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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。
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。
化学中极地平流层云的模拟 -
摘要。已经开发了ECHAM5/MYSY AT- MOSPHER化学模型（EMAC）的子模型PSC，以模拟极性平流层云的主要类型（PSC）。子模型中超冷三元溶液（STS，1B PSC）的参数化基于Carslaw等人。（1995b），在Marti和Mauersberger上模拟冰颗粒（2型PSC）的热力学方法（1993）。存在硝酸三水合物（NAT）颗粒（1A型PSC）的形成两个不同的参数。首先是基于Hanson和Mauersberger（1988）的瞬时热力学方法，第二个是新的，并借助于Carslaw等人的表面生长因子来考虑NAT颗粒的生长。（2002）。可以在子模型中选择此NAT参数之一。本出版物解释了子模型PSC的背景和使用子模型的使用，目的是模拟EMAC中的现实PSC。
中央哈德逊 - 搜索 /委员会文件< / div>
1额外的支出有望涵盖即将推出的2024年6月提案更新的第1阶段的初步设计更新。2在采用联合提案条款并建立电力和天然气利率计划（案例20-E-0428，20-G-0429）的命令中，中央哈德逊被指示进行进行地热地区环路可行性研究，以确定其服务领域内可能存在地热区循环飞行员的潜在领域。可行性研究的预算最高为25万美元，将从中央哈德逊电力客户那里收回。可行性研究的结果用于创建试点建议。
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Energy＆Water Ombudsman NSW 2022 MS ...
能源零售商不持有澳大利亚信贷许可证，这意味着仅隐私（信用报告）代码（CR代码）（CR代码）与能源零售商的信用活动有关。例如，能源零售商不报告还款历史记录信息或财务困难信息。但是，新的能源零售商业务模式正在出现，包括一家能源零售商，该零售商是信贷提供商的全资子公司，该信贷提供商持有澳大利亚信贷许可证并提供个人贷款并提供个人贷款，并以后购买付款（BNPL）产品。在此早期尚不清楚业务模型的运作方式或与两个实体的关系如何。看来，目的是与能源零售商臂之间的能源账户和贷款（例如带有金融机构的太阳能电池板）进行整合。如果OAIC考虑应如何根据BNPL提供商等实体进行更新CR代码，则还应考虑这些新兴的能源零售商业务模型，以提出以下问题，例如：
埃里克·I·克努森
埃里克·努森的职业生涯一直致力于研究大脑如何处理信息、从经验中学习以及选择信息以引起注意。他早期的研究绘制了鸟类处理听觉空间信息和调节定向行为的神经通路。一项重大进展是他与加州理工学院的马克·科尼西 (Mark Konishi) 一起发现了仓鸮中脑听觉空间的地形图，该图是复杂的神经计算的结果。随后，他与斯坦福大学的同事展示了早期生活经历如何塑造创建此计算图的电路，确定了适应性可塑性的特定位置以及学习规则和机制，并发现了增加成年动物可塑性的方法。后来，他的研究转向控制选择性注意的机制。他与斯坦福大学的同事一起开发了量化鸟类空间注意力影响的行为范式，并建立了操纵前脑信号的方法，以类似注意力的方式调节感官信息。通过将计算方法与脑切片技术相结合，他展示了特定脑回路如何选择信息以进行认知决策，以及其他脑回路如何抑制分散注意力的信息。
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。
欧洲电池的工业蓝图
每年四月，欧洲委员会发布欧盟和瑞士排放交易系统（ETS）排放数据。虽然欧盟和CHETS航空公司数据仅限于欧洲内部航班，运输与环境（T＆E）的排放，但将分析扩展到与EU27，挪威，挪威，冰岛，瑞士，瑞士和英国的所有航班，以允许在欧洲和国际层面上更全面地相关的相关排放量。这是通过将欧盟和瑞士ETS数据与从OAG Flights数据计算出的排放（链接到方法论）来完成的。T＆E的分析重点介绍了2023年的排放，将其与2019年的排放量相比，是欧洲航空的历史高峰年，在Covid-19之前和2022年的排放量。简报中考虑的排放范围是与从欧洲机场出发的航班相关的那些，因为它们直接与欧洲领土上的燃料升高有关。