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Truantv。Speruhn等。 （RDB-23- ...
1作为最初的事项，被告在驳回巴尔的摩县警察局的综合动议中指出，不是Sui Juris。（ECF No.8-1在1-3。）原告承认，巴尔的摩县是该诉讼的适当实体，而不是BCPD，但他认为，适当的补救措施并非被解雇。（ECF No.11，15–17。）相反，原告要求该法院根据《联邦民事诉讼程序》 15（a）（2）代替巴尔的摩县将BCPD替换为被告，该法院规定，法院在司法公正时必须自由休假。原告修正的申诉断言，对BCPD的伯爵和VIII伯爵伯爵和VIII。（ECF No.4，在23–24。）虽然原告关于过失雇用，保留或监督（VII伯爵）的主张出于实质性原因失败，但这是原告赔偿索赔（VIII伯爵）的唯一缺陷。因此，本法院的书记员将仅将适当的被告巴尔的摩县替换为巴尔的摩县警察局。在此，该法院指的是巴尔的摩县警察局或BCPD，它指的是替代的被告巴尔的摩县。
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摘要 - 在机器人技术和自动化等许多现实世界中，高度要求注册。注册在某种程度上挑战，因为获得的数据通常很吵，并且有很多异常值。此外，在许多实际应用中，一个点集（PS）通常仅涵盖另一个PS的部分区域。因此，大多数现有的注册算法无法保证理论融合。本文介绍了一种新颖，健壮和准确的三维（3D）刚性点集（PSR）方法，该方法是通过将最先进的（SOTA）贝叶斯相干点漂移（BCPD）理论推广到场景中来实现的，以使高维点集（PSS）位于AniSAlIniSAIS噪声中。高维点集通常由位置向量和正常向量组成。一方面，使用正常向量，提出的方法对噪声和离群值更为强大，并且可以更准确地找到点对应关系。另一方面，将注册纳入BCPD框架将保证该算法的理论收敛。我们在本文中的贡献是三倍。首先，将两个一般PS与正常向量对齐的问题纳入了变异的贝叶斯推理框架中，该框架可以通过概括BCPD方法来解决，同时考虑了各向异性位置噪声。第二，算法迭代期间的更新参数以封闭形式或迭代解决方案给出。第三，进行了广泛的实验，以验证提出的方法及其对BCPD的显着改进。