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分区调整和上诉委员会工作人员报告
分区调整和上诉委员会工作人员报告日期：2020 年 6 月 4 日项目：120 Hardin Oak Drive（特别例外 2020-004）申请人/业主：Louisa DiLeone 和 Brain Huff 地点：120 Hardin Oak Drive（Hardin Oak Drive 以北，Golden Ashe Court 以东）请求摘要这是根据分区条例第 4-4-A-2 节的授权，对附属公寓进行特别例外申请。申请人提议在现有住宅上扩建以容纳附属公寓。背景该标的物业为一栋 3,822 平方英尺的独户建筑，位于 Stillwater Cove 分区一块 14,250 平方英尺的地块上。如果附属公寓与主要住宅或附属独立车库位于同一建筑内，则分区条例允许将其作为特殊例外，但前提是附属公寓只能由直系亲属居住，并且当居住在主要建筑内的家庭搬离主要建筑时，特殊例外将失效。
宏观经济调整程序之后的葡萄牙表现
该计划结束后的发展从需求方面受益于良性的外部经济环境，低利率和旅游业的繁荣。经济利用这些因素的能力在供应方面，结构改革果断地改善了，主要是由于实施欧盟/IMF计划和先前的行动而刺激了。追求结构改革促进了经济的技能水平和出口方向。财务稳定性通过银行业的资本重组和解决不良贷款来提高。在整个程序后期，财政合并继续进行，但仅重点放在标题赤字上，仅有有限的结构性改进，主要依赖于历史上低的利率和缩短的公共投资。
人工智能驱动的风险调整合规性
改善医疗保健结果需要在正确的时间访问正确的数据。Apixio 正在通过数据驱动的智能和分析来推进基于价值的护理。我们针对风险、质量和临床洞察的 AI 解决方案从管理数据和非结构化临床信息中解锁可操作的信息。结果推动了更好的临床决策和更智能的医疗保健方法。
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。
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。
ALS 条带调整的对应框架...
摘要：为了尽量减少机载激光扫描（ALS）条带重叠区域的差异，可以进行条带调整。除了转换模型之外，条带调整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，应在原始点云而不是插值表面或栅格的基础上建立对应关系，以避免精度损失和系统插值效应。基于原始点云的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。我们引入了一种新的对应选择方法，该方法基于点对调整计算的影响。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。在具有挑战性的 ALS 场景的基础上展示了特定变体的好处。