CCTV12《社会与法》直播：全面解读法律，让你安心生活！
标题：全面解读法律，让你安心生活！
在我们的生活中，无论是工作、家庭还是社会交往，都可能涉及到法律问题，而这些问题的解决往往关乎着我们的切身利益和合法权益。因此，我们有必要了解一些基本的法律知识，并且掌握一些解决法律问题的方法和途径，这样才能够让我们安心生活。而CCTV12《社会与法》直播节目就为我们提供了一个非常好的学习渠道，让我们一同来全面解读法律，让生活更美好！一、了解法律基本知识
了解法律基本知识是解决法律问题的前提和基础。在CCTV12《社会与法》直播节目中，我们可以通过专家的讲解和解说，深入了解各种法律条款、法规和政策等，并且让我们明确知道我们在生活中所应该遵循的法律规则和规范。例如，我们可以通过节目学习到一些基本的法律条款，例如《中华人民共和国刑法》、《中华人民共和国合同法》等，而这些法律条款能够在我们日常的工作和生活中发挥重要作用。二、掌握解决法律问题的方法和途径
了解法律条款和法规是解决法律问题的基础，但是具体如何应对和解决法律问题却需要掌握一些方法和途径。在CCTV12《社会与法》直播节目中，我们可以获得专家提供的一些实用建议和指导，例如如何向法院提出申诉、如何找到适合的律师、如何涉外诉讼等等。这些建议和指导能够帮助我们更加有效地解决法律问题，并且保障我们的权益。三、了解法律政策和新动态
法律是不断发展和变化的，而了解法律政策和新动态则是保持对法律问题掌握最新资讯和趋势的重要手段。在CCTV12《社会与法》直播节目中，我们可以获得最新的法律政策和法律动态信息，例如最新的立法进展、法律修订、司法解释等等。这些信息能够帮助我们更好地了解法律环境和趋势，并且预测法律变化对我们生活的影响。四、学习法律常识应对突发事件
生活中经常会发生一些突发事件，例如交通事故、合同纠纷等等，这时候了解一些基本的法律常识就显得尤为重要。在CCTV12《社会与法》直播节目中，我们可以学习到一些常见的法律知识，例如交通事故处理、合同纠纷解决等等。这些知识能够帮助我们应对突发事件，保障自己的合法权益，并且避免不必要的麻烦和损失。总结
在CCTV12《社会与法》直播节目中，我们可以学习到很多与法律相关的知识和信息，并且掌握一些解决法律问题的方法和途径，这样才能够让我们在生活中更加安心和放心。因此，我们有必要通过这个渠道来认真学习和了解法律，让法律保障我们的合法权益，并且让我们的生活更加美好和幸福。常见问题解答
1. CCTV12《社会与法》直播节目可以提供哪些帮助？答：CCTV12《社会与法》直播节目可以帮助我们了解一些基本的法律知识，并且掌握一些解决法律问题的方法和途径，同时也可以让我们了解最新的法律政策和法律动态信息，以及学习一些常见的法律知识应对突发事件。2. 如何参与CCTV12《社会与法》直播节目？答：如果您想参与CCTV12《社会与法》直播节目，您可以发邮件至society@smg.cn，或者拨打010-683200/01转300，提供您的姓名、联系方式和咨询内容，节目组会尽快与您联系并解答您的问题。CCTV12《社会与法》直播：全面解读法律，让你安心生活！随机日志
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<随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c>壹(yi)顆(ke)GPU，秒(miao)出(chu)3D模(mo)型(xing)！OpenAI重(zhong)磅(bang)新(xin)作(zuo)：Point-E用(yong)文(wen)本(ben)即(ji)可(ke)生(sheng)成(cheng)三(san)維(wei)點(dian)雲(yun)模型 新智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao) 編(bian)輯(ji)：Joey Aeneas 【新智元導(dao)讀(du)】文本除(chu)了(le)生成圖(tu)像(xiang)、視(shi)頻(pin)，還(hai)有(you)3D模型！OpenAI最(zui)新發(fa)布(bu)的(de)POINT-E，輸(shu)入(ru)Prompt一分(fen)鐘(zhong)內(nei)便(bian)可生成3D模型。 席(xi)卷(juan)AI世(shi)界(jie)的下(xia)一個(ge)突(tu)破(po)在(zai)哪(na)裏(li)？ 很(hen)多(duo)人(ren)預(yu)測(ce)，是(shi)3D模型生成器(qi)。 繼(ji)年(nian)初(chu)推(tui)出的DALL-E 2用天(tian)才(cai)畫(hua)筆(bi)驚(jing)艷(yan)所(suo)有人之(zhi)後(hou)，周(zhou)二(er)OpenAI发布了最新的图像生成模型「POINT-E」，它(ta)可通(tong)過(guo)文本直(zhi)接(jie)生成3D模型。 論(lun)文鏈(lian)接：https://arxiv.org/pdf/2212.08751.pdf 相(xiang)比(bi)競(jing)爭(zheng)對(dui)手(shou)們(men)（如(ru)谷(gu)歌(ge)的DreamFusion）需(xu)要(yao)幾(ji)个GPU工(gong)作數(shu)个小(xiao)時(shi)，POINT-E只(zhi)需單(dan)个GPU便可在几分钟内生成3D图像。 經(jing)小编實(shi)戰(zhan)测試(shi)，Prompt输入后POINT-E基(ji)本可以(yi)秒出3D图像，此(ci)外(wai)输出图像还支(zhi)持(chi)自(zi)定(ding)義(yi)编辑、保(bao)存(cun)等(deng)功(gong)能(neng)。 地(di)址(zhi)：https://huggingface.co/spaces/openai/point-e 網(wang)友(you)也(ye)開(kai)始(shi)嘗(chang)试不(bu)同(tong)的prompt输入。 但(dan)输出的結(jie)果(guo)並(bing)不都(dou)令(ling)人滿(man)意(yi)。 还有网友表(biao)示(shi)，POINT-E或(huo)許(xu)可以实現(xian)Meta的元宇(yu)宙(zhou)願(yuan)景(jing)？ 需要註(zhu)意的是，POINT-E是通过点云（point cloud），也就(jiu)是空(kong)間(jian)中(zhong)点的数據(ju)集(ji)來(lai)生成3D图像。 簡(jian)单来說(shuo)，就是通过三维模型進(jin)行(xing)数据采(cai)集獲(huo)取(qu)空间中代(dai)表3D形(xing)狀(zhuang)的点云数据。 從(cong)計(ji)算(suan)的角(jiao)度(du)来看(kan)，点云更(geng)容(rong)易(yi)合(he)成，但它们無(wu)法(fa)捕(bu)获对象(xiang)的細(xi)膩(ni)形状或紋(wen)理(li)，這(zhe)是目(mu)前(qian)Point-E的一个短(duan)板(ban)。 為(wei)解(jie)決(jue)这个限(xian)制(zhi)，Point-E團(tuan)隊(dui)訓(xun)練(lian)了一个額(e)外的人工智能系(xi)統(tong)来將(jiang)Point-E 的点云轉(zhuan)換(huan)为网格(ge)。 将Point-E点云转换为网格 在獨(du)立(li)的网格生成模型之外，Point-E 由(you)兩(liang)个模型組(zu)成： 一个文本图像转化(hua)模型（text-to-image model）和(he)图像转化3D模型（image-to-3D model）。 文本图像转化模型類(lei)似(si)於(yu)OpenAI的DALL-E 2和Stable Diffusion，在標(biao)記(ji)图像上(shang)进行训练以理解单詞(ci)和视覺(jiao)概(gai)念(nian)间的關(guan)聯(lian)。 然(ran)后，将一组與(yu)3D对象配(pei)对图像输入3D转化模型，以便模型學(xue)會(hui)在两者(zhe)之间有效(xiao)转换。 當(dang)输入一个prompt时，文本图像转化模型会生成一个合成渲(xuan)染(ran)对象，該(gai)对象被(bei)饋(kui)送(song)到(dao)图像转化3D模型，然后生成点云。 OpenAI研(yan)究(jiu)人員(yuan)表示，Point-E经歷(li)了数百(bai)萬(wan)3D对象和相关元数据的数据集的训练。 但它并不完(wan)美(mei)，Point-E 的图像到 3D 模型有时无法理解文本到图像模型中的图像，导致(zhi)形状与文本提(ti)示不匹(pi)配。盡(jin)管(guan)如此，它仍(reng)然比以前的最先(xian)进技(ji)術(shu)快(kuai)几个数量(liang)級(ji)。 他(ta)们在论文中寫(xie)道： 雖(sui)然我(wo)们的方(fang)法在評(ping)估(gu)中的表现比最先进的技术差(cha)，但它只用了一小部(bu)分时间就可以生成樣(yang)本。这可以使(shi)它对某(mou)些(xie)應(ying)用程(cheng)序(xu)更实用，并且(qie)发现更高(gao)質(zhi)量的3D对象。 Point-E架(jia)構(gou)与運(yun)行機(ji)制 Point-E模型首(shou)先使用文本到图像的擴(kuo)散(san)模型生成一个单一的合成视图，然后使用第(di)二个扩散模型生成一个三维点云，该模型以生成的图像为條(tiao)件(jian)。 虽然该方法在采样质量方面(mian)仍未(wei)達(da)到最先进的水(shui)平(ping)，但它的采样速(su)度要快一到两个数量级，为一些使用情(qing)況(kuang)提供(gong)了实際(ji)的權(quan)衡(heng)。 下图是该模型的一个high-level的pipeline示意图： 我们不是训练单个生成模型，直接生成以文本为条件的点云，而(er)是将生成过程分为三个步(bu)驟(zhou)。 首先，生成一个以文本标題(ti)为条件的綜(zong)合视图。 接下来，生成?个基于合成视图的粗(cu)略(lve)点云（1,024 个点） 。 最后， 生成了?个以低(di)分辨(bian)率(lv)点云和合成视图为条件的精(jing)细点云（4,096 个点）。 在数百万个3D模型上训练模型后，我们发现数据集的数据格式(shi)和质量差異(yi)很大(da)，这促(cu)使我们开发各(ge)種(zhong)后處(chu)理步骤，以確(que)保更高的数据质量。 为了将所有的数据转换为?种通用格式，我们使用Blender从20个隨(sui)机攝(she)像机角度，将每(mei)个3D模型渲染为RGBAD图像（Blender支持多种3D格式，并帶(dai)有優(you)化的渲染引(yin)擎(qing)）。 对于每个模型，Blender腳(jiao)本都将模型标準(zhun)化为邊(bian)界立方體(ti)，配置(zhi)标准照(zhao)明(ming)設(she)置，最后使用Blender的内置实时渲染引擎，导出RGBAD图像。 然后，使用渲染将每个对象转换为彩(cai)色(se)点云。首先，通过计算每个RGBAD图像中每个像素(su)的点，来为每个对象构建(jian)?个密(mi)集点云。这些点云通常(chang)包(bao)含(han)数十(shi)万个不均(jun)勻(yun)分布的点，因(yin)此我们还使用最遠(yuan)点采样，来創(chuang)建均匀的4K点云。 通过直接从渲染构建点云，我们能夠(gou)避(bi)免(mian)直接从3D网格中采样可能出现的各种問(wen)题，对模型中包含的点进行取样，或处理以不尋(xun)常的文件格式存儲(chu)的三维模型。 最后，我们采用各种啟(qi)发式方法，来減(jian)少(shao)数据集中低质量模型的频率。 首先，我们通过计算每个点云的SVD来消(xiao)除平面对象，只保留(liu)那(na)些最小奇(qi)异值(zhi)高于某个閾(yu)值的对象。 接下来，我们通过CLIP特(te)征(zheng)对数据集进行聚(ju)类（对于每个对象，我们对所有渲染的特征进行平均）。 我们发现，一些集群(qun)包含许多低质量的模型类別(bie)，而其(qi)他集群則(ze)顯(xian)得(de)更加(jia)多样化或可解釋(shi)。 我们将这些集群分到几个不同质量的bucket中，并使用所得bucket的加权混(hun)合作为我们的最終(zhong)数据集。 应用前景 OpenAI 研究人员指(zhi)出，Point-E的点云还可用于制造(zao)真(zhen)实世界的物(wu)体，比如3D打(da)印(yin)。 通过额外的网格转换模型，该系统还可以进入遊(you)戲(xi)和動(dong)画开发工作流(liu)程。 虽然目前的目光(guang)都集中在2D藝(yi)术生成器上，但模型合成人工智能可能是下一个重大的行業(ye)顛(dian)覆(fu)者。 3D模型廣(guang)泛(fan)应用于影(ying)视、室(shi)内设计、建築(zhu)和各种科(ke)学領(ling)域(yu)。 当下3D模型的制造耗(hao)时通常需要几个小时，而Point-E的出现恰(qia)恰彌(mi)補(bu)了这一缺(que)点。 研究人员表示现階(jie)段(duan)Point-E还存在许多缺陷(xian)，如从训练数据中继承(cheng)的偏(pian)差以及(ji)对于可能用于创建危(wei)險(xian)物体的模型缺乏(fa)保護(hu)措(cuo)施(shi)。 Point-E只是个起(qi)点，他们希(xi)望(wang)它能激(ji)发文本到3D合成领域的「进一步工作」。 參(can)考(kao)資(zi)料(liao)： https://techcrunch.com/2022/12/20/openai-releases-point-e-an-ai-that-generates-3d-models/?tpcc=tcplustwitter https://www.engadget.com/openai-releases-point-e-dall-e-3d-text-modeling-210007892.html?src=rss返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多 責(ze)任(ren)编辑：