TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #387 · 16 дек.

Доделал свой старый проект - инструмент для восстановления ориентации объектов в пространстве на основе опорных компонентов. Работает в Autdesk Maya. Основные возможности. ▫️просто выделите опорные (обычно симметричные или осевые) компоненты и укажите куда их ориентировать ▫️ операции для доворотов и центрирования ▫️ восстановление исходного расположения после восстановления трансформаций ▫️работает как с одним объектом так и с группой ▫️ открытый API для интеграций с другими инструментами и автоматизаций Все действия происходят с векторами и матрицами объектов, поэтому всё достаточно быстро. Где может применяться? 🪑Нередкая проблема - собрали лейаут сцены и зафризили, или даже смержили всю геометрию в один большой меш. Требуется вернуть все объекты в "Т-позу", сохранить отдельно и расставить обратно в сцену, но с правильными трансформациями. Инструмент как раз заточен под такую работу. 🌲Заскатерили инстансы и потом конвертнули в меш. Нужно обратно преобразовать в инстансы. Здесь поможет API который восстановит положение каждого инстанса в нуле и вернёт его обратно в исходное положение, но с правильными трансформациями. Останется забрать матрицу с объекта для инстанса. Быстрое превью функционала: ▶️https://www.youtube.com/watch?v=JvlHa0NEXu8 Документация и код здесь: 🌍https://github.com/paulwinex/pw-maya-restore-orient #release#source

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #mitcsail

当前筛选 #mitcsail清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #377 · 19.08.2024 г., 07:04

MIT CSAIL Unveils Groundbreaking AI Risk Repository MIT's Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) has launched its first-ever AI Risk Repository, setting a new standard for understanding and managing AI risks. This comprehensive database, encompassing over 700 identified risks from 43 existing frameworks, is poised to become an essential tool for stakeholders across the AI ecosystem. The AI Risk Repository is divided into three key components: ✅ AI Risk Database - a detailed compilation of risks, complete with references. ✅ Causal Taxonomy of AI Risks - an analytical framework that explains how, when, and why these risks manifest. ✅ Domain Taxonomy of AI Risks - categorizes these risks into seven domains and 23 subdomains. This repository offers an invaluable resource for researchers, developers, policymakers, and regulators, providing a unified reference point for identifying, analyzing, and mitigating AI-related risks. #AIandLaw#AIrisks#MITCSAIL#AIregulation#ResponsibleAI