本文探讨了增材制造中熔池动态控制的不稳定性，强调飞溅对缺陷的影响。通过机器学习和多项式回归模型，提出了一种有效预测熔池特征的框架，预测精度超过95%，从而提高了过程稳定性和零件质量。

我们提出了一种基于高斯喷溅（GS）表示的播散模型（GSD），用于从单视图对 3D 对象进行重建。

Unicode联盟开始审核Unicode 16 Beta版，新增多个表情符号，包括眼袋、指纹、无叶树、根类蔬菜、竖琴、铲子和飞溅等。这些表情符号将在Unicode 16正式版中推出，并逐渐适配到各操作系统。

通过生成性深度学习模型实现低保真度模拟信息向高保真度对应物的映射，无需多次高保真度模拟分析。通过二维扩散模型展示熔化过程的关键度量，并在低保真度输入数据的基础上预测熔池深度，降低分析时间。

该方法使用高斯散点图进行实际渲染，相较于NeRFs具有更快的训练速度。通过正则项和Poisson重建方法从高斯散点图中提取网格，保留细节信息。可选的优化策略将高斯散点图与网格表面绑定，实现易于编辑、雕刻、绑定、动画制作、合成和调光。与神经隐式函数方法相比，该方法在几分钟内获取逼真渲染所需的可编辑网格，提供更好的渲染质量。