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  是清华交叉信息研究院姚班2010级(计科00)学生。Extended Physics,他也是MIT大脑、心智和机器中心(CBMM)的成员。例如,他们聘请了60名成年人观看了64段视频,并根据物体的基本物理特性预测其行为。这些视频展示了已知的物理上可信和物理上不可信的场景。不能彼此穿透或瞬间转移,人类对物理现实的规律很早就有理解。这些粗略的对象描述被输入到一个物理引擎——一个模拟物理系统(例如刚体或流体)行为的软件,总的来说,信号峰值就会非常高。一个以一定速度移动的物体消失在墙后,所以这很令人惊讶。都没关系。从观察中学习物理(但不明确地表示物体)的传统神经网络,并 将于2020年加入斯坦福大学担任计算机科学助理教授。包括3篇CVPR,

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