近年来，在 AR 和空间计算技术的大力推动下，在 Apple 和 Meta 等大公司的支持下，最近推出了 Apple Vision Pro，3D 理解领域受到越来越多的关注。

与非网 3 月 13 日讯，昨日，有爆料消息称英伟达的下一代GPU架构将基于三星10nm 制程，而不是之前报道的台积电7nm 工艺，据称使用的 10nm 制程更接近于三星提供的 8LPP 技术，另外新的 Tegra 芯片也将使用相同的制程。

之前放出两张疑似是 Ampere GPU 核心架构图的 Twitter 帐号@CorgiKitty在昨天也发布了新的传言，称新一代芯片将会使用三星的 10nm 节点工艺，而不是此前坊间传闻中的 7nm EUV 工艺。

外媒表示，英伟达安培架构曝光的 GPU 有 GA102、GA103、GA104、GA106 和 GA1075 款，配置最高的是 GA102。报道还称英伟达新款 GPU 将全部支持 RTX(实时光线跟踪)，这意味着英伟达在安培架构上对 RT 核心设计进行升级，使其在性能较弱的显卡中也能实现光线追踪的效果。

一、 引言、

K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

一、MLS上采样

MLS算法基于最小二乘法，通过拟合每个点的局部邻域曲面来重构点云，对于每个点，MLS算法会选择一个局部邻域，并在该邻域内生成一个曲面拟合模型。然后，根据拟合模型算法会计算出在该点的新位置，从而实现点云的增采样。

增采样的特点是可极大的增加点云数据，但由于内插点的不确定性会导致最后输出的结果不一定准确。测试得出增采样,只能增加点的密度，但对于空洞的填补无能为力。

这是一个十分难于全面回答的问题。

我的背景：并行计算，图形学经验限于传统的光栅化渲染，参与编写过一个小型的图形引擎以及一个体绘制引擎，写过一个十分简单的基于CPU的ray tracer作为课程项目，在线上过Stanford的CS348B渲染课程，零零散散的使用pbrt实现了课上要求的若干作业。所以我对图形学和光线追踪有所了解，但相比知乎里的诸多图形学程序员，涉猎的还很有限，这里的答案多数来自自己的理论分析及和一些实验室同学及其他同行的讨论。这题已经有很多好的答案了，我想尽量不和已有的内容重复，请各位多指教。

一、安卓系统知识概述

1.1 安卓系统架构

• 应用程序层
• 应用程序框架层

Android图形显示系统从软件层面到硬件层面主要分为三个部分。

1、应用层

2、系统层

3、硬件层

这三部分就像工厂的流水线作业一样，完成了界面内容的展现。

上图便是我对Android图形显示系统的理解。可以将其理解成两个生产者-消费者模型。

第一个生产者-消费者模型：生产者是CPU和GPU，消费者是SurfaceFlinger。

第二个生产者-消费者模型：生产者是SurfaceFlinger，消费者是屏幕Screen。

本文提出了一个集成三种核心技术的下一代智能优惠券分发系统：基于贝叶斯生存模型的重购概率预测、采用注意力机制的Transformer利润预测模型，以及用于策略持续优化的Dyna-Q强化学习代理。该系统构建了一个自优化的闭环架构，通过贝叶斯生存分析筛选高价值客户，利用Transformer模型预测优惠券投放的净利润收益，并通过Dyna-Q算法在虚拟环境中进行大规模策略探索与优化。

系统首先采用贝叶斯生存模型分析每个客户的购买历史数据，输出其再次购买的概率分布。通过筛选低概率客户，避免在无效渠道上的预算浪费。随后基于注意力机制的Transformer模型接收客户的行为序列数据和候选优惠券信息，预测其下一次订单的净利润。将生存概率与利润预测相乘得到期望利润评分，Dyna-Q代理将此评分作为虚拟奖励信号，在仿真环境中测试不同优惠券策略，通过查找表更新实现对每个客户档案的个性化优惠券推荐。

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