张予曦“超级夏晚”造型引热议, 3D建模身材成焦点
在2025年8月30日的“快手超级夏晚”现场,张予曦以一身蓝色立体剪裁花苞裙惊艳亮相,成为当晚最耀眼的焦点。她的造型不仅展现了她独特的时尚品味,更让她在网络上收获了无数赞誉和关注。
在2025年8月30日的“快手超级夏晚”现场,张予曦以一身蓝色立体剪裁花苞裙惊艳亮相,成为当晚最耀眼的焦点。她的造型不仅展现了她独特的时尚品味,更让她在网络上收获了无数赞誉和关注。
首先就是七周年的新UR尼卡路飞了,这次的路飞是已经成为四皇了,那也就是说有“四皇”标签的,可以用来搞强者券的航海远征。
如何利用Deepseek与PowerBl搭建经营分析模型?本期i上国会9月19日(周五)晚8点直播课程将带你打破传统财务分析局限,掌握 AI+Power BI 双引擎工具,实现从财务核算到经营赋能的转型。
不同于以往甜美或温婉的形象,这次的她剪裁利落的黑色西装,冷白皮在光影下如瓷器般通透,齐刘海搭配蓝灰渐变挑染,微卷的鲶鱼头慵懒却不失张力,每一帧都散发着不容忽视的气场。这组造型一经发布,迅速登上热搜榜首,网友纷纷惊呼:“这不是鞠婧祎,这是从建模软件里走出来的神颜
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随着三维计算机视觉技术的不断进步,三维人类-物体交互(3D Human-Object Interaction,3D HOI)建模成为了一个备受关注的研究方向,尤其是在虚拟现实、增强现实和机器人技术等领域。现有方法主要局限于单向建模,需要为每种条件设计独立的模型
从画面中可以看到唐舞桐的头身比都快超九头身了整个人看着格外纤长,可偏偏大腿肌肉线条清晰可见再加上直角肩的设定完全没了仙女该有的柔美感反倒透着股“壮硕”。
随着《绝世唐门》动画进入白热化阶段,剧情的节奏陡然加快,一场席卷整个斗罗大陆的风暴正在酝酿。久违的女主角唐舞桐(王冬)的回归预告点燃了所有粉丝的热情,而另一边,最大的反派橘子也已脱下伪装,以日月帝国“帝后”之姿,向整个大陆发起了最后的挑战。大陆的格局即将被改写
各位旅行者们好呀,随着刚刚新角色奈芙尔的立绘官宣,原神6.1测试服也是在刚刚进行了解包,那么接下来又有哪些值得关注的信息呢?今天就让我们来提前了解下吧!
《斗罗大陆之绝世唐门》又因建模引发观众不满!这次不是单纯的“丑”,而是官方把资源倾斜玩到了明面上——一边给冰天雪女、碧姬等美女魂兽打造“高定级”建模,镜头、细节拉满;一边让二代史莱克七怪当“背景板”,江楠楠新队服崩到大腿扭曲,王冬儿连件新衣服都没有。这种“魂兽
“对酒当歌,人生几何!” 当檀健次那低沉又富有磁性的嗓音在预告片中缓缓响起,千万三国迷的DNA瞬间被点燃。动画电影《三国的星空第一部》正式官宣定档10月1日——这部由易中天亲自操刀编剧并担任监制的“学术性动画”,带着AI建模打造的曹操形象、让考据党狂喜的细节彩
近年来,类器官技术凭借其高度模拟人体器官结构与功能的特点,已成为疾病机制研究、药物开发和精准医疗领域的革命性工具。然而,传统手动操作在标准化、通量与可重复性方面面临严峻挑战,成为制约科研突破与临床转化的关键瓶颈。自动化技术的深度融合,正为类器官研究注入全新动能
在2025年深圳物联网展上,世强硬创平台展示了其智能传感领域的最新成果,涵盖温湿度传感器、3D激光雷达、毫米波传感器、磁性传感器、dTOF传感器及液体检测模组。这些高精度、低功耗的传感器技术为智能家居、工业自动化、汽车电子及智慧城市提供“感官”解决方案,赋予物
9月7日,香港K11商场,网友偶遇李嘉欣携14岁长子许建彤逛街,随手一拍直接冲上热搜——原因无他:少年暴风抽高到187cm,肩宽腰细,侧脸线条锋利得像刀刻,陪妈挑包时那句“this one matches your dress”更让评论区瞬间沦陷:港圈顶级贵公
卧式数控加工中心是一种基于计算机数控技术与精密机械结构协同工作的高端机床设备,其核心功能是通过数控系统、卧式主轴单元、伺服进给机构及自动换刀装置的协同运作,实现对工件多面、高精度的连续切削加工。该设备广泛应用于汽车零部件制造、航空航天零部件加工、模具制造、工程
当观众足不出户,就能在手机上 “捧起” 故宫的 “千里江山图” 查看笔触细节,通过 VR 设备 “走进” 敦煌莫高窟的未开放洞窟,甚至收藏三星堆青铜神树的数字分身 —— 曾经 “藏于深闺” 的博物馆,正借助 3D 建模、VR 看展、数字藏品等信息化技术 “破圈
有人拿他拼柯淳,拼完又拼王皓祯,最后发现拼脸就够用了——那道高鼻梁在竖屏里像自带景深,镜头怼到眉毛都能看出混血感,评论区直接刷爆:这才是短剧能上桌的“霸总脸”。
在数字化时代,我们经常需要将现实中的3D物体转换成电脑能够理解和编辑的形式。传统的方法就像用手工一点点雕刻一样费时费力,而现在,来自上海人工智能实验室、清华大学等机构的研究团队带来了一种全新的解决方案——MeshCoder。这项研究发表于2025年8月的arX
在神经科学领域,理解大脑各区域间因果关系对于揭示脑功能机制至关重要。然而,大脑网络的动态活动非常复杂,我们需要既考虑因果性又包含非线性的模型才能深入刻画脑区互作。动态因果建模(Dynamic Causal Modelling, DCM)正是用来解决这一问题的重
在当今数据驱动的时代,时间序列数据已成为各行各业进行决策和预测的重要依据。从金融市场的波动预测到工业设备的健康监测,从交通流量的智能管理到医疗健康趋势的分析,时间序列预测模型都发挥着不可替代的作用。这些模型通过学习历史数据的模式、趋势和周期性,旨在对未来的发展