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电力监察员
iii.该消费公司于 2014 年 3 月 12 日成立，是一家特殊目的公司（“ SPV ”），由 Waaree Energy Limited（“ WEL ”）和 North Eastern Electric Power Corporation Limited（“ NEEPCL ”）之间的公私合作伙伴关系发起，旨在在中央邦 Sehore 区 Ichhawar 的 Tehsil 村 –Molga 建立一个 50 兆瓦太阳能发电项目（太阳能项目）。SPV 成立的目的是参与印度太阳能公司（“ SECI ”）发布的招标，该公司是印度新再生能源部（“ MNRE ”）的一个核心机构，旨在促进印度尼赫鲁国家太阳能计划（“ JNNSM ”）下属电网连接太阳能发电厂的开发，招标编号为SECI/JNNSM/SPV/P2/B-1/RfS/102013，发布日期为 2013 年 10 月 28 日。如果需要，消费者希望出示选择请求 (RFS) 的副本。iv.消费者在招标过程中被宣布为中标人。据此，SECI 于 2014 年 2 月 26 日向消费者发出了意向书（“LOI”），以便在中央邦建立太阳能项目。因此，2014 年 4 月 25 日，消费者和 SECI 签署了购电协议（“PPA”）。如果需要，消费者请求允许提供 LOI 和 PPA 的副本。v. 为实施太阳能项目，消费者向 Transco 提出申请，寻求将其太阳能项目与 Discom 的输电系统连接起来，以便通过国家输电系统向其太阳能项目传输太阳能和/或从其太阳能项目传输太阳能。vi.根据消费者的申请，配电公司于 2014 年 10 月 18 日签署了连接协议，协议规定，配电公司同意通过 132 kV DCSS 输电线路，使用 Transco 的输电和通信系统或任何其他输电线路，在 132/33 KV Ichhawar 变电站的 132 KV DCSS 连接点将太阳能项目与国家输电系统连接起来，根据连接协议，传输电力以及与互连相关的实时数据。vii.与电网连接的太阳能项目于 2015 年 6 月成功投入使用。从那时起，太阳能项目就与国家电网互连，并从那里产生的 100% 电力都注入电网。
在浅云中以森林砍伐驱动的增加是最大的，在东南亚的干燥，低气层地区
抽象的人为活动驱动了广泛的热带森林砍伐，特别是在东南亚，在2000年至2020年之间，森林总覆盖量的16％。虽然土地表面变化显着影响大气，但它们对对流云的净影响并没有得到很好的约束。在这里，我们使用卫星数据来证明东南亚的长期森林砍伐可牢固地改变云的性质，并提供了第一个观察性证据，即这种响应的幅度取决于大气环境。砍伐森林在白天向更广泛，较浅的云层转移，与潮湿的沿海地区相比，干燥内陆地区的效果得到了扩增。气溶胶仅弱调节云分数响应，但抵消了云顶对砍伐森林的响应，这表明气溶胶间接影响的影响。我们得出结论，森林损失的局部特征并不统一，在评估对云和气候系统的森林砍伐影响时，必须考虑气候学的区域差异。
模拟深云中的二级冰生产
摘要：已经提出了多种机制来解释次级冰的产生（SIP），并且已经认可SIP在形成云冰晶体中起着至关重要的作用。但是，大多数天气和气候模型都不考虑其云微物理方案中的SIP。在这项研究中，除了默认的rime分裂（RS）过程外，将超冷的雨/细雨滴（DS）和冰上的分解 - 冰碰撞 - 冰碰撞（BR）的两种SIP过程，即粉碎/碎片化。此外，还引入了两个不同的参数化方案。进行了一系列的灵敏度实验，以研究在欧洲中部开发的基于温暖的深对流云中，SIP如何影响云微物理学和云相位分布。仿真结果表明，云微物理特性受到SIP过程的显着影响。冰晶数浓度（ICNC）增加了20倍以上，并且考虑到SIP过程，表面沉淀降低了20％。有趣的是，发现BR占主导地位，并且BR过程速率分别大于RS和DS过程速率，分别为四个和三个数量级。在实现所有三个SIP过程时，云中的液体像素数馏分在云层内部和云顶部下降，但降低取决于BR方案。模拟深度对流云中冰的增强面（IEF）的峰值为10 2-10 4，并在2 24 8 c处位于所有三个SIP过程，而IEF的温度依赖性对BR方案敏感。但是，如果仅包括RS或RS和DS操作，则IEF是可比的，峰值为6个，位于2 7 8 C，此外，关闭CASCADE效应导致ICNC和冰晶体混合率显着降低。
关于汽车雷达点云的数据压缩技术的调查
摘要：在自主驾驶技术不断发展的景观中，光检测和范围（LIDAR）传感器已成为增强环境感知的关键仪器。他们可以在车辆周围提供精确的，高分辨率的实时3D表示，以及在弱光条件下进行远程测量的能力。但是，这些优势是以传感器生成的大量数据为代价的，导致了传输，处理和存储操作的几个挑战，目前可以通过对点云中使用数据压缩技术来减轻这些挑战。本文介绍了用于压缩汽车LIDAR传感器的点云数据的现有方法的调查。它提出了一种全面的分类法，将这些方法分为四个主要群体，并在几个重要指标中进行比较和讨论。
用于基础架构场景3D点云语义分割的层次SVM
摘要：建筑信息建模（BIM）的结合带来了土木工程的重大进步，增强了项目生命周期的效率和可持续性。激光扫描等高级3D点云技术的利用扩展了BIM的应用，尤其是在操作和维护中，促使探索自动化解决方案以进行劳动密集型点云建模。本文介绍了监督机器学习（特别是支持向量机）的演示，用于分析和分割3D点云，这是3D建模的关键步骤。对点云语义分割工作流进行了广泛的审查，以涵盖关键元素，例如邻域选择，特征提取和特征选择，从而为此过程开发了优化的方法。在每个阶段都实施各种策略，以增强整体工作流程并确保弹性结果。然后使用来自桥梁基础结构场景的不同数据集评估该方法，并将其与最先进的深度学习模型进行了比较。调查结果强调了在精确细分3D点云时监督机器学习技术的有效性，超过了较小的培训数据集的深度学习模型，例如PointNet和PointNet ++。通过实施高级分割技术，要点对点云的3D建模所需的时间有所减少，从而进一步提高了BIM过程的效率和有效性。
CHAT3D：交互式理解3D场景级点云通过与城市生态结构的基础模型聊天
随着人工智能技术发展的繁荣，大型语言模型正在展示其在理解和创造力方面的潜力。大型语言模型（例如GPT-4和Gemini）能够有力地学习各种专业级考试。但是，作为语言模型本身，其强大的理解只能反映在文本序列中。当前，尽管可以通过3D点云与大型语言模型之间的连接生成视频，但目前尚无提示项目通过属性计算结果直接与一维相互作用。点云数据也丰富了可以支持城市建设的各种任务的信息。对于场景级别的点云数据，已经进行了许多有关语义细分，目标检测和其他任务的研究。但是，通常很难从感知结果中为场景构建提供直接帮助。本文通过结合3D点云语义细分的结果，介绍了一种将大语言模型应用于城市生态结构的方法。目的是将大语言模型（LLM）（LLM）的先验知识和创造能力集成到城市发展中，并将结果与点云语义分段结果得出。这种整合旨在建立一个互动点云智能分析系统，该系统是为了帮助城市生态文明建设中的决策过程而定制的，从而为智能城市发展的发展提供了创新的观点。
I2P注册通过学习从像素到点相似性的基本对齐特征空间
摘要 - 对于自动地面车辆，带有3D激光雷达的全球定位是导航等任务中必不可少的一部分。通常，使用LIDAR的全球定位细分为两个子问题，即位置识别和全球注册。为了获得位置识别，基于深度学习的最新新兴方案要么依赖于具有高复杂性的3D卷积，要么需要从各种前瞻性角度学习特征。为此，我们提出了一个具有滚动式yaw不变性的模型，该模型代表点云为概率的体素，并从鸟眼的视图中产生占用网格，从而通过从固定的角度学习聚集的嵌入来实现稳健的位置识别。对于低重叠的全球注册，基于传统的手工艺特征的方法主要限于密集的对象级别云，而基于最新的学习方法通常依赖于复杂的3D卷积和其他功能关联学习。为了在一定程度上填补这一空白，我们建议通过拟合和对齐点云的接地平面来估计相对滚动角度和垂直翻译，并通过匹配其预计的占用率网格来确定水平翻译和偏航角。广泛的实验证实了我们位置识别模型的出色召回和概括能力，以及我们3D注册方法的高级成功率和准确性。尤其是在认识和注册硬样品时，我们的结果远远超过了我们的结果。为了确保完整的可重复性，相关代码和数据可在https://cslinzhang.github.io/gloc/gloc/gloc.html上在线提供。
24032/10-T-0139 PSC 批准尚普兰哈德逊多段建设计划
地球周从 4 月 22 日开始持续到 4 月 26 日奥尔巴尼——为庆祝地球周，纽约州公共服务委员会（委员会）今天批准了尚普兰哈德逊电力快线 (CHPE) 输电线路的两个部分，这是一条由 Transmission Developers Inc. 开发的 339 英里长的输电线路，用于将可靠的清洁能源从加拿大直接输送到纽约市。此外，委员会还批准了对先前批准部分的修改以及对项目的环境兼容性和公共需求证书的修订。“尚普兰哈德逊项目巩固了我们能源系统的骨干，”委员会主席 Rory M. Christian 说。“除了帮助确保清洁能源的未来之外，这类项目还加强了输电系统的安全性和可靠性。尚普兰哈德逊将在我们的综合计划中发挥关键作用，该计划旨在实现本州输电系统的现代化，以便它为所有纽约人提供清洁能源，同时推进我们的气候目标并创造清洁能源就业机会。”这条至关重要的输电线路预计将为纽约人带来 35 亿美元的经济效益，同时在建设期间创造近 1,400 个维持家庭生计的工会工作岗位。该项目是根据纽约州清洁能源标准 Tier 4 而通过竞争选出的，被认为是一项关键项目，将有助于实现纽约州《气候领导和社区保护法》的目标，即到 2030 年全州 70% 的电力来自可再生能源，从而实现零排放电网。这个 1,250 兆瓦的项目预计将为 100 多万户家庭供电，并将在全州减少 3700 万公吨的碳排放，相当于每年减少 50 多万辆汽车上路。输电线路预计将于 2026 年春季全面投入运营。今年的地球周从 4 月 22 日持续到 4 月 26 日。Tier 4 计划是委员会清洁能源标准的一部分，旨在以经济有效和负责任的方式促进向纽约市输送大量可再生能源，纽约市是纽约州依赖老化的化石燃料发电的地区，主要位于服务不足的社区。这些社区遭受着最严重的空气质量问题和化石燃料排放对健康的影响，迫切需要提高电网的可靠性和弹性。
Open3DSG：带有可查询对象和开放式关系的点云的开放式vocabulary 3D场景图
3D场景图预测的当前方法依赖于标记的数据集来训练固定的对象类和关系类别的固定模型。我们提供Open3DSG，这是一种在开放世界中学习3D场景图预测的替代方法，而无需标记的场景图数据。我们将3D场景图预测主链的功能与功能性开放世界2D Vision Language Foundation Models的功能空间相结合。这使我们能够通过从开放的词汇查询对象类，并以零摄像的方式从3D点云中预测3D场景图，并从接地的LLM中预测与场景图fea的接地LLM相对的关系，并查询对象类作为上下文。Open3DSG是第一个3D点云方法，不仅可以预测显式开放式唱机对象类，而且还可以预测不限于预定标签集的开放式关系 - 使得在预测的3D场景图中表达稀有物以及特定的对象和关系。我们的实验表明，Open3DSG可以有效地预测Arbitary对象类别及其复杂的对象间关系，描述了空间，支持性，语义和比较关系。
使用自动驾驶汽车的规格符合符合性的可及性分析，使用磁性模型检查
本文提出了一种新的方法，用于从密集的点云数据中自动为曼哈顿环境中的建筑物创建语义数字模型。与以前仅依赖于数据驱动方法的方法不同，我们的方法将人工智能与域工程知识集成在一起，以在复杂的布局中克服室内点云处理和几何形式表示中的chal lenges。基于功能的DE Cision树分类器提取了主要建筑元素，该元素用于3D空间解析的基于知识的算法中。在此基础上，优化过程生成参数化的平面图，用于最终创建体积数字模型。该方法在慕尼黑技术大学和斯坦福大学的数据集上进行了验证，用于模型放置的平均准确性约为0.08 m，用于估计元素参数的0.06 m，这突出了其产生建筑物语义数字模型的有效性。这种方法强调了AI集成在数字孪生工作流程中的潜力，以提供更多的自动交配解决方案。