OperatorNet: Recovering 3D Shapes From Difference Operators

This paper proposes a learning-based framework for reconstructing 3D shapes from functional operators, compactly encoded as small-sized matrices. To this end we introduce a novel neural architecture, called OperatorNet, which takes as input a set of linear operators representing a shape and produces its 3D embedding. We demonstrate that this approach significantly outperforms previous purely geometric methods for the same problem. Furthermore, we introduce a novel functional operator, which encodes the extrinsic or pose-dependent shape information, and thus complements purely intrinsic pose-oblivious operators, such as the classical Laplacian. Coupled with this novel operator, our reconstruction network achieves very high reconstruction accuracy, even in the presence of incomplete information about a shape, given a soft or functional map expressed in a reduced basis. Finally, we demonstrate that the multiplicative functional algebra enjoyed by these operators can be used to synthesize entirely new unseen shapes, in the context of shape interpolation and shape analogy applications.Comment: Accepted to ICCV 201

Optimisation de la planification énergétique à Madagascar face aux impacts de la variabilité et du changement climatique

Résumé : Le changement climatique, le système énergétique et l’économie forme un ensemble corrélé, multidimensionnel et complexe. L’énergie joue un rôle fondamental dans le développement de l’économie globale, nationale, régionale et au niveau local. Cependant, le recours perpétuel aux énergies fossiles, notamment dans le secteur de l’énergie, constitue un énorme danger pour la planète et renforce le réchauffement climatique. Réduire les émissions de Gaz à effet de serre (GES), renforcer la résilience face aux risques climatiques représentent des défis gigantesques que Madagascar ambitionne de concrétiser. L’optimisation de la planification énergétique pour le déploiement des énergies renouvelables, en mettant en relief les impacts de la variabilité et du changement climatique sur le système énergétique a fait l’objet de ce travail de recherche dans le but d’assoir une meilleure coordination des actions dans le domaine de l’Energie au niveau de Madagascar. L’approche adoptée combine les études bibliographiques ; la revue analytique des politiques publiques existantes ; les entretiens avec des personnes ressources et la scénarisation. Les résultats ont montré que les impacts de la variabilité et du changement climatique sur le secteur de l’Energie sont perçus à Madagascar. Les cadres réglementaires et juridiques dans ce domaine y sont largement développés. Cependant, la mise en œuvre fait défaut en raison des possibilités de chevauchement des rôles, d’absence de mécanisme de suivi et d’évaluation, de manque d’indicateurs économiques et de communication, et surtout de la mauvaise coordination des actions et des financements et d’un manque d’appropriation. L’optimisation de la planification énergétique à Madagascar passe par le renforcement de capacités techniques, scientifiques, administrative, managériale, des acteurs et des institutions dans une finalité d’indépendance et d’efficience dans toute forme d’intervention en amont et en aval du secteur de l’Energie. Pour inciter la bonne gouvernance climatique et renforcer la volonté politique des acteurs, la mobilisation des Communautés locales de base, des organisations de la société civile, leurs participations inclusives dans l’élaboration des politiques en matière d’Energie est vitale. La mise en place d’un service climatique est indispensable afin d’un déploiement rationnel des énergies renouvelables qui sont des ressources particulièrement climato-sensibles. Cet organe assurera le lien entre les institutions en charge de l’Energie, et celles qui sont en charge de l’environnement et du changement climatique. Ainsi, une co-production de services climatiques sur mesure pour le secteur énergétique de Madagascar est possible grâce à la combinaison des expertises des institutions concernées. Abstract : Climate change, the energy system and the economy form an interrelated, multidimensional and complex whole. Energy plays a fundamental role in the development of the global, national, regional and local economy. However, the perpetual use of fossil fuels, particularly in the energy sector, constitutes an enormous danger for the planet and reinforces global warming. Reducing greenhouse gas (GHG) emissions and strengthening climate resilience represent a huge challenges that Madagascar aims to achieve. The optimization of energy planning for the deployment of renewable energies, highlighting the impacts of variability and climate change on the energy system has been the subject of this research with the aim of establishing better coordination in the field of Energy in Madagascar. The approach adopted combines bibliographic studies; analytical review of existing public policies; interviews with resource persons and scripting. The results showed that the impacts of climate variability and climate change on the energy sector are perceived in Madagascar. The regulatory and legal frameworks in this area are largely developed there. However, the implementation is lacking due to the possibilities of overlapping roles, the absence of a monitoring and evaluation mechanism, the lack of economic indicators and communication, and above all, the poor coordination of actions and financing, and a lack of appropriation. The optimization of energy planning in Madagascar requires the strengthening of technical, scientific, administrative, managerial capacities of actors and institutions with the aim of independence and efficiency in any form of intervention upstream and downstream of the Energy sector. To encourage climate governance and strengthen the political will of actors, the mobilization of grassroots local communities, civil society organizations, their inclusive participation in the development of energy policies is vital. The establishment of a climate service is essential in order to rationally deploy renewable energies, which are particularly climate-sensitive resources. This body will ensure the link between the institutions in charge of Energy, and those in charge of the environment and climate change. Thus, a co-production of tailor-made climate services for the energy sector of Madagascar is possible thanks to the combination of the expertise of the institutions concerned

SPARF: Neural Radiance Fields from Sparse and Noisy Poses

Neural Radiance Field (NeRF) has recently emerged as a powerful representation to synthesize photorealistic novel views. While showing impressive performance, it relies on the availability of dense input views with highly accurate camera poses, thus limiting its application in real-world scenarios. In this work, we introduce Sparse Pose Adjusting Radiance Field (SPARF), to address the challenge of novel-view synthesis given only few wide-baseline input images (as low as 3) with noisy camera poses. Our approach exploits multi-view geometry constraints in order to jointly learn the NeRF and refine the camera poses. By relying on pixel matches extracted between the input views, our multi-view correspondence objective enforces the optimized scene and camera poses to converge to a global and geometrically accurate solution. Our depth consistency loss further encourages the reconstructed scene to be consistent from any viewpoint. Our approach sets a new state of the art in the sparse-view regime on multiple challenging datasets.Comment: Code will be released upon publicatio

Traitement des Eaux Usées d’Eextraction Minière par Coagulation-Floculation avec le Sulfate d’Alumine et l’Opuntia Ficus Indica

Les problèmes environnementaux engendrés par les eaux usées préoccupent les industries d’extraction minières de Madagascar. La méthode de décantations successives dans différents bassins qu’elles appliquent actuellement ne donne pas de résultats satisfaisants. La présente recherche se donne pour objectif de traiter les effluents des industries d’extraction minière d’une autre manière an appliquant la méthode de coagulation-floculation avec le sulfate d’alumine et un biofloculant : l’Opuntia Ficus Indica (OFI) qui est facile à cultiver et à trouver à Madagascar. Deux séries de traitement ont été faites : coagulation-floculation utilisant seulement le sulfate d’alumine, puis coagulation-floculation avec le sulfate d’alumine et le mucilage du biofloculant afin de mettre en évidence l’efficacité de ce dernier. Les résultats ont montré que l’utilisation du mucilage d’OFI lors du traitement des eaux usées d’extraction minière permet d’améliorer les caractéristiques des eaux traitées. Les paramètres étudiés sont surtout la turbidité, le taux des matières en suspension et le taux des métaux lourds contenus dans les eaux. Les doses optimales de 160 mg/l de sulfate d’alumine et 1,75 ml de mucilage d’OFI par litre d’eau à traiter ont permis d’abattre la turbidité et les matières en suspension jusqu’à 97 %, tandis que l’élimination des métaux lourds varie de 20% à 80 % ; les plus éliminés étant le fer et le cuivre et les moins éliminés sont le cadmium et le plomb. Ces abattements pourraient-être améliorés en optimisant les paramètres de traitement tels que le pH, la température et le temps de contact avec les réactifs. L’utilisation de l’OFI seule, sans le sulfate d’alumine, serait intéressante pour la suite de l’étude

Modélisation D’équilibre Liquide-Vapeur Des Mélanges Binaires Par Des Modèles Thermodynamiques Semi-Prédictifs

La simulation des procédés et leur optimisation nécessitent la connaissance des propriétés thermodynamiques des corps purs et des mélanges qui y sont mis en œuvre. Cette connaissance repose sur les mesures expérimentales de ces propriétés. Comme les mélanges contiennent souvent un nombre élevé de constituants, il est nécessaire que ces propriétés soient modélisées.Cet article a pour but de fournir un aperçu de manière pratique les différents éléments indispensables pour la conception et réalisation d’un logiciel de simulation des procédés basés sur un langage informatique accessible à tous, gratuit surtout très puissant dans le domaine scientifique qui est le langage « Python » dans notre cas.  Ainsi, le large et l’utilisation productive de la simulation de processus dans l’industrie dépendent essentiellement de la compréhension de la thermodynamique et de son application dans les procédés.En utilisant les modèles à coefficients d’activités prédictifs et semi-prédictifs, nous avons obtenu des résultats satisfaisants et utiles pour la conception des différentes unités de procédé. La connaissance des autres équations comme les bilans matières et thermiques, les équations de transferts sont des grands atouts pour ce travail et le rendent plus utile en termes de simulation des procédé

Shape, Pose, and Appearance from a Single Image via Bootstrapped Radiance Field Inversion

Neural Radiance Fields (NeRF) coupled with GANs represent a promising direction in the area of 3D reconstruction from a single view, owing to their ability to efficiently model arbitrary topologies. Recent work in this area, however, has mostly focused on synthetic datasets where exact ground-truth poses are known, and has overlooked pose estimation, which is important for certain downstream applications such as augmented reality (AR) and robotics. We introduce a principled end-to-end reconstruction framework for natural images, where accurate ground-truth poses are not available. Our approach recovers an SDF-parameterized 3D shape, pose, and appearance from a single image of an object, without exploiting multiple views during training. More specifically, we leverage an unconditional 3D-aware generator, to which we apply a hybrid inversion scheme where a model produces a first guess of the solution which is then refined via optimization. Our framework can de-render an image in as few as 10 steps, enabling its use in practical scenarios. We demonstrate state-of-the-art results on a variety of real and synthetic benchmarks

Evolution Of The Dimensional Stability Of Cotton/Lycras Fabric

In this article, we study the evolution of the dimensional stability of fabrics containing spandex fiber. Indeed, a good quality fabric depends on its dimensional stability after washing and drying. The fabric that constitutes it has to respect the standards imposed in terms of size in order to the garment does not shrink too much or stretching too much. The fabric containing spandex often encounters problems in respecting dimensional standards, hence the interest of this article. During the fabric manufacturing process, the evolution of the dimensional stability after each step will be presented to have a better appreciation of the fabric’s regulator. A modeling of the dimensional stability which is a function of the total width of the fabric after each treatment was carried out

Realities, Potential And Availability Of Slaughterhouse Waste: A Guarantee Of Sustainable Development From Agroenergy Valorization By Biomethanization. Case Of Ankadindratombo, Rural Commune Of Alasora Madagascar

In order to develop the country, non-oil producing countries practice the policy of diversifying energy sources, as is the case with the valorization of slaughterhouse waste in Ankadindratombo, in the rural commune of Alasora, Analamanga region. This slaughterhouse has daily fermentable waste of 4360 kg from the slaughter of 100 heads of zebus and 20 heads of pigs. These wastes are not valorized until now, but they are potential resources for the development of the said commune. This research work has made it possible to valorize this waste by the technology of biomethanization. The infrastructure to be set up requires a digester with a useful volume of 91560 l or 92 m3. The proposed model is the type of digester with floating bell. This valorization will make it possible to obtain 5958,67 kg of biological fertilizer per day and 74 127 l per month of biomethane gas, an alternative energy source to wood energy. The financial study showed that the implementation of this infrastructure requires an initial investment of 125 120 940 Ar, with a Net Present Value of 39 230 217,17 MGA, an Index of Profitability (Ip) of 1,31 and Internal Rate of Return (IRR) of 39, 7%.In short, this research work is a contribution to the search for a viable and reliable solution to valorize the waste of slaughterhouses of Ankadindratombo for agro energy purposes

Differentiable Surface Triangulation

Triangle meshes remain the most popular data representation for surface geometry. This ubiquitous representation is essentially a hybrid one that decouples continuous vertex locations from the discrete topological triangulation. Unfortunately, the combinatorial nature of the triangulation prevents taking derivatives over the space of possible meshings of any given surface. As a result, to date, mesh processing and optimization techniques have been unable to truly take advantage of modular gradient descent components of modern optimization frameworks. In this work, we present a differentiable surface triangulation that enables optimization for any per-vertex or per-face differentiable objective function over the space of underlying surface triangulations. Our method builds on the result that any 2D triangulation can be achieved by a suitably perturbed weighted Delaunay triangulation. We translate this result into a computational algorithm by proposing a soft relaxation of the classical weighted Delaunay triangulation and optimizing over vertex weights and vertex locations. We extend the algorithm to 3D by decomposing shapes into developable sets and differentiably meshing each set with suitable boundary constraints. We demonstrate the efficacy of our method on various planar and surface meshes on a range of difficult-to-optimize objective functions. Our code can be found online: https://github.com/mrakotosaon/diff-surface-triangulation

Learning Delaunay Surface Elements for Mesh Reconstruction

We present a method for reconstructing triangle meshes from point clouds. Existing learning-based methods for mesh reconstruction mostly generate triangles individually, making it hard to create manifold meshes. We leverage the properties of 2D Delaunay triangulations to construct a mesh from manifold surface elements. Our method first estimates local geodesic neighborhoods around each point. We then perform a 2D projection of these neighborhoods using a learned logarithmic map. A Delaunay triangulation in this 2D domain is guaranteed to produce a manifold patch, which we call a Delaunay surface element. We synchronize the local 2D projections of neighboring elements to maximize the manifoldness of the reconstructed mesh. Our results show that we achieve better overall manifoldness of our reconstructed meshes than current methods to reconstruct meshes with arbitrary topology