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你也许已经耳闻有关美国已经开始对中国施加压力， 要求中国提升人民币对美元的汇率 以平衡美国的贸易赤字。你认为哪一方更有道理/公平呢？以下是我的个人观点。 任何商品，包括通货，自由贸易是一种理想状态，但有一个前提，即没有自私的人操纵它，打击真正公平的市场机制。 日美汇率战实例 早在1990年，日元对美元的汇率浮动在69点几比1美元。对于每一家依赖出口商品而生存的公司，例如丰田汽车，都是一段疯狂的岁月。如果一辆汽车的价格是10,000美金，它们只能得到690,000日元。为了保证毛利，所有的出口公司都花费了巨大的努力以降低产品成本和开支。结果这些制造商的业务结构得到了显著的增强（好的方面）。 几年之后，日元到了148点几比1美元，意味着同样10,000美元的车，丰田公司可以得到1,480,000日元。而他们的净利润在峰值时甚至超过了1万亿日元。你认为这是合理交易的结果，或者公平地反映了美日之间国家经济的实力吗？当然不是！ 美国国债与中美汇率 你或许还记得几年前原油价格是如何飙升的。由此带来的结果是，如中国东方航空这样公司的业务陷入了混乱中。我的观点是：所有的这一切，包括全球范围的经济危机，始作俑者都是那些投机商，他们坐在电脑前，通过故意提升价格和汇率，毫不费力地就赚到大量不义之财。 现在，美国正试图威胁中国说“如果中国政府不停止操纵对美元的汇率，就将实施反倾销措施”；然而

　　在最近一次接受中国IT媒体的采访中，我被问及：“加藤先生，您对中国文化有哪些了解呢？”如果我们把“文化”一词定义为“一个民族在历史延袭中所形成的传统”，我会说：“日本文化就是在大量汲取并学习中国文化基础上建立的，尤其在隋唐时代。所以，她们拥有相同的起源。” 　　日本著名的文学家、政治家及企业家，往往都接受过良好的教育。他们中的许多人都将中国文学融入思考/理念，从而形成其自身的人生观和/或经营哲学。中国的《论语》、《孙子》、《老子》、《庄子》及《四书五经》（一说“六经”）已成为他/她们的必修课。因此，当我听到中国国家主席×××在2008年北京奥运会上，引用孔子的名言“有朋自远方来不亦乐乎”作致辞时，我的感觉是如此自然和熟悉。 　　在我45岁的时候，我的前雇主富士通公司，曾让我参与了一个三小时的关于“老庄思想”的讲座，作为企业中层管理层的培训课程。在日本，许多大公司都会进行此类的培训以提升公司管理层的管理能力。你觉得很惊讶吗？ 　　当我还是高中生的时候，中国古典文学还是一门必修课。在1年中我们每周都有1小时来学习中国诗词。但是如今，中国古典文学已不再是学生们的必修课，学生可以在中国古典文学及日本古典课程中任选。或许由于日本文学更简单，许多学生更倾向于选择前者。同时，由于不是日本大学入学考试的必考科目，如今在日本学习中国古典文学的年轻人已越来越少。这着实令我沮丧。 　

点击上方“ 3D视觉工坊 ”，选择“星标” 干货第一时间送达 代码地址：https://github.com/ShichenLiu/SoftRas 论文题目：Soft Rasterizer: A Differentiable Renderer for Image-based 3DReasoning(CVPR2019) 概述 渲染通过模拟图像形成的物理过程来缩小二维视觉和三维场景之间的差距，通过反转这种渲染器，人们可以得到一种从二维图像中推断三维信息的学习方法。然而，光栅化阻止了渲染过程变成一个可微操作。 与目前最先进的可微渲染器不同，作者提出了一种真正可微的渲染框架，它可以直接使用可微函数渲染着色网格，并将有效的监督信号从不同的图像表示形式（包括轮廓、阴影和彩色图像）反向传播到网格顶点及其属性。 该框架的关键是一个新的公式，它将渲染视为一个聚合函数，将所有网格三角形关于渲染像素的概率贡献融合在一起并且使得框架能够将梯度流到被遮挡的和远距离的顶点，这是以前的技术所无法实现的。结果表明，利用该渲染器可以在质量和数量上对三维无监督单视图重建进行显著的改进。 简介 从二维图像中理解和重建三维场景和结构是计算机视觉的基本目标之一。基于图像的三维推理关键在于找到从像素到三维属性的足够监督。为了获得图像到三维的相关性，先验方法主要依赖于基于二维关键点 / 轮廓或形状 / 外观的匹配损失

作者：Longway Date：2020-04-25 来源： 单图像三维重建、2D到3D风格迁移和3D DeepDream 项目网址： http://hiroharu-kato.com/projects_en/neural_renderer.html 代码网址：https://github.com/hiroharu-kato/neural_renderer 论文名称：Neural 3D Mesh Renderer(CVPR2018) 概述 对于二维图像背后的三维世界建模，哪一种三维表示最合适?现在常见的表示方法有点云、体素和网格，其中多边形网格具有良好的紧致性和几何性质。但是使用神经网络直接由多边形网格生成图像比较困难，因为光栅化的过程阻止了反向传播。因此，作者提出了一个近似的梯度栅格化，使渲染集成到神经网络。使用这个渲染器，可以执行带有轮廓图像监督的单图像三维网格重建，并且该系统比现有的基于体素的方法更好。此外，作者还首次在2D监督下执行基于梯度的3D网格编辑操作，如2D到3D风格迁移和3D DeepDream。 简介 从二维图像理解三维世界是计算机视觉的基本问题之一。人类在大脑中使用视网膜上的图像来模拟3D世界，机器也可以通过在2D图像背后显式地建模3D世界来更智能地工作。从3D世界生成图像的过程叫做渲染，这在计算机视觉里面非常重要。哪种3D表示方法是最适合建模3D世界