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2023 年 5 月 16 日搜索更新......
为了确定第二次世界大战期间在科雷兹省梅马克镇被法国游击队和游击队射杀的德国士兵遗骸的潜在位置，科雷兹省退伍军人办公室和 VDK（负责维护德国战争坟墓的德国组织）将在 6 月底在科雷兹省长领导下组织一次探地雷达土壤分析活动。
武装部队部新闻发布会
会议将讨论武装部队部长塞巴斯蒂安·勒科努先生的议程以及该部的当前问题。本周将呈现两个主题焦点。第一篇将致力于发布《运营法手册》。该报告将由武装部队部法律事务副主任卡米尔·福尔女士发表。第二个主题将由陆军总参谋部发言人皮埃尔·高迪利埃上校在行动更新中介绍。会议将专门介绍圣女贞德 2023 任务。圣女贞德小组指挥官 Emmanuel Mocard 上尉将概述任务要点。
引爆点的复仇 脚注
● 第 44 页 – 需要说明的是，Esformes 家族并非绝对诚实。他们与伊利诺伊州的州法规发生了一些相对较小的冲突。但规模远不及迈阿密的事件。 ● 第 48 - 49 页 – 还应指出，博尔德和布法罗在心脏病治疗方面的差异并不一定意味着在博尔德比在布法罗患心脏病更好。相反，心脏导管插入术非常昂贵。它本身就有风险。几乎没有证据表明你在布法罗死于心脏病的可能性比在博尔德更大。如果说有什么不同的话，那就是如果每个心脏病患者都被送往纽约西部接受治疗，而我们把省下的钱花在鼓励高血压患者吃得更好、多锻炼上，那么出了名的浪费和昂贵的美国医疗系统就会得到很大的改善。 ● 第 72 页 – 迈阿密的最后一个转折是，在埃斯福梅斯获得特朗普赦免后，检方采取了不同寻常的措施，试图以最初使用的指控的变体对他进行重审。这一次，埃斯福梅斯认罪，以避免第二次审判。根据协议，他免于入狱，但要支付数百万美元的罚款。
情况说明书 Hunters Point 海军造船厂
F 区概况 F 区覆盖约 443 英亩的海上码头和沉积物，过去曾用于船舶维修和保养。多年来，造船厂活动的溢漏和径流污染了旧金山湾的部分地区。主要污染物包括多氯联苯 (PCB)、铜、铅和汞。
通过图卷积和可逆神经网络对潜在空间中的点云进行去噪
点云经常包含噪声和异常值，为下游应用带来障碍。在本文中，我们介绍了一种新颖的点云去噪方法。通过利用潜在空间，我们明确地发现噪声成分，从而可以提取干净的潜在代码。这反过来又有助于通过逆变换恢复干净点。我们网络中的一个关键组件是一个新的多层图卷积网络，用于捕获从局部到全局各个尺度的丰富几何结构特征。然后将这些特征集成到可逆神经网络中，该网络双射映射潜在空间，以指导噪声解缠结过程。此外，我们使用可逆单调算子来模拟变换过程，有效地增强了集成几何特征的表示。这种增强使我们的网络能够通过将噪声因素和潜在代码中的内在干净点投影到单独的通道上来精确区分它们。定性和定量评估均表明，我们的方法在各种噪声水平下都优于最先进的方法。源代码可在 https://github.com/yanbiao1/PD-LTS 获得。
一种基于点集变换估计的迭代量子方法
量子计算 (QC) 的出现提供了一种全新的计算范式，它利用量子机制的原理，有望以指数级加速特定问题的解决，同时显著减少数据存储空间等资源的消耗 [ 12 , 25 , 31 , 36 ]。直观地说，量子系统可以呈现混合状态，本质上是同时存在于几种纯状态，利用这一事实，可以同时对所有这些状态进行计算。这种效应称为量子并行性，它将量子计算机与只能执行顺序计算的经典计算机区分开来 [ 28 ]。绝热量子计算 (AQC) 是 QC 的一个子领域，它已成为一种很有前途的方法，可以在经典计算机上近似解决众所周知的组合问题，比如 NP 难题 [ 21 , 22 ]。 AQC 优化算法通常解决的问题类别之一是所谓的二次无约束二元优化 (QUBO) 问题，其形式为
媒体发布|尼克·杜克森（Nick Duerksen）被任命为土地发展总监
关于犹他州的观点，有一个曾经是一代的机会，可以以经济上强大且在环境上可持续的方式开发600英亩的国有财产，称为“ The Point”。被广泛认为是犹他州历史上最重要的发展机会之一，这一点由重要的基础设施很好地为犹他州快速发展的技术行业的中心而中心。该网站提供了前所未有的潜力，可以创建一个创新枢纽，该枢纽促进技术进步，培养综合用途的城市地区，并保护公园和开放空间。该点的自然资产为该网站提供了一个以环保的方式开发该网站的机会，从而增强了犹他州的生活质量。
了解猎人点海军造船厂气候影响评估
海军正在努力完成其对HPN疗法的第五次审查。本次审查包括对气候变化对海平面上升的预计影响的评估以及2035年和2065年日历年的地下水水平的变化。这项评估的结果将有助于海军与环境最佳实践，监管要求和长期可持续性目标保持一致。
郁金香：用于提高LIDAR点云的变压器
LIDAR UPSMPLING对于机器人和自动驾驶汽车的启示系统来说是一项艰巨的任务，这是由于大型场景的稀疏结构稀疏和不规则的结构。最近的作品建议通过将LIDAR数据从3D欧几里得空间传播到2D图像空间中的一个超级分辨率问题来解决此问题。尽管他们的方法可以生成具有细粒细节的高分辨率范围图像，但由此产生的3D点云是10个模糊细节并预测无效的点。在此pa-per中，我们提出了郁金香，这是一种从低分辨率激光雷达输入中重建高分辨率激光圈云的新方法。我们还遵循一种基于图像的方法，但特定地修改了基于Swin-Transformer网络的贴片和窗口几何形状，以更好地拟合范围图像的特性。我们在三个公共现实世界和模拟数据集上进行了几项实验。郁金香在所有相关指标中都优于最先进的方法，并且比以前的工作生成了强大，更现实的点云。该代码可在https：//github.com/ethz-asl/tulip.git上找到。