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World File Search SystemReconstruction
高斯表面跟踪和重建
重新介绍细节。sec中引入的。主纸的3.5，在生成新面孔后，我们通过将新生成的面孔与原始网格集成在一起来更新基础网格拓扑。此过程涉及从原始网格中删除特定面孔，确定相应的新生成的面孔，并无缝连接它们。此方法首先识别未结合重量超过预定义阈值的原始面。这些面孔随后由它们的连接组件分组。我们删除了包含比指定阈值更多的面孔的任何连接组件。接下来，我们创建一个体素体积，以记录删除的面孔中无界的高卢人的位置。在此卷中，我们根据其连接的组件确定新的脸部并取出孤立的面部，并准备与其余原始网格集成在一起。连接过程涉及顶点匹配的两个步骤：首先，对于新生成的面边界上的每个顶点X，我们将其最接近的顶点y放在原始网格边界上，将其位置设置为y，然后合并；然后，对于原始网格边界上的无与伦比的顶点，我们在新的面边界上找到了最接近的顶点，并执行类似的对齐和合并操作。最后，我们通过边缘翻转和孔填充操作完成网格重新冲突，以确保无缝表面。
基于社区的全...重建与模拟
Armando Romani 1，+，Alberto Antonietti 1，Davide Bella 1，Julian Budd 1,3，Elisabetta Giacalone 2，Kerem Kurban 1，3SáraSáray3,4 3,4，Marwan Abdellah 1，Marwan Abdellah 1，Alexis Arnaudon 1，Alexis Arnaudon 1，Elvis Bocina 1，Cristina，coristina，curestina，jorsine，jorsine，jores 14 1，Joanne Falck 5，Cyrille Favreau 1，Michael Gevaert 1，Juan B. Hernando 1，5 Joni Herttuainen 1，Genrich Ivaska 1，Lida Kanari 1，Anna-Kristin 1，Anna-Kristin Kaufmann 1，James King 16 Lange 5,6 Lange 5,6，Huanxiang lu 1，lu lu 1，li anna liarina liina liina liina liina liina liina liina liina liina liina liina liina liina liina liina， ，7 Judit Planas 1，Pranav Rai 1，Srikanth Ramaswamy 1，Michael W. Reimann 1，Juan Luis Riquelme 1，Nadir Guerre 18，RománVinghalSood 1，MohamethFrançoisSy 1，Werner van Geit 1，Werner van Geit 1，liesbeth vanherpe 1，therpe 1，tamás ER 1，*，FelixSchürmann1，*，Alex M. Thomson，Migli，10，20* Kali 3,4，*，+和Henry Markram 1，*，*，+ 11
III期和IV期非小细胞肺癌患者静脉血栓栓塞的风险：全国范围的描述性队列研究
有多种可行的口感重新分解，并且在文献中提出了几种算法。de almeida及其同事12的一种算法包括基于基因的参与和存在不良特征的分类系统（咽部颈动脉暴露在咽部中，颈部与颈部进行沟通，> 50％的软pa嘴切除）。paptents通常没有任何不良特征（I/II类）以次要意图，一级闭合或局部皮瓣进行重建，这些闭合或局部襟翼利用后咽后附近的Tis-Sue和上级狭窄者进行了重建。具有不良特征的患者（III/ IV类）需要区域组织转移，并考虑自由皮瓣重建。区域襟翼，例如下岛皮瓣，13个胸大肌瓣，14和胸骨骨皮瓣15，在文献中都得到了很好的描述。进行自由组织转移，以解决广泛的pal骨和咽部缺陷，并且可能需要基于疾病严重程度的辅助放疗的患者。无TOR的指示无瓣重建作为指南，每个患者都需要仔细量身定制的决策来选择最佳的重建策略。在我们的经验中，我们对至少三分之一的软触及缺陷或切除的个体进行了柔软的口感重新构造。横向延伸，包括内侧翼状和颈内动脉的暴露也是自由组织转移的考虑。16患者咽部收缩和至少一半的舌底，对术后吞咽困难产生了重大影响，通常也会经历微血管重建。 最后，先前放射疗法的史可能会对伤口愈合产生负面影响，并且是吸入的独立风险因素，是另一个重要因素。患者咽部收缩和至少一半的舌底，对术后吞咽困难产生了重大影响，通常也会经历微血管重建。最后，先前放射疗法的史可能会对伤口愈合产生负面影响，并且是吸入的独立风险因素，是另一个重要因素。
经济复苏和重建计划
• 通过非洲大陆自由贸易区整合非洲市场 • 通过本地化战略增加国内生产 3. 但在 2020 年 3 月，COVID-19 爆发，对健康和经济造成了毁灭性的影响；dtic 紧急采取行动，支持卫生系统、保护生计和本地化。 4. 在严格封锁期间急剧下滑之后，经济从 2021 年开始反弹，同时应对新一波疫情，适应应对 COVID-19 的新工作方式，并制定 ERRP。 5. 当经济开始重建势头时，夸祖鲁-纳塔尔省和豪登省 7 月的骚乱中断了增长热潮。虽然物理损坏仅限于这些省份的企业，但负面影响已波及整个经济。 6. 7 月之后，重点已转移到巩固对 COVID-19 和骚乱的应对措施，同时将工作重新集中在三个战略目标上：工业化、转型和建设一个有能力的国家
kfc：知识重建和饲料
将生成模型适应持续学习（又称cgl）最近引起了对计算机视觉的极大兴趣（Huang等，2024； Belouadah等，2021）。CGL的臭名昭著的问题是灾难性的遗忘，这反映了这样一个事实，即当发电机学习新任务时，它会忘记其以前学习的任务（Parisi等，2019）。主要的CGL方法是生成性重播（GR）（Shin等，2017; Van de Ven等，2020），该方法在混合数据集中重新训练了一个新的发电机，该数据集合了从先前的生成器和当前任务的真实样品产生的伪样品。一些扩展的CGL方法仅在当前任务数据上训练发电机，例如CEWC（Seff等，2017）和Mgan（Wu等，2018; Liu等，2020）等。然而，这些方法主要在条件生成的对抗网络（CGAN）上进行了研究，并且它们对于单个增量任务是可行的，而对于多个顺序任务，CGAN可以诱导不稳定的训练，从而导致下质量的样品（CONG等，2020）。
石墨烯/六角形的粘附和重建...
Table 1: 1L-G/1L-hBN stacking configurations and corresponding equilibrium separations, BEs, and breathing-mode (out-of-plane zone-center optical phonon) frequencies, obtained by fitting Equation 1 to DMC energy data obtained with both layers forced to adopt the lattice constant of G. C, B, and N atoms are shown as black, orange, and green balls, respectively.六边形sublattices A和B在配置中标记。I.偏移ℓ是从相应的B-N键中心的每个C-C键中心的平面位移。a 1和2是晶格向量，如图1b所示。由于在每种情况下使用相同的DMC 1L能量，因此不同配置的DMC平衡是相关的；因此，差异比绝对BES上的误差线所建议的更精确。相对BES的错误显示在表2中。
PET 图像重建的人工智能
人工智能 (AI) 继续对物理学、自然语言处理、金融、人力资源、图像处理、蛋白质折叠 ( 1 ) 和病毒突变预测 ( 2 ) 等众多高度多样化的领域产生显著影响。广义上讲，人工智能是任何能够从示例数据或经验中学习如何执行任务的技术。这项技术与人类程序员或工程师提供大量且详尽的指令以执行任务的传统模式形成鲜明对比。人工智能的力量毋庸置疑，但与其他突破性技术一样，它的采用最初会引发担忧、怀疑甚至道德问题。特别是，人工智能在医学成像领域的应用已显示出巨大的潜力 ( 3 )，但一个关键问题是，当患者的生命经常受到威胁时，我们在多大程度上可以信任人工智能形成用于指导临床决策的图像。这篇简短的文章将探讨人工智能在 PET 图像形成或重建方面的方法、优势和问题（4），并将重点关注人工智能的一个分支学科，即深度学习（5）。我们将定义深度学习，然后将这个术语与人工智能互换使用。
使用分割形状合并方法重建建筑物
梁 M.K.和杨，Y.H. （1990_. 曲线拟合中的动态条带算法。计算机视觉、图形和图像处理，51：146-165。Overby，J.，Bodum，L.，Kjems，E.和Iisoe，P.M.（2004）。自动3D建筑物重建使用霍夫变换从机载激光扫描和地籍数据中重建。国际摄影测量、遥感和空间信息科学档案，35(B3)：296-301。Peternell, M. 和 Steiner, T. (2004)。分段平面物体的重建从点云重建建筑物模型。计算机辅助设计。36:333-342。Rau, J.Y. 和 Chen, L.C. (2003)。从三维线段重建建筑物模型。摄影测量工程与遥感，69(2):181-188 . Schealbe，E. (2004)。通过特定正交投影中的直线检测从机载激光扫描仪数据生成 3D 建筑物模型。国际摄影测量、遥感和空间信息科学档案，XXXV(B3):249-254。Schroder，F. 和 Robbach，P . (1994). 管理数字地形模型的复杂性。计算机与图形学，18:775-783。Sugihara, K. 和 Hayashi, Y. (2003). 通过集成半自动生成 3-D 建筑模型CG 和 GIS。国际地球科学和遥感研讨会，6:919-3921。Vosselman, G. 和 Dijkman, S. (2001)。从点云和平面图重建 3D 建筑模型。国际摄影测量、遥感和空间档案信息科学,34(3/W4):37-43。