摘要 - 在自动移动和机器人系统的感知框架内,对Lidars通常生成的3D点云的语义分析是许多应用程序的关键,例如对象检测和识别以及场景重建。场景语义分割可以通过将3D空间数据与专门的深神经网络直接整合在一起来实现。尽管这种类型的数据提供了有关周围环境的丰富几何信息,但它也提出了许多挑战:其非结构化和稀疏性质,不可预测的规模以及苛刻的计算要求。这些特征阻碍了实时半分析,尤其是在资源受限的硬件 - 构造方面,构成了许多机器人应用的主要计算组件。因此,在本文中,我们研究了各种3D语义分割方法,并分析了其对嵌入式NVIDIA JETSON平台的资源约束推断的性能和能力。我们通过标准化的培训方案和数据增强进行了公平的比较,为两个大型室外数据集提供了基准的结果:Semantickitti和Nuscenes。
摘要 在知识文明时代,科学技术对于发展、现代化和经济繁荣至关重要。通过各种形式的大众媒体向公众宣传这些至关重要的科学技术问题的做法可以称为科学传播的重要手段之一。对文献的批判性分析表明,印刷媒体似乎比其他媒体更能教育大众有关科学和技术的问题。RNI 2018-19 报告显示,印度约 80% 的印刷媒体使用印度语,农村地区的发行量和读者群正在逐渐增加。同样的农村背景的人正遭受各种迷信、黑魔法等的困扰,并因缺乏对当地资源使用情况的了解而失去创新机会。本研究采用内容分析技术,通过选择两份全州卡纳达语日报,调查了科学技术信息报道的趋势。研究发现,与其他类别的报道相比,科学传播仍然微不足道。科学出版物仍然以事件为导向(情节性),而农业、环境、天文学和国防子主题则占据了主导地位。新闻是主要形式,约 80% 的故事都附有图片/插图。
(关于海达号的历史和意义的总结基于国防部历史遗产司海军历史小组组长迈克尔·惠特比先生提交的论文)海达号是加拿大最著名的军舰。哈利法克斯的萨克维尔号是加拿大海军在二战中,特别是大西洋战役中贡献的纪念碑,而海达号则体现了加拿大在本世纪大部分时间的海军经验:从战前小小的加拿大皇家海军为生存而挣扎的岁月,到战争年代加拿大为全球海战做出贡献,再到冷战时期加拿大作为北约成员国遏制海上侵略。在作战经验、国家和海军政策、技术发展、历史人物和加拿大海上文化体验方面,海达号反映了我们航海经验的重要组成部分。自 1910 年成立以来,加拿大海军主要以驱逐舰为主。这种类型的战舰最适合我们的海军需求:灵活、足够小,可以用于近海防御,但又足够坚固,有足够的耐力来抵御北大西洋和太平洋的恶劣条件,武器装备也足够强大,可以抵御我们最有可能遇到的威胁。它们可以在加拿大造船厂建造,这始终是一个重要的考虑因素,