Imperial College London（帝国理工学院）

4D Primitive-Mâché: Glueing Primitives for Persistent 4D Scene Reconstruction

4D 原始-马歇：粘合原始以实现持久的4D场景重建

Kirill Mazur, Marwan Taher, Andrew J. Davison

机构 * Dyson Robotics Lab, Imperial College London（戴森机器人实验室，帝国理工学院伦敦） 纠错

AI总结 本文提出一种4D场景重建方法，通过分解场景为刚体3D原始并推断其运动，实现持久的4D重建，优于现有方法。

Comments For project page, see https://makezur.github.io/4DPM/

Beyond Rate Coding: Surrogate Gradients Enable Spike Timing Learning in Spiking Neural Networks

超越速率编码：代理梯度使脉冲神经网络能够学习脉冲时间编码

Ziqiao Yu, Pengfei Sun, Danyal Akarca, Dan F. M. Goodman

机构 * Department of Electrical and Electronic Engineering（电子与电气工程系） ； Imperial College London（帝国理工学院） ； Imperial-X ； MRC Cognition and Brain Sciences Unit（英国医学研究理事会认知与脑科学单位） 纠错

AI总结 本研究通过代理梯度方法验证了脉冲神经网络在时间编码中的有效性，并发现延迟可显著提升性能。