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自动室内建筑物重建...
从点云进行室内重建是摄影测量、计算机视觉和计算机图形学领域的热门话题。由于房间平面图复杂以及视线遮挡，从点云重建室内场景具有挑战性。现有的大多数方法都是处理静止地面激光扫描点云或 RGB-D 点云。在本文中，我们提出了一种从移动激光扫描点云自动重建室内 3D 建筑模型的方法。该方法包括 2D 平面图生成、3D 建筑建模、门检测和房间分割。我们方法的主要思想是根据对点分布的观察将墙体结构分为内墙和外墙两种不同类型。然后我们利用基于图切割的优化方法来解决标记问题，并根据优化结果生成 2D 平面图。随后，我们利用基于 α 形的方法在 2D 投影点云上检测门，并利用平面图分割单个房间。实验表明，该门检测方法可以达到 97% 的识别率，房间分割方法可以达到正确的分割结果。我们还在合成数据上评估了重建精度，这表明我们的方法的精度与最先进的方法相当。
重建在量子理论阐明中的作用
2 这与维格纳对对称原理的看法相呼应，即正如物理理论将传感数据中的规律形式化一样，对称原理将这些理论所提出的定律中的规律形式化（Wigner 1960）。 3 例如，对经典运动量（动量和动能）的重建表明，这些量是伽利略相对论和普遍守恒定律的直接结果，从而建立了该理论的动力学和运动学方面的明确联系，并明确了不受大质量物体束缚的能量形式的必要性（Goyal 2020）。详情请参阅第四节 A。
阿富汗重建特别监察长
根据立法规定，SIGAR 的监督任务是确保独立和客观 • 开展和监督与阿富汗重建拨款或以其他方式提供的资金资助的计划和行动有关的审计和调查。 • 领导和协调旨在促进计划和行动管理的经济、效率和效力的政策并提出建议，防止和发现此类计划和行动中的浪费、欺诈和滥用。 • 使国务卿和国防部长充分和及时地了解与此类计划和行动管理有关的问题和缺陷以及纠正措施的必要性和进展。阿富汗重建包括美国政府任何部门或机构签订的任何重大合同、赠款、协议或其他融资机制，这些合同、赠款、协议或其他融资机制涉及使用拨款或以其他方式提供的资金进行阿富汗重建。
图像重建来自光声投影
Changhui Li, l,m Meng Yang, n, * Sheng Wang, c, * and Jie Tian h,o,p, * a Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center, Hefei, China b School of Engineering Science, University of Science and Technology of China, Hefei, China c Department of Anesthesiology, the First Affiliated Hospital of USTC, Division of Life Sciences and Medicine, University of Science and Technology of China, Hefei, China d Anhui Province Key Laboratory of Biomedical Imaging and Intelligent Processing, Hefei, China e College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China f School of Information Science and Technology, ShanghaiTech University, Shanghai, China g Shanghai Clinical Research and Trial Center, Shanghai, China h CAS Key Laboratory of Molecular Imaging,中国科学院自动化研究所中国北京，国家生物医学成像中心，北京大学，北京，中国北部，n超声部门，复杂严重和稀有疾病的州主要实验室，北京联合医学院医院，中国医学科学院和北京联合医学院，北京，北京，北京，工程学，北京大学，北京大学北京，中国
基于图像的3D重建技术的概述
摘要。三维（3D）重建技术是通过使用计算机来建立和表达客观世界的关键技术，并且在实际的3D，自动驾驶，航空航天，导航和工业机器人应用中广泛使用。根据不同的原则，它主要根据传统的多视图几何形状和基于深度学习的方法分为方法。本文从三维空间表示的角度介绍了上述方法。传统3D重建方法的特征提取和立体声匹配理论是基于深度学习的3D重建方法的理论基础，因此本文专注于它们。随着传统的3D重建方法的发展和与深度学习相关的理论的发展，MVSNET代表的显式深度学习3D重建方法以及由NERF代表的隐式3D重建方法逐渐开发了。同时引入了3D重建的数据集和评估指标。最后，提供了基于图像的3D重建的摘要。
基于维度自适应机器学习的量子态重建
我们介绍了一种对 n 个量子比特的系统执行量子态重建的方法，该方法使用基于机器学习的重建系统，该系统专门在 m 个量子比特上进行训练，其中 m ≥ n。这种方法无需将所考虑系统的维数与用于训练的模型的维数完全匹配。我们通过使用基于机器学习的方法对随机采样的一、二和三量子比特系统执行量子态重建来展示我们的技术，这些方法专门在包含至少一个额外量子比特的系统上进行训练。基于机器学习的方法所需的重建时间比训练时间要好得多；因此，该技术可以通过利用单个神经网络进行维变量状态重建来节省总体资源，从而无需为每个希尔伯特空间训练专用的机器学习系统。
高级枪击事件分析与重建
• 回顾基本 SIR 概念和程序 • 现代弹药及其进展 • 犯罪现场重建 - 概念与方法 • 客观性在重建过程中的作用和偏见的影响 • 小组活动 - 处理机动车枪击现场 • 血迹证据在重建中的作用 • 人体作为目标并将伤痕整合到重建中 • 小组活动 - 枪击案的重建 • 撰写重建报告
Bladensburg公交车库重建项目
柴油燃料：作为一个复习，Metro先前在2022年夏季和2023年春季社区会议上提供了有关柴油燃料和燃油保险库的信息。这些演示文稿可在项目网站wmata.com/bladensburgbusgarage上找到。关于现场燃油库，Metro将设计一个燃油库监测系统，以支持车库的完整性并保持安全的环境。
重建3轴地震心动图的 -
摘要 - 该试验研究旨在开发一个深度学习模型，用于从SCG信号从左侧和左侧和头到英尺的方向（SCG X和SCG Y）从SCG信号沿背层方向预测地震心动图（SCG）。从15位健康的成人受试者中获得了用于培训和验证模型的数据集。使用放置在每个受试者胸部上的三轴加速度计记录SCG信号。然后使用心电图R波分割信号，并将片段降采样，归一化和焦点左右。所得数据集用于训练和验证具有两个层和一个辍学层的长期短期内存（LSTM）网络，以防止过度拟合。该网络作为SCG X和SCG Y的输入100个步骤，代表一个心脏周期，并输出了一个映射到预测目标变量的向量。结果表明，LSTM模型在背腹方向的预测和实际SCG段之间的均方根误差为0.09。该研究证明了使用从双轴加速度计获得的数据重建3轴SCG信号的潜力。索引术语 - 观察心动图，心脏振动，信号重建，深度学习，LSTM网络。