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利用机载激光扫描数据建立电力线三维模型并进行勘测
摘要 激光扫描是获取地形及其上物体的高精度最新空间数据的方法之一。激光雷达 (LIDAR) 是最现代、发展最快的技术之一，它揭示了迄今为止传统方式无法实现的测量新功能。本文旨在展示使用机载激光扫描数据进行能源网络测量和可视化的可能性，以及使用 TerraSolid 软件包识别现有网络对周围环境构成的危险。根据从机载激光扫描中获得的两种不同点云，对电力线的两个独立部分进行了测量。第一个点云的密度为 16 点/平方米，另一个点云的密度为 22 点/平方米。该项目是在 MicroStation V8i 软件环境中创建的，使用特殊叠加层——芬兰 TerraSolid 公司的 TerraScan 和 TerraModeler。使用不同密度的测试云旨在指示点云的最佳密度，从而允许基于机载激光扫描数据对能源网络进行调查和可视化。该出版物通过特定示例介绍了电力线矢量化和可视化的过程以及在危险距离内检测物体的过程。还证实了使用满足行业要求的应用激光雷达数据进行电力线调查的可能性。
使用机器学习检测假新闻
假新闻的扩散已成为当今数字时代的重大挑战，影响了公众舆论，传播错误信息并影响社会和谐。本文介绍了一种基于机器学习的方法，用于使用自然语言处理（NLP）技术和监督学习算法的组合来检测假新闻。一个全面的数据集，其中包括真实和虚假的新闻文章来培训和评估该模型。应用了各种预处理技术，包括令牌化，茎和矢量化，将文本数据转换为合适的格式进行分析。使用多个分类算法，例如逻辑回归，支持向量机（SVM）和随机森林，以确定检测假新闻的最有效模型。我们提出的模型具有很高的精度，展示了其在区分真实和捏造内容方面的潜力。这项研究强调了使用基于AI的系统来对抗错误信息的重要性，提供了可靠的解决方案，可以将其集成到社交媒体平台和新闻网站中。这些发现表明，自动化的虚假新闻检测可以大大帮助早期识别和减少错误信息传播，从而有助于更加知名的社会。
3D 模型的制定和调查...
摘要 激光扫描是获取地形及其上物体的高精度最新空间数据的方法之一。LIDAR（光探测和测距）是最现代、发展最快的技术之一，它揭示了迄今为止传统方式无法实现的测量新功能。本出版物的目的是展示使用机载激光扫描数据进行能源网络测量和可视化的可能性，以及使用 TerraSolid 软件包识别现有网络对周围环境构成的危险。根据从机载激光扫描获得的两个不同点云，对电力线的两个独立部分进行了测量。第一个的密度为 16 点/平方米，而另一个的密度为 22 点/平方米。该项目是在 MicroStation V8i 软件环境中创建的，使用了芬兰 TerraSolid 公司的 TerraScan 和 TerraModeler 等特殊叠加层。使用不同密度的测试云旨在指示点云的最佳密度，从而允许基于机载激光扫描数据对能源网络进行调查和可视化。该出版物通过特定示例介绍了电力线矢量化和可视化的过程以及对距离电力线危险距离内的物体的检测。还证实了使用符合行业要求的应用激光雷达数据进行电力线调查的可能性。
evorl：一个GPU加速框架，用于进化增强学习
进化增强学习（EVORL）已成为一种有前途的方法，可以通过将进化计算（EC）与RL整合（EC）范式来克服传统强化学习（RL）的局限性。但是，基于人群的EC的性质大大提高了计算成本，从而限制了大规模设置中算法设计选择和可扩展性的探索。为了应对这一挑战，我们介绍了Evorl 1，这是针对GPU加速的第一个端到端EVORL框架。该框架对加速器（包括环境模拟和EC过程）执行了整个培训管道，通过矢量化和编译技术利用层次并行性，以实现较高的速度和可扩展性。此设计可以在一台计算机上进行有效培训。In addition to its performance-oriented design, EvoRL offers a comprehensive platform for EvoRL research, encompassing implementations of traditional RL algorithms (e.g., A2C, PPO, DDPG, TD3, SAC), Evolutionary Algorithms (e.g., CMA-ES, OpenES, ARS), and hybrid EvoRL paradigms such as Evolutionary-guided RL （例如，ERL，CEM-RL）和基于群体的自动（例如PBT）。该框架的模块化体系结构和用户友好的接口使研究人员可以无缝整合新组件，自定义算法并进行公平的基准测试和消融研究。该项目是开源的，可在以下网址找到：https：//github.com/emi-group/evorl。
![arXiv:2405.07592v4 [quant-ph] 2024 年 7 月 19 日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\d4655fd5f3f04fdd9e47ca0b0b728f7836f4a618.webp)
arXiv:2405.07592v4 [quant-ph] 2024 年 7 月 19 日
对抗噪声对于 NISQ 设备展示实际量子应用至关重要。在这项工作中，我们基于密度矩阵的矢量化给出了一种新的量子误差缓解范式。与试图从嘈杂的量子态中提取无噪声信息的现有量子误差缓解方法的思路不同，我们的提议直接改变了信息编码的方式，将嘈杂量子态的密度矩阵映射到无噪声的纯态，这是通过一种新颖的、NISQ 友好的测量协议和经典的后处理程序实现的。我们的协议不需要了解噪声模型，不需要调整噪声强度的能力，也不需要复杂受控单元的辅助量子位。在我们的编码下，NISQ 设备始终准备纯量子态，这是变分量子算法在许多任务中具有良好性能所高度期望的资源。我们展示了如何将该协议很好地融入变分量子算法中。我们给出了几个适合我们提议的具体假设构造，并对采样复杂性、可表达性和可训练性进行了理论分析。我们还讨论了该协议如何受到大噪声的影响以及如何将其与其他量子误差缓解协议很好地结合起来。各种数值实验证明了我们提出的协议的有效性。
有针对性地将功能性食品作为免疫健身助推器在防御病毒感染中
施工合同包含与风险相关的关键信息，需要深入检查，但要进行竞标的紧迫时间限制了手动对大量文档进行全面审查的可能性。本研究旨在开发自动化建筑合同审查的模型，以提取有关风险和责任的信息，这些信息将为风险管理计划提供投入。模型接受了国际咨询工程师模板联合会的2268次参议员的培训，并对包含1217个句子的实际建筑项目合同进行了测试。与承包商，雇主和共享的相关当事方的标题，定义，义务，风险和正确类别的分类法分类为标题，定义，义务，风险和正确的类别。使用多种自然语言处理矢量化技术和机器学习算法的十二个模型根据准确性和F1得分实现并进行了基准测试。句子类型的二进制分类和集成顶级模型的集成方法进一步应用以提高性能。最佳模型可实现89％的句子类型准确性，而相关方的句子类型为83％，证明了自动合同审查的能力以识别风险和责任。采用拟议的方法可以大大加快合同审查，以支持风险管理活动，出价准备过程并防止忽视风险和责任引起的争议。
Agisoft Metashape 用户手册 - 专业版，版本 1.5
概述 ................................................................................................................................ v 工作原理 ...................................................................................................................... v 关于手册 ...................................................................................................................... v 1.安装和激活 ...................................................................................................................... 1 系统要求 ...................................................................................................................... 1 GPU 加速 ...................................................................................................................... 1 安装步骤 ...................................................................................................................... 2 演示模式的限制 ............................................................................................................. 3 激活步骤 ...................................................................................................................... 3 浮动许可证 ...................................................................................................................... 5 2.拍摄场景 ...................................................................................................................... 8 设备 ............................................................................................................................. 8 相机设置 ...................................................................................................................... 8 物体/场景要求 ................................................................................................................ 8 图像预处理 ...................................................................................................................... 8 拍摄场景 ...................................................................................................................... 9 限制 ............................................................................................................................. 10 镜头校准................................................................................................ 11 计划任务 ................................................................................................................ 13 减少重叠 ................................................................................................................ 14 3....................................................................... 70 使用编码和非编码目标 ...................................................................................... 71 5.常规工作流程 ................................................................................................................ 15 首选项设置 ................................................................................................................ 15 加载照片 ................................................................................................................ 16 对齐照片 ................................................................................................................ 21 构建密集点云 ............................................................................................................. 25 构建网格 ................................................................................................................ 26 构建模型纹理 ............................................................................................................. 29 构建平铺模型 ............................................................................................................. 32 构建数字高程模型 ............................................................................................................. 33 构建正射影像 ............................................................................................................. 35 保存中间结果 ............................................................................................................. 38 导出结果 ............................................................................................................................. 39 4.引用 ............................................................................................................................. 54 相机校准 ............................................................................................................................. 54 设置坐标系 ............................................................................................................. 58 优化 ............................................................................................................................. 67 参考窗格中的错误是什么意思？测量 ................................................................................................................ 73 对 3D 模型进行测量 .............................................................................................. 73 对 DEM 进行测量 .............................................................................................. 75 植被指数计算 ...................................................................................................... 77 立体测量和矢量化 ...................................................................................................... 80 6.编辑 ................................................................................................................................ 82 使用蒙版 ...................................................................................................................... 82 编辑点云 ...................................................................................................................... 86 对密集云点进行分类 ...................................................................................................... 90 编辑模型几何 ............................................................................................................. 91 形状 ............................................................................................................................. 96 正射影像接缝线编辑 ...................................................................................................... 98 移除照明 ...................................................................................................................... 98
细胞外囊泡对于基于脂质纳米颗粒的细胞内蛋白质递送系统的兴趣
与继续主导整个医药市场的化学药品相比，蛋白质疗法具有 14 更高的特异性、更高的活性和更低的毒性的优势。虽然几乎所有现有的治疗性蛋白质 15 都是针对可溶性或细胞外靶标开发的，但蛋白质进入细胞并靶向细胞内 16 区室的能力可以显著拓宽它们对大量现有靶标的效用。鉴于它们的物理、化学、17 生物不稳定性可能会引起不良影响，并且它们穿过细胞膜的能力有限，因此需要递送 18 系统来充分发挥它们的生物潜力。在这种情况下，作为天然蛋白质纳米载体，19 细胞外囊泡 (EV) 前景广阔。然而，如果不是天然存在的，将感兴趣的蛋白质 20 带入 EV 并非易事。在这篇综述中，我们将探讨将外在蛋白质装入 EV 的方法，21 并将这些天然载体与其接近的合成对应物脂质体/脂质纳米颗粒进行比较，以诱导 22 细胞内蛋白质递送。 23 24 25 关键词：外泌体 - 微囊泡 - 治疗性蛋白质 - 细胞质递送 - 脂质体 - 大分子 26 递送 - 矢量化 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
Agisoft Metashape 用户手册 - 专业版，版本 1.5
概述 ................................................................................................................................ v 工作原理 ...................................................................................................................... v 关于手册 ...................................................................................................................... v 1. 安装和激活 ...................................................................................................................... 1 系统要求 ...................................................................................................................... 1 GPU 加速 ...................................................................................................................... 1 安装步骤 ...................................................................................................................... 2 演示模式的限制 ............................................................................................................. 3 激活步骤 ...................................................................................................................... 3 浮动许可证 ...................................................................................................................... 5 2. 拍摄场景 ...................................................................................................................... 8 设备 ............................................................................................................................. 8 相机设置 ...................................................................................................................... 8 物体/场景要求 ................................................................................................................ 8 图像预处理 ...................................................................................................................... 8 拍摄场景 ...................................................................................................................... 9 限制 ............................................................................................................................. 10 镜头校准 ...................................................................................................................... 11 规划任务 ................................................................................................................ 13 减少重叠 ................................................................................................................ 14 3. 常规工作流程 .............................................................................................................. 15 首选项设置 .............................................................................................................. 15 加载照片 ................................................................................................................ 16 对齐照片 ........................................................................................................................................ 21 构建密集点云 ...................................................................................................... 25 构建网格 .............................................................................................................. 26 构建模型纹理 .............................................................................................................. 29 构建平铺模型 .............................................................................................................. 32 构建数字高程模型 ...................................................................................................... 33 构建正射影像 ............................................................................................................. 35 保存中间结果 ............................................................................................................. 38 导出结果 ............................................................................................................. 39 4. 参考 ............................................................................................................................. 54 相机校准 ............................................................................................................. 54 设置坐标系 ............................................................................................................. 58 优化 ............................................................................................................................. 67 参考窗格中的错误是什么意思？ ................................................................ 70 使用编码和非编码目标 ...................................................................................... 71 5. 测量 .......................................................................................................................... 73 在 3D 模型上进行测量 ........................................................................................ 73 在 DEM 上进行测量 ............................................................................................. 75 植被指数计算 ...................................................................................................... 77 立体测量和矢量化 ...................................................................................................... 80 6. 编辑 ............................................................................................................................. 82 使用蒙版 ................................................................................................................ 82 编辑点云 ................................................................................................................ 86 对密集云点进行分类 ................................................................................................ 90 编辑模型几何图形 ................................................................................................ 91 形状 ................................................................................................................................................ 96 正射影像接缝线编辑 .............................................................................................. 98 移除照明 .............................................................................................................. 98
使用监督的机器学习和
630612，印度泰米尔纳德邦1 yoheswari1988@gmail.com摘要：社交媒体的兴起为沟通和互动创建了一个新的平台，但它也促进了诸如网络欺凌之类的有害行为的传播。在社交媒体平台上检测和缓解网络欺凌是需要先进技术解决方案的关键挑战。本文使用监督机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）技术的组合提出了一种新的网络欺凌检测方法，并通过优化算法增强了。拟议的系统旨在实时识别和分类网络欺凌行为，从社交媒体帖子中分析文本数据以检测有害内容。使用有监督的ML算法（例如支持向量机（SVM），决策树和随机森林），该模型在大型标记的欺凌和非欺凌内容的实例上进行了训练。NLP技术，包括情感分析，关键字提取和文本矢量化，用于预处理和将数据转换为适合机器学习的格式。为了优化检测模型的性能，使用网格搜索，遗传算法和粒子群优化等技术可用于微调超参数，从而提高准确性和降低的假阳性。通过在各种社交媒体平台上进行的实验来验证系统的有效性，证明了其高精度检测网络欺凌的潜力。未来的工作将着重于增强模型对社交媒体中新兴语和不断发展的语言模式的适应性。