在谷歌发表论文

论文是在谷歌论文里面的，因为谷歌论文是集结所有论文的地方，而谷歌文学一般是文学方面的文章，所以论文是在谷歌论文里面

论文是在谷歌论文还是谷歌文学里面啊答案如下，仔论文可以用谷歌学术

1、首先打开谷歌学术搜索网址。2、输入你需要查找的论文的全名或关键词。3、然后点开自己感兴趣的标题便可以查看文章摘要或转到可以查看全文的网站了。至于能不能下载全文要看你们机构是否购买了这个期刊。4、如果在搜索的结果旁边直接带有[PDF]字样，说明这个文章可以直接下载pdf文档，不需要付费。5、如果打不开谷歌学术怎么办？6、可以看到，使用GFsoso我们可以搜到和谷歌学术相同的结果。7、需要注意的一点是，有时候GFsoso会有大量的人使用，可能会出现系统繁忙暂时无法使用的情况。遇到这种情况，你只需要刷新一下或者稍等片刻继续搜索便可正常使用。8、另外，使用GFsoso还可以顺便进行谷歌搜索哦，不过如果搜到后想继续打开，有时候便会出现打开失败的情况，这要看你打开的是什么网站了。

在谷歌发表英文论文

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你指的是谷歌学术吧，谷歌学术是已出版期刊、会议等论文整合平台，自己是不收稿的，只有在谷歌学术收录的期刊上发表文章，才能在谷歌学术检索到

用谷歌可以翻译，和用百度差不多，和用字典也没啥差别。推荐一款软件，对你写论文一定有好处，等于有个外教老师给你把关。我抓了个图给你，你到网上下载一下，我用过，非常好用。

两个英文论文网站，需要把你的关键字翻译成英文输入才能查找，找到的也都是英文的，你可以借助壹品优刊看看，能不能找到你合适的就看你自己了

论文发表在谷歌首页

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亲百度谷歌都是范文了对你没有帮助的至少要求原创还有文章质量吧最好是根据专业写一篇高质量的文章这样有保障

谷歌学术论文添加到别人主页的具体步骤如下：1、点击搜索页面侧边栏出现的设置图标进行添加。2、GoogleScholarButton是Chrome浏览器的一个插件，可在工具栏中添加下拉搜索框，允许您从任何网站进行Google学术搜索，并做自定义添加。

谷歌发表的论文在哪

在google学术页面，有一个设置的地方显示导入，里面有endnote之后，在google学术里查阅到的每一篇，下面都有“导入endnote”的地方

去他们毕业学校的数据库。。。。

谷歌发表论文

可解释性仍然是现代深度学习应用的最大挑战之一

相信这两天大家朋友圈都被Google Map新功能演示刷屏了，视频中介绍说Google Map将在一些城市实现实景渲染，在手机中能够就从不同视角能逼真地浏览城市场景，甚至还能实现从室外到室内的无缝融合。

这个视频引发很多讨论，看明白的、看不明白的都在各抒己见，真的非常有意思。有人看到视频中从室外飞到室内，就联想到国内房地产行业做的一些卖房应用，直言房地产公司已经吊打谷歌；也有人看到视频中围绕着威斯敏特大教堂转一圈，就觉得这不就是倾斜摄影，早就烂大街的东西。

那正在看这篇文章的读者，你的心里又是什么看法呢？

究竟是不是谷歌不行了呢？

Block-NeRF是什么？

伟人说过，没有调查就没有发言权。想搞清楚这背后的技术细节，最好的办法就是去看文献。刚好在CVPR 2022会议上就有一篇Google员工发表的论文《 Block-NeRF: Scalable Large Scene Neural View Synthesis 》，该论文就是Google Map这次产品更新背后的实现技术。

单看论文题目，可以知道这篇文章主要介绍一种叫做Block-NeRF的新方法，这个方法可以进行大场景神经视图合成。

视图合成，简单来说就是根据已有的视图（也就是图片）来合成一张不同视角下的新图片。举个不恰当的例子，你站在一个人左侧拍了一张照片，又站在一个人的右侧拍了一张照片，这时候你想知道站在这个人正前方拍的照片是什么样的。你在这个人左右两侧拍的照片就是已有的视图，而你想要的正前方的照片就是需要合成的视图。

当然，实际操作中一般会拍摄更多的照片，否则就难以达到理想的效果。视图合成并不是什么新概念，早期很多Image Based Rendering方向的论文就是做这个的，比较基础的方法也就是通过对现有图像进行插值来生成新的图像。当然，为了不断地提升合成图像的质量，方法变得越来越复杂。

来到AI时代，自然也会有人考虑用AI做视图合成，其中的佼佼者就是NeRF。NeRF 是 2020 年 ECCV 上获得最佳论文荣誉提名的工作，其影响力是十分巨大的。NeRF 将隐式表达推上了一个新的高度，仅用2D的姿态已知的图像作为监督，即可表示复杂的三维场景，在新视角合成这一任务上取得非常好的效果。但是NeRF受限于有限的模型容量，只能重建小尺度场景，比如一个物体、一个房间、一栋建筑等等。

Google在NeRF的基础上更进一步，通过将场景分割为多个部分，每个部分单独用一个NeRF进行训练，最后将各个NeRF合成的视图混合，从而实现大场景的视图合成。这就是Block-NeRF最核心的思想。

你还认为Google Map渲染的是倾斜吗？

我们现在文章里找找证据。文章在研究现状首先就介绍了大场景三维重建的内容，提到COLMAP、PMVS等知名计算机视觉项目，但同时也提到通过3D重建得到的模型存在很多变形和黑洞，这正是现在倾斜摄影模型存在的严重问题。

最后，总结说三维重建更加注重精度，而本文的任务属于新视图合成领域，甚至Block-NeRF算法都没有利用SfM(Structure from Motion)算法来获取相机位姿，仅利用车载传感器读数作为模型训练数据。

看到这里，我想大家都知道Google Map渲染的不是倾斜模型了。可是为什么要大费周章地用几百万张图片来训练Block-NeRF模型呢？从视频中不难看出，浏览过程中非常平滑，没有倾斜那种LOD过渡的感觉，而且，合成出来的图像还可以进行光照、天气等效果的调整。

当然，肯定还会有人说，现在把倾斜摄影模型导入游戏引擎也能有各种光照和天气效果，但是倾斜摄影模型本身的纹理就已经记录拍摄时的光照信息，即使添加一些游戏引擎的效果，所看到的画面也没有Google Map那么纯净。

另外，Block-Neft里还提到在制作训练数据时，把图片中的移动目标（如车和行人）等遮罩掉，使得合成的图像里不会出现车和行人的干扰。相较之下，倾斜摄影模型中的车辆和行人往往需要人工去压平修复。

从个人角度来说，我觉得Block-NeRF比倾斜摄影更加优雅。只要根据用户浏览的位置和朝向，就可以在云端实时渲染出一张以假乱真的图片。虽然倾斜也可以走云渲染的路线，但就显示效果和渲染效率来说，目前看到的应用案例也仅仅时刚刚够用而已。至于Block-NeRF会不会取代倾斜摄影，个人觉得目前并不需要此类的担心。

推动神经网络的研究，使得人们对其更加了解

最近，谷歌大脑团队发表了一篇论文，文中提出了一种叫做概念激活向量（Concept Activation vectors，CAV）的新方法，这种方法为深度学习模型的可解释性提供了一个全新的视角。

可解释性仍然是现代深度学习应用的最大挑战之一。计算模型和深度学习研究领域近期取得了很大进展，创建了非常复杂的模型，这些模型可以包括数千个隐藏层、数千万神经元。虽然创建高级深度神经网络相对简单，但理解如何创建这些模型以及它们如何使用知识仍然是一个挑战。最近，谷歌大脑（Google Brain）团队发表了一篇论文《Interpretability Beyond Feature Attribution: Quantitative Testing with Concept Activation Vectors (TCAV)》，提出一种叫作「概念激活向量」（Concept Activation Vectors，CAV）的新方法，为深度学习模型的可解释性提供了全新视角。

可解释性与准确率：理解 CAV 技术，需要首先理解深度学习模型可解释性难题的本质。在这一代深度学习技术中，模型准确率与可解释性之间存在永久的冲突。可解释性与准确性之间的冲突也是实现复杂知识任务与如何实现这些任务之间的冲突。知识与控制、性能与可解释性、效率与简洁……这些问题都可以通过权衡准确率与可解释性来解释。

你想要最佳结果还是想理解这些结果是如何产生的？这是数据科学家在每个深度学习场景中都要回答的问题。很多深度学习技术本质上是复杂的，尽管在很多情况下它们产生的结果是准确的，但是它们难以解释。如果我们绘制一些著名深度学习模型的可解释性和准确率，可以得到：深度学习模型的可解释性不是一个单一的概念，可以跨多个层次来理解：要跨越上图定义的层次来解释模型，需要一些基础的构建块。在近期的一篇文章中，谷歌的研究人员概述了他们认为解释模型所需的基础构建块。

谷歌将可解释性原则总结如下：理解隐藏层做了什么：深度学习模型中的大部分知识是在隐藏层中形成的。要解释深度学习模型，必须要从宏观角度理解不同隐藏层的功能。理解节点是如何激活的：可解释性的关键不是理解网络中单一神经元的功能，而是要理解在同一空间位置一起激活的互相连接的神经元组。通过互相连接的神经元组分割网络可以从更简单的抽象层次来理解其功能。理解概念是如何形成的：深度神经网络如何形成可组装成最终输出的单个概念，理解这一问题是另一个关键的可解释性构建块。