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救援，改革，重建
●对应急发电机和国家设备的发电设备的提升限制和波浪检查已被破坏。●教育拥有保险的消费者，他们可以收到其保险公司支付的额外生活费用，以至少解决他们对庇护所的近期需求（即酒店与健身房）。●因这种灾难而流离失所的人所面对的道路可能是漫长而艰巨的道路。问题的很大一部分是从公共和私营部门的各种组织中，人们需要的服务的分散性质。美国数字响应具有资源和专业知识，可以帮助设计以人为本的“旅程” - 实际上是一站式商店。●在短期内，我们还需要放下障碍，以允许本地信仰和慈善组织在后果中提供援助。奇诺山（Chino Hills）的Calvary Chapel的Jack Hibbs牧师正在与Golden一起加入，努力动员教会和其他礼拜场所，以帮助流离失所的家庭并支持急救人员。●保险是焦虑的主要来源。尽管我们需要对整个监管框架进行长期改革（见下文），但在短期内，我们提议要求联邦政府（通过FEMA提供的最适当交付的联邦政府提供保险预付款”担保，这将使现在可以收到所有付款，并在后来的保险公司偿还。
ml辅助重建CMS HGCAL.pdf
相1算法仅使用η-φ信息进行超集群。使用HGCAL的成像功能开发了一个新的深神经网络。推理使用位置和角变量成对运行。超级集体是迭代建造的，在得分上设置了阈值。
从单目遥感图像进行 3D 建筑物重建
与从 LiDAR 数据和多视图影像重建相比，倾斜影像重建是大规模城市建模的重要研究问题和经济解决方案。然而，建筑物足迹和立面的部分不可见性、严重的阴影效应以及大范围区域内建筑物高度的极端变化等若干挑战将现有的基于单目影像的建筑物重建研究限制在某些应用场景中，即从近地面影像建模简单的低层建筑物。在本研究中，我们提出了一种新颖的单目遥感影像 3D 建筑物重建方法，解决了上述困难，从而为更复杂的场景提供了一种有吸引力的解决方案。我们设计了一个多任务建筑物重建网络 MTBR-Net，通过四个语义相关任务和三个偏移相关任务来学习倾斜影像的几何属性、3D 建筑物模型的关键组件及其关系。网络输出通过基于先验知识的 3D 模型优化方法进一步集成，以生成最终的 3D 建筑模型。在公共 3D 重建数据集和新发布的数据集上的结果表明，与目前最先进的方法相比，我们的方法将高度估计性能提高了 40% 以上，将分割 F1 分数提高了 2% - 4%。
创意人重建纽约
从2013年到2023年，近15倍上州就业增长率的15倍。 此外，在北部社区中，工作艺术家是人口始终增长的少数部分。 在纽约州北部，居民艺术家人口增长了21％。 可悲的是，我们创意产业中的这些快速转变超过了国家经济发展工具以支持工人。 例如，上州（区域经济发展委员会）REDC仅授予了2021年与艺术和文化有关的所有赠款的3.7％。 此外，在2022年全纽约州的104个DRI项目中，只有12个与艺术和文化有关。 1资金来支持这一增长的经济工具，反过来，增长对经济的积极影响正在减少，而与艺术和艺术相关的就业资金的资金在政府和慈善部门都下降了。 ●该州的经济决策者不能闲置。 我们的领导人必须开发从2013年到2023年，近15倍上州就业增长率的15倍。此外，在北部社区中，工作艺术家是人口始终增长的少数部分。在纽约州北部，居民艺术家人口增长了21％。可悲的是，我们创意产业中的这些快速转变超过了国家经济发展工具以支持工人。例如，上州（区域经济发展委员会）REDC仅授予了2021年与艺术和文化有关的所有赠款的3.7％。此外，在2022年全纽约州的104个DRI项目中，只有12个与艺术和文化有关。1资金来支持这一增长的经济工具，反过来，增长对经济的积极影响正在减少，而与艺术和艺术相关的就业资金的资金在政府和慈善部门都下降了。●该州的经济决策者不能闲置。我们的领导人必须开发
EP Collisions中D0重建的机器学习（ML） 沙丘远检测器光子检测系统的特征和表演 «Moleculardna
●在Milano-Bicocca和Ciemat中测试的HD-XA PDE●相同的sipms（在CIEMAT和MIB之间交换），但不同的WLS栏●这些四个配置在Protodune-HD NP04中同样表示，并且在数字和位置W.R.T.中平衡。横梁，进行公平比较●跨言论校正
表演者：一种新型的PPG至ECG重建变压器，用于心血管疾病检测的数字生物标志物
心电图（ECG）是一种捕获心脏活动的电测量，是诊断心血管疾病（CVD）的金标准。但是，由于ECG需要使用用户参与，因此不可避免地进行心脏监测。相比之下，光电学（PPG）提供了易于收集的数据，但其精度有限限制了其临床用法。为了确定这两个信号的优势，最近的研究不适合将PPG信号重新构成到ECG的各种深度学习技术；但是，缺乏文本信息以及降低噪声生物医学信号的能力最终会限制模型的影响。在这项研究中，我们提出了一种基于变压器的新型体系结构，可从PPG重建ECG，并将PPG和重建的ECG与CVD检测的多种方式相结合。此方法是第一次在生物医学波形重构上进行了变压器序列到序列转换，并结合了PPG和ECG的优势。我们还创建了基于斑块的注意（SPA），这是一种效率方法，用于编码/解码生物医学波形。通过获取各种序列长度并捕获交叉点连接，SPA最大程度地提高了本地特征和全局上下文反复的信号操作。所提出的体系结构在BIDMC数据库上生成了0.29 RMSE的状态性能，以重新构建PPG到ECG，超过了先前的研究。我们还在模拟III数据集上评估了该模型，在CVD检测中达到了95.9％的精度，并在PPG-BP数据集中评估了该模型，在相关的CVD糖尿病检测中达到了75.9％的精度，表明其一般能力。作为一种概念证明，一种名为Pearl（原型）的耳环可穿戴式可穿戴，旨在扩大护理点（POC）医疗保健系统。
知道您的邻居：通过空间视觉语言推理改善单视的重建
从单个视图中恢复3D场景几何形状是计算机视觉中的基本问题。虽然经典的深度估计方法仅推断出2.5D场景表示为图像平面，但最新的基于辐射范围的aperach是重建完整的3D代表。然而，这些方法仍然在被占地的区域困难，因为没有视觉观察的几何形状需要（i）周围的语义知识，以及（ii）关于空间上下文的推理。我们提出了Kyn，这是一种单视场景重建的新方法，其原因是语义和空间上下文来预测每个点的密度。我们引入了一个视觉模块模块，以使用细粒度的语义信息丰富点特征。我们通过语言引导的空间注意机制在整个场景中汇总了点表示，以产生意识到3D语义环境的每点密度预测。我们表明，与预测每个3D点的密度相比，Kyn改善了3D形状的恢复。我们在Kitti-360上实现了最新的场景和对象重建结果，并且与先前的工作相比，零弹性概括的改进。项目页面：https：//ruili3.github.io/kyn。
PointNeuron：通过点云的几何和拓扑学习进行 3D 神经元重建
从 3D 显微镜图像重建数字神经元是研究大脑连接组学和神经元形态的重要技术。现有的重建框架使用基于卷积的分割网络在应用追踪算法之前将神经元从噪声背景中分割出来。追踪结果对原始图像质量和分割精度很敏感。在本文中，我们提出了一种新的 3D 神经元重建框架。我们的关键思想是利用点云的几何表示能力来更好地探索神经元的内在结构信息。我们提出的框架采用一个图卷积网络来预测神经骨架点，采用另一个图卷积网络来产生这些点的连通性。我们最终通过解释预测的点坐标、半径和连接来生成目标 SWC 文件。在 BigNeuron 项目的 Janelia-Fly 数据集上进行评估，我们表明我们的框架实现了具有竞争力的神经元重建性能。我们对点云的几何和拓扑学习可以进一步有益于 3D 医学图像分析，例如心脏表面重建。我们的代码可在 https://github.com/RunkaiZhao/PointNeuron 上找到。
基于二维稀疏心脏磁共振成像的三维双心室心脏形状重建和建模的神经变形模型
我们提出了一种新颖的神经可变形模型 (NDM)，旨在从二维稀疏心脏磁共振 (CMR) 成像数据中重建和建模心脏的三维双心室形状。我们使用混合可变形超二次曲面对双心室形状进行建模，该超二次曲面由一组几何参数函数参数化，能够进行全局和局部变形。虽然全局几何参数函数和变形可以从视觉数据中捕捉到总体形状特征，但可以学习局部变形（参数化为神经微分同胚点流）来恢复详细的心脏形状。与传统可变形模型公式中使用的迭代优化方法不同，可以训练 NDM 来学习此类几何参数函数、来自形状分布流形的全局和局部变形。我们的 NDM 可以学习以任意尺度加密稀疏心脏点云并自动生成高质量的三角网格。它还可以隐式学习不同心脏形状实例之间的密集对应关系，以实现准确的心脏形状配准。此外，NDM 的参数直观，医生无需复杂的后处理即可使用。大型 CMR 数据集上的实验结果表明，NDM 的性能优于传统方法。