Artwork

A tartalmat a SIGGRAPH Spotlight and ACM SIGGRAPH biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a SIGGRAPH Spotlight and ACM SIGGRAPH vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.
Player FM - Podcast alkalmazás
Lépjen offline állapotba az Player FM alkalmazással!

90 – Kavita Bala and Hui Huang on Influential Computer Graphics Research

38:34
 
Megosztás
 

Manage episode 497113725 series 1507513
A tartalmat a SIGGRAPH Spotlight and ACM SIGGRAPH biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a SIGGRAPH Spotlight and ACM SIGGRAPH vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.
ABOUT THE EPISODE In this episode of SIGGRAPH Spotlight, SIGGRAPH 2025 Technical Papers Test-of-Time Awards Chair Sylvain Paris catches up with two of this year’s Test-of-Time award winners: Kavita Bala (“Learning Visual Similarity for Product Design With Convolutional Neural Networks”, 2015) and Hui Huang (“L1-Medial Skeleton of Point Cloud”, 2013). The guests share why they think their research has withstood the test of time, advancements in 3D graphics, and advice for other researchers who aspire to make lasting contributions to the body of computer graphics knowledge. MUSIC Podcast theme, "SIGGRAPH," composed by Julius Dobos. || LINKS *Episode* https://blog.siggraph.org/2025/06/siggraph-2025-technical-papers-awards-best-papers-honorable-mentions-and-test-of-time.html/ | https://dl.acm.org/doi/10.1145/2766959 | https://dl.acm.org/doi/10.1145/2461912.2461913 *Social Media* http://blog.siggraph.org/ | https://www.facebook.com/SIGGRAPHConferences | https://twitter.com/siggraph | https://www.youtube.com/user/ACMSIGGRAPH | https://www.instagram.com/acmsiggraph/ | https://www.linkedin.com/company/acm-siggraph/ *Conference Website* https://s2025.siggraph.org/ | https://s2025.siggraph.org/register/ | https://s2025.conference-schedule.org/
  continue reading

96 epizódok

Artwork
iconMegosztás
 
Manage episode 497113725 series 1507513
A tartalmat a SIGGRAPH Spotlight and ACM SIGGRAPH biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a SIGGRAPH Spotlight and ACM SIGGRAPH vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.
ABOUT THE EPISODE In this episode of SIGGRAPH Spotlight, SIGGRAPH 2025 Technical Papers Test-of-Time Awards Chair Sylvain Paris catches up with two of this year’s Test-of-Time award winners: Kavita Bala (“Learning Visual Similarity for Product Design With Convolutional Neural Networks”, 2015) and Hui Huang (“L1-Medial Skeleton of Point Cloud”, 2013). The guests share why they think their research has withstood the test of time, advancements in 3D graphics, and advice for other researchers who aspire to make lasting contributions to the body of computer graphics knowledge. MUSIC Podcast theme, "SIGGRAPH," composed by Julius Dobos. || LINKS *Episode* https://blog.siggraph.org/2025/06/siggraph-2025-technical-papers-awards-best-papers-honorable-mentions-and-test-of-time.html/ | https://dl.acm.org/doi/10.1145/2766959 | https://dl.acm.org/doi/10.1145/2461912.2461913 *Social Media* http://blog.siggraph.org/ | https://www.facebook.com/SIGGRAPHConferences | https://twitter.com/siggraph | https://www.youtube.com/user/ACMSIGGRAPH | https://www.instagram.com/acmsiggraph/ | https://www.linkedin.com/company/acm-siggraph/ *Conference Website* https://s2025.siggraph.org/ | https://s2025.siggraph.org/register/ | https://s2025.conference-schedule.org/
  continue reading

96 epizódok

Minden epizód

×
 
Loading …

Üdvözlünk a Player FM-nél!

A Player FM lejátszó az internetet böngészi a kiváló minőségű podcastok után, hogy ön élvezhesse azokat. Ez a legjobb podcast-alkalmazás, Androidon, iPhone-on és a weben is működik. Jelentkezzen be az feliratkozások szinkronizálásához az eszközök között.

 

Gyors referencia kézikönyv

Hallgassa ezt a műsort, miközben felfedezi
Lejátszás