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World File Search System观测值
基于 ICP 算法变体的 ALS 条带调整对应框架
摘要：为了尽量减少机载激光扫描 (ALS) 条带重叠区域内的差异，可以进行条带平差。除了转换模型之外，条带平差的质量还受到此过程中使用的观测值的强烈影响。为了充分利用数据的全部分辨率，应基于原始点云而不是插值表面或栅格建立对应关系，这样可以避免精度损失和系统插值效应。基于原始点云建立对应关系的表面匹配方法是迭代最近点 (ICP) 算法。在本研究中，研究了几种适用于大量数据的 ICP 变体。我们介绍了一种基于点对平差计算的影响来选择对应关系的新方法。作为这项研究的结果，提出了一种变体组合，形成了针对大多数 ALS 数据优化的基线。所研究的变体为 ALS 条带调整提供了对应框架。特定变体的优势在具有挑战性的 ALS 场景的基础上得到展示。
分子动力学模拟的恒温算法
经典原子模拟，尤其是分子动力学（MD）模拟，已成为研究聚合物[1]和（生物 - ）分子系统的特性的常见工具[2,3,4,4,5,6,7]。由于它们在空间（单个原子），时间（飞秒）和能量方面的显着分辨率，它们代表了对实验技术的强大补充，从而为实验观察到的过程提供了机械洞察力。然而，与实验的直接比较是，施加在模拟系统上的边界条件与实验条件有关。此处使用术语边界条件表示在模拟过程中在整个系统中强制执行的任何几何或热力学约束。可以区分硬边界和软边界条件。硬边界条件表示对给定的Instantable的约束，即在模拟过程中，它可以精确地在任何时间点上满足。软边界条件表示对观测值的平均值的约束，即允许相应的瞬时值在指定的平均值左右发出。软边界条件的定义通常还需要一个时间尺度的规范，平均可观察值应与指定值匹配。模拟中存在四种主要边界条件类型：
TAMDAR 对凯夫拉维克机场上空进行大气探测……
对对流层的对流层空气传播的流星数据报告（TAMDAR）在冰岛的Ke-pavík机场上进行了比较，以评估在观测和预测系统中实施TAMDAR数据的潜在利益，并评估Iceland actic of Icelancic ofelodic actee of of Icelanic oferogical oferogical oferolotic o o o o的潜在利益。尽管数据集相对较小，并且数据中的空间可变性很大，但得出的结论是，Tamdar在测量温度方面表现良好。辐射和tamdar的温度测量通常是良好的一致性。此外，结果表明Tamdar在评估风向方面做得很好。tamdar检测到相对湿度的变化，并且通常具有相对湿度预测。很难确定TAMDAR风速测量的质量，但是通常可以通过预测或观察到的空间变化在某种程度上解释由守则和TAMDAR测得的风速之间的差异。可以得出结论，将TAMDAR数据实施到IMO的观测值和预测系统中，将很好地补充传统的大气音声，以增加冰岛空域中大气测量的覆盖范围和频率。
基于 ICP 算法变体的 ALS 条带调整对应框架
摘要：为了尽量减少机载激光扫描 (ALS) 条带重叠区域内的差异，可以进行条带平差。除了转换模型之外，条带平差的质量还受到此过程中使用的观测值的强烈影响。为了充分利用数据的全部分辨率，应基于原始点云而不是插值表面或栅格建立对应关系，这样可以避免精度损失和系统插值效应。基于原始点云建立对应关系的表面匹配方法是迭代最近点 (ICP) 算法。在本研究中，研究了几种适用于大量数据的 ICP 变体。我们介绍了一种基于点对平差计算的影响来选择对应关系的新方法。作为这项研究的结果，提出了一种变体组合，形成了针对大多数 ALS 数据优化的基线。所研究的变体为 ALS 条带调整提供了对应框架。特定变体的优势在具有挑战性的 ALS 场景的基础上得到展示。
基于 ICP 算法变体的 ALS 条带调整对应框架
摘要：为了尽量减少机载激光扫描 (ALS) 条带重叠区域内的差异，可以进行条带平差。除了转换模型之外，条带平差的质量还受到此过程中使用的观测值的强烈影响。为了充分利用数据的全部分辨率，应基于原始点云而不是插值表面或栅格建立对应关系，这样可以避免精度损失和系统插值效应。基于原始点云建立对应关系的表面匹配方法是迭代最近点 (ICP) 算法。在本研究中，研究了几种适用于大量数据的 ICP 变体。我们介绍了一种基于点对平差计算的影响来选择对应关系的新方法。作为这项研究的结果，提出了一种变体组合，形成了针对大多数 ALS 数据优化的基线。所研究的变体为 ALS 条带调整提供了对应框架。特定变体的优势在具有挑战性的 ALS 场景的基础上得到展示。
注意域间隙：测量实际驱动开发的现实世界和合成点云之间的域间隙
摘要由于典型的长尾数据分布问题，模拟无域间隙合成数据对于机器人技术，摄影测量和计算机视觉研究至关重要。基本挑战涉及可靠地衡量真实数据和所谓数据之间的差异。这样的措施对于安全至关重要的应用（例如自动驾驶）至关重要，在这种应用中，在此驾驶中可能会影响汽车的感知并造成致命事故。以前的工作通常是为了在一个场景上模拟数据并在不同的现实世界中分析性能，阻碍了来自网络缺陷，类别定义和对象代表的域差距的不相交分析。在本文中，我们提出了一种新的方法，用于测量现实世界传感器观测值和代表相同位置的模拟数据之间的域间隙，从而实现了全面的域间隙分析。为了测量这种域间隙，我们引入了一种新型的公制狗PCL和评估模拟点云的几何和语义质量的评估。我们的实验证实了引入的
环境气象
环境气象学的双度科学硕士课程由特伦托大学和因斯布鲁克大学共同管理。该计划中提供的课程涵盖了与大气和气候过程有关的各种主题及其与环境系统的联系。学生将受到刺激，以熟悉接近天气，气候和环境科学的不同方式，包括实验技术，理论分析和数值模拟。环境气象学中的毕业生将能够准备和提出天气预测，进行大气和环境测量，分析和解释来自观测值的数据，以及运行数值模型，以模拟大气和环境过程。在第一年的特伦托大学和第二年的第一学期在特伦托大学和因斯布鲁克大学进行了讲座。第四学期致力于论文和相关活动，可以在两所大学中的任何一个，或在另一所大学，研究机构或运营组织（气象服务，环境机构等）上花费根据适当的协议。与Fondazione Edmund Mach（FEM）合作教授环境气象大师。
对象目标导航的调查-ORCA-加的夫大学
摘要 - 对象目标导航（ObjectNav）是指在看不见的环境中导航到对象的代理，这是完成复杂任务时通常需要的能力。尽管它引起了体现的AI社区研究人员的越来越多的关注，但对ObjectNAV的当代和全面调查并没有。在这项调查中，我们通过总结了70多个最近的论文来概述该领域。首先，我们给出了ObjectNav的前期：定义，模拟器和指标。然后，我们将现有作品分为三个类别：1）直接将观测值映射到操作的端到端方法，2）由映射模块，策略模块和路径计划模块组成的模块化方法，以及3）使用零量的零摄像方法，使用零量量学习来进行导航。最后，我们总结了现有作品的性能和主要故障模式，并讨论了ObjectNAV的挑战。本调查将为该领域的研究人员提供完整的信息，以更好地了解ObjectNAV。
什么时候可以观察到的强化学习不是可怕的？
强化学习的应用（RL），尽管缺乏有关受控系统潜在状态的完整信息，但在该范围内，学会学会做出一系列裁定，即它们在国家的部分观察性下起作用，但无处不在。部分可观察到的RL可能很难 - 众所周知的信息理论结果表明，在最坏情况下，学习部分可用的马尔可夫决策过程（POMDP）需要指数级的样本。然而，这并不排除在学习是可以解决的庞大的POMDP的大型子类的存在。在本文中，我们确定了这样的子类，我们称之为弱揭示的POMDP。这个家庭排除了POMDP的病理实例，在某种程度上，观察结果是无知的，从而使学习艰难。我们证明，对于弱揭示了POMDP，一种简单的算法结合了乐观和最大似然估计（MLE），以确保保证多样性样本复杂性。据我们所知，这是从胜过pomdps中的相互作用中学习的第一个可证明的样本效果结果，其中潜在状态的数量可以大于观测值的数量。
探测北纬 80 度大气
高北极中的大气测量值是具有挑战性的，因为该地区的偏远，困难的转运，不一致的通信和极端的环境条件。在2003年，在加拿大环境（EC）北极平流层臭氧观测站（Astro）关闭后，一群大学和政府科学家发现了加拿大大气变化的网络（Candac），这是一群高北极观测值，这是一项高优先级的高优先性，需要改善加拿大族群的研究测量结果。为选择一个站点并获取所需资金以填充它而做出了巨大的努力。这项活动在2007年国际极地年（IPY）的规划中获得了新的紧迫性，高北极观测站将直接响应IPY意图，不仅是为了在整个IPY时间范围内进行密集的测量，还要“留下观察站点，设施和系统的遗产，以支持正在进行的极地研究和监测”（ICSU，2004：10）。