的优先级队列。以用户定义的级别优化处理器资源的设备、系统和技术。在至少一个实施例中，调整一个或更多个任务的优先级，以防止一个或更多个其他依赖任务由于缺少可消耗的资源而进入空闲状态。

本发明公开了具有自适应加权输入的注视确定机器学习系统，公开了通过使用面部朝向信息(例如，面部特征点)修改从主体的眼睛的图像确定的眼睛方向信息来确定注视方向的机器学习系统和方法。系统输入包括所述主体的眼睛的眼部裁剪，以及面部朝向信息(例如...

本发明公开了利用面部标志和相关联的置信度值的基于神经网络的面部分析。用于根据主体的图像更准确、更鲁棒地确定主体特征的系统和方法。一个或更多个机器学习模型接收主体的图像作为输入，并输出面部标志和相关的置信度值。置信度值表示与这些标志相对应...

公开了使用空间模型的基于神经网络的注视方向确定。用于确定主体的注视方向并将该注视方向投影到任意三维几何体的特定区域上的系统和方法。在示例性实施例中，注视方向可以通过基于回归的机器学习模型来确定。所确定的注视方向随后被投影到可以表示任何期...

在各个示例中，使用区域和基于上下文的方法来训练深度神经网络(DNN)以用于传感器视盲检测。使用传感器数据，DNN可计算视盲或受损的可见性区域的位置以及相关联的视盲分类和/或与其关联的视盲属性。此外，DNN可以预测传感器数据的每个实例对于...

在各个示例中，提供了一种用于根据.JTAG和IEEE 1500在现场部署的芯片上执行内建自测(BIST)的测试系统。硬件和软件选择性地连接到IEEE 1500串行接口上，用于在芯片在部署中(例如在自动驾驶汽车中)使用时运行BIST。除了...

本发明公开了带有显示侧冷却系统的膝上型计算机。一种膝上型计算设备，包括：包括键盘的基部；和可移动地耦合到基部的显示部，并包括：具有散热片的散热器；一个或更多个与散热器热耦合的发热电子设备；以及至少一个冷却风扇，该冷却风扇配置成将冷却空气...

本申请涉及用于激光雷达感知的多视图深度神经网络的技术。深度神经网络(DNN)可以用于从三维(3D)环境的传感器数据中检测对象。例如，多视图感知DNN可以包括多个组分DNN或链接在一起的阶段，其顺序地处理3D环境的不同视图。示例DNN可以...

用于生成虚拟三维(3D)内容的云中心平台，所述平台允许用户在线协作，并且可以连接到不同的软件工具(应用程序)。使用所述平台，由多个协作内容创建者使用不同的内容创建或开发应用程序，可以实时创建、访问虚拟环境(如场景、世界、宇宙)并与之交互。

公开了用于在图形渲染图像中在时间和空间上过滤(使用一条或更多条光线追踪效果生成的)有噪声图像数据的各种方法。不是使用空间滤波器对数据值进行完全采样，而是可以使用空间滤波器内的滤波器抽头对该数据值进行稀疏采样。为了说明稀疏采样，滤波器抽头...

当确定用于光传输路径的光照条件时，所公开的方法提供了虚拟环境中光传输路径的次级光线的相互作用以共享光照贡献。可以基于特性的相似性(例如，命中位置)来共享相互作用，所述特性的相似性可以定义区域，在所述区域中相互作用可以共享光照条件数据。所...

本发明公开了自主机器应用中使用RADAR传感器检测障碍物的深度神经网络，在各种示例中，在高速公路和城市场景中，可以训练一个或更多个深度神经网络(例如，卷积神经网络)以从三维(3D)空间的RADAR数据中检测运动和静止障碍物。可以对RAD...

本发明公开了自主机器应用中使用RADAR传感器检测障碍物的深度神经网络，在各个示例中，可以训练一个或更多个深度神经网络(例如，卷积神经网络)，以从三维(3D)空间的RADAR数据中检测移动或静止障碍物。在一些实施例中，可以从LIDAR数...

本申请涉及引导不确定性‑意识策略优化：结合无模型和基于模型的策略用于有效采样学习的技术。使用基于模型和无模型的控制方法的结合来控制机器人。在一些示例中，基于模型的方法使用机器人周围环境的物理模型来引导机器人。使用诸如相机的感知系统来定向...

本申请涉及用于修改可执行图以实施不同工作负载的技术。在至少一个实施例中，将从用于第一工作负载的任务图创建的可执行图修改为实施与第一工作负载不同的第二工作负载。为实施与第一工作负载不同的第二工作负载。为实施与第一工作负载不同的第二工作负载。

本公开涉及用于修改可执行图以实施与新任务图关联的工作负载的技术。修改可执行图以实施不同工作负载的技术。在至少一个实施例中，通过将第二任务图的不可执行版本应用到第一任务图的可执行版本而修改第一任务图的可执行版本，使得第一任务图的可执行版本...