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极端监督实例细分
本文介绍了一种新颖的方法，可以使用极端点，即每个对象的最上方，最左侧，最左侧，bottommost和最右点进行学习。这些要点在现代边界框注释过程中很容易获得，同时为预分段提供了强大的线索，因此可以使用盒子监督的方法以相同的注释成本来提高性能。我们的工作将极端点视为真实实例掩盖的一部分，并传播它们以识别潜在的前面和背景点，它们全部用于训练伪标签生成器。然后，发电机给出的伪标签又用于监督我们的最终模型。在三个公共基准测试中，我们的方法大大优于现有的盒子监督方法，以完全监督的对应物进一步缩小了差距。尤其是，当目标对象分为多个部分时，我们的模型会生成高质量的掩码，而以前的盒子监督方法通常会失败。
塔布锻造厂活动的最新情况
国家意识到该公司过去遇到的困难，并于 2020 年采取了行动，特别是在 2021 年确定了提出对该工业工具进行投资计划的买家。 2022年和2023年，国家向该公司提供了两笔可偿还的预付款，总额超过700万欧元，用于对生产工具进行现代化改造和提高生产能力。
亨特斯角海军造船厂第五次五年评估
FYR 流程的最后一步是最终 FYR 报告。多机构团队目前正在审查第五份 FYR 报告草案。该文件将在 2024 年 3 月 31 日之前供公众审查和评论。在公众评论期结束时，海军将审查所有多机构团队和公众评论。最终 FYR 报告将在与多机构团队解决评论后发布。
FTA094 黑点太阳能农场
是 — 申请人认为，在最终用户所在地建立可再生能源发电设施，在自然灾害发生时，其他能源供应源可能会被切断，从而产生显著的恢复力。在发生灾难（如阿尔卑斯山 8 号断层）时，该项目将能够协助恢复，并为奥玛鲁等城市提供能源，保持经济运转和照明。通过提供电池存储作为项目的一部分，可以在高峰时段和灾难期间存储和释放能源。
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。
Associate-3Ddet：用于 3D 点云对象检测的感知到概念关联
尽管最近的研究通过深度学习技术突破了极限，但从 3D 点云中进行物体检测仍然是一项具有挑战性的任务。由于严重的空间遮挡和点密度随到传感器距离的固有变化，同一物体在点云数据中的外观会有很大变化。因此，设计针对这种外观变化的鲁棒特征表示是 3D 物体检测方法的关键问题。在本文中，我们创新地提出了一种类似域自适应的方法来增强特征表示的鲁棒性。更具体地说，我们弥合了特征来自真实场景的感知域和特征从由富含详细信息的非遮挡点云组成的增强场景中提取的概念域之间的差距。这种领域自适应方法模仿了人脑在进行物体感知时的功能。大量实验表明，我们简单而有效的方法从根本上提高了 3D 点云物体检测的性能并取得了最先进的结果。
