本文提出了一种基于立体事件相机的数据三维重建方法，优化了能量函数和概率深度融合策略，无需先验知识。实验结果表明，该方法在纹理丰富和稀疏场景中表现优越，并在MVSEC和DSEC数据集上实现了最先进的性能。

本文提出了一种基于立体事件相机的数据三维重建方法，优化了能量函数和概率深度融合策略，适用于纹理丰富和稀疏场景。同时，研究介绍了实时视觉里程计解决方案，利用事件相机在高速场景下进行有效的三维重建和姿态恢复，实验结果表明该方法性能优于传统技术。

本文研究了基于梯度流的采样方法的设计要素，包括能量函数、度量和梯度流的数值近似。通过展示Kullback-Leibler散度的独特性质，研究了度量的选择，并构建了各种仿射不变的梯度流。提出了基于高斯近似的梯度流方法，并研究了其收敛性。

本文研究了图像拼接中目标被裁剪、遗漏或复制导致的错误，并提出了一种基于目标检测的算法来解决这个问题。该算法可以修改拼接过程中的能量函数，得到更逼真和鲁棒的拼接结果。同时，该方法还可以检测不可恢复的遮挡，并提出了评估图像拼接算法输出结果的简单指标。

本文介绍了一种基于能量的生成流网络概率建模算法，通过随机构造数据策略来建模生成过程，并将昂贵的MCMC探索分摊开来。同时，提出了一个框架，共同训练GFlowNet与能量函数，使其在各种概率建模任务中表现出有效性。

本文研究了基于梯度流的采样方法的设计要素，包括能量函数、度量和梯度流的数值近似。研究表明，Kullback-Leibler散度作为能量函数具有独特性质，度量的选择从不变性的角度出发，构建了各种仿射不变的Wasserstein和Stein梯度流。提出了基于高斯近似的梯度流方法，并与参数变分推断衍生的梯度方法建立了联系，研究了它们的收敛性。

本文介绍了一种基于能量的生成流网络概率建模算法，通过随机构造数据策略来建模生成过程，并将昂贵的MCMC探索分摊开来。同时，提出了一个框架，共同训练GFlowNet与能量函数，使其在各种概率建模任务中表现出有效性。