人们普遍认为，《附加议定书》第一部分和第二部分的规则经受住了时间的考验，仍然像通过时一样具有现实意义，而且它们大体上体现了国际习惯法。然而，自 1977 年以来，也许没有哪个时期比现在更需要重申国际人道主义法，正如这两部分附加议定书所表达的那样。在这方面，每多一份批准或加入，都会发出一个非常必要的信号，支持旨在减轻当今武装冲突所伴随的苦难的基本规则和原则。书籍讨论：杰米拉·卡隆的回应
作者： 杰米拉·卡隆 (Djemila Carron)
我提出了几个反对将俘虏士兵作为仍然像通过时一样具有现实意义
主要论点是，对于在敌对或占领之外俘虏的情况，战俘身份并非有 仍然像通过时一样具有现实意义 意为之，而且实际上也没有什么意义。例如，认为国际人道法应该适用于在敌对行动之外发生的俘虏似乎相当奇怪，因为这种适用的主要后果是按照《日内瓦三公约》第 118 条和第 119 条立即释放该士兵。此外，国际人 越南数据 法制度并不总是适用于在敌对行动之外和占领之外俘虏的士兵。例如，如果一个国家因非法进入其领土而逮捕另一个国家的士兵，那么这名士兵几乎没有理由享受战俘制度（《日内瓦三公约》第 85 条）。AI 成功利用普通照片生成动画 3D 物体
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• 西蒙弗雷泽大学的一个研究团队利用一种新方法“近距离注意点渲染”（PAPR）克服了传统摄影测量的局限性，该方法使用人工智能从 2D 照片生成物体的 3D 表示。
• 新方法只专注于记录物体表面上的点，可以完全控制其生成的 3D 模型的形式和外观。
• 这项创新可能很快为生成 3D 个人头像和从标准照片重建场地的 3D 模型铺平道路。
长期以来，从二维照片创建 3D 模型一直是一项复杂的计算挑战，但现在人工智能即将使这一过程变 主持视频会议的女士 得简单无忧。西蒙弗雷泽大学的一个研究小组开发了一种方法，可以将从不同角度拍摄的照片组合在一起，以生成可操作和编辑的 3D 对象，这些对象具有准确呈现和可传输的纹理以及完全可控制的曝光值。在一篇题为《PAPR：近距离注意点渲染》的文章中，研究人员解释了他们的方法如何克服摄影测量法（一种广泛使用的 3D 建模方法）的当前局限性，该方法利用来自不同相机位置的图像上的视差测量。
研究团队研发的方法仅记录物体表面的点，依据的原理是，只要收集到足够数量的点，就能推断出表面形状。
突破传统摄影测量的局限性
“摄影测量法无法精确重建物体形状，因为它不是基于精确的几何形状，也不能用 新加坡电话列表 于重建纹理或 3D 场景的概览，”西蒙弗雷泽大学 (SFU)专门研究人工智能和计算机视觉的 APEX 实验室助理教授兼主任李柯指出。 “其他方法，例如 神经辐射场 (NeRF)，可以做类似的事情，但由于深度学习模型的黑箱性质，它们不允许编辑它们创建的 3D 对象。 ”简而言之，如果你使用 NeRF 拍摄雕像，然后以 3D 形式建模，“你就无法移动它的头部。”这种模型中的动画极其耗费人力，需要用户描述每个连续坐标发生了什么。