概述 1 查找项目 2 各省特定数据库 3 阿尔伯塔省 3 萨斯喀彻温省 4 马尼托巴省 4 西北地区 4 爱德华王子岛省 4 安大略省 4 新斯科舍省 5 新不伦瑞克省 5 纽芬兰和拉布拉多省 5 育空地区 6 不列颠哥伦比亚省 6 魁北克省 7 附加地图图层 7 电池储能 7 本土可再生能源 9 太阳能潜力 10 主要发现总结 10 参考文献 12
构建准确的地图是构成可靠的局部设备,计划和导航的关键构建块。我们提出了一种新的方法,可以利用LiDAR扫描来建立动态环境的准确地图。为此,我们建议将4D场景编码为新的时空隐式神经图表示,通过将时间依赖性的截断符号距离函数拟合到每个点。使用我们的代表,我们通过过滤动态零件来提取静态图。我们的神经表示基于稀疏特征网格,一种全球共享的解码器和时间依赖性的BAIS函数,我们以无监督的方式共同优化。要从一系列li-dar扫描中学习此表示,我们设计了一个简单而有效的损耗函数,以分段方式监督地图优化。我们在包含静态图的重建质量和动态点云的分割的各种场景上评估了我们的方法1。实验结果表明,我们的方法是删除输入点云的动态部分的过程,同时重建准确而完整的3D地图,以超出几种最新方法。
虽然大朗德邦联部落现在居住在俄勒冈州大朗德的大朗德保留地,但该部落的原住民曾经居住在俄勒冈州、华盛顿州西南部和加利福尼亚州北部的大部分地区。直到 1856 年这些原住民被迫离开家园后,他们才开始主要居住在大朗德。随着这次迁移和重新安置,许多部落失去了通往部落重要地点的通道,例如威拉米特瀑布、玛丽峰、桌岩等。
工作论文 2024 年 12 月 关于作者 Eleonora L. Cammarano 是约翰霍普金斯大学 SAIS 2025 年国际事务文学硕士 (MAIA) 候选人。她于 2023 年以优异成绩毕业于约翰卡伯特大学,完成环境和平建设顶点项目,主修国际事务,辅修哲学和经济学。Eleonora 的主要兴趣在于气候变化与安全的交叉点、有效的和平干预以及全球南方视角。Branson Gillispie 是约翰霍普金斯大学高级国际研究学院 (SAIS) 国际关系文学硕士 (MAIR) 二年级学生,拥有肯塔基州列克星敦特兰西瓦尼亚大学的国际事务和写作修辞与传播文学学士学位。他的研究兴趣涉及欧洲和欧亚大陆的冲突解决、民族主义、身份、移民和社会之间的交叉点。Manan Shah 是 FOGGS 的研究、IT 和通信顾问。他毕业于印度马尼帕尔理工学院,获得计算机科学与工程学士学位,辅修大数据。他的兴趣领域包括社会学、国际关系、气候变化和经济学。 FOGGS 论文系列编辑:Georgios Kostakos 研究助理:Antoine Brimbal 格式和出版:Manan Shah 免责声明 本出版物由 FOGGS 发行,仍归基金会所有。在注明出处的情况下,可以非商业目的复制。本出版物的内容由作者负责,不应被解释为一定反映 FOGGS 执行委员会或 FOGGS 合作伙伴或赞助商的观点。
a。数据中心:我们的数据托管在美国境内的云数据中心上,遵守数据管辖权和法规遵守。这些数据中心是ISO 22301:2019认证,通过这些中心的强大设计和部署增强了业务连续性。数据中心遵循严格的物理安全控制,包括24/7的安全监视,严格的人员访问控制,环境灾难保护,火灾检测和抑制系统以及不间断的电源系统。这种强大的安全基础架构保护您的数据免受潜在威胁。
图 2.1:国王十字站和彭顿维尔路空间战略区域场地分配位置...................................................................................................................................... 4
扩散模型代表文本到图像生成中的新范式。除了从文本提示中生成高质量的图像之外,诸如稳定扩散之类的模型已成功扩展到了共同生成的分段伪遮罩。但是,当前的敏感主要依赖于提取与用于图像合成的及时单词相关的关注。这种方法限制了从文本提示中未包含的单词代币中得出的分割掩码的产生。在这项工作中,我们介绍了开放式摄影注意力图(OVAM) - 用于文本到图像扩散模型的无训练方法,可为任何单词生成注意力图。此外,我们提出了一个基于OVAM的轻巧优化过程,用于查找具有单个注释的对象类的准确注意图。