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lidpose：稀疏激光点云中实时3D人姿势估计，具有非重复循环扫描模式
摘要：在本文中，我们提出了一种基于新型的，视觉转化器的端到端姿势估计方法，Lidpose，用于实时人类骨架估计，在非重复循环扫描（NRCS）LIDAR点云中。在vitpose架构上建造，我们介绍了新颖的改编，以解决NRCS激光雷达的独特特性，即稀疏性和异常的类似Rosetta的扫描模式。所提出的方法解决了基于NRCS激光雷达的感知的常见问题，即测量的稀疏性，它需要在记录数据的空间和时间分辨率之间保持平衡，以有效地分析各种现象。lidpose利用NRCS激光雷达传感器的前景和背景细分技术来选择感兴趣的区域（ROI），使下痛成为移动行人检测和从RAW NRCS LIDAR LIDAR LIDAR测量序列中移动的端到端方法，该方法由静态传感器捕获的静态传感器供Sureveellance Seasarions捕获。为了评估该方法，我们创建了一个新颖的，真实的，多模式的数据集，其中包含来自Livox Avia传感器的相机图像和LIDAR点云，并带有注释的2D和3D人体骨架地面真相。
通过滚动曲线在大规模点云中的全局本地化...
摘要 - 由于LiDar，Camera和IMU之间的固有互补性，最近对激光 - 视觉惯性大满贯付出了越来越多的努力。但是，现有方法在两个方面受到限制。首先，在前端，它们通常采用离散的时间表示，需要高精度硬件/软件同步，并基于几何激光功能，从而导致稳健性和可扩展性低。第二，在后端，视觉循环限制遭受了规模的歧义和点云的稀疏性，扫描到扫描环的检测恶化。To solve these problems, for the front-end, we propose a continuous-time laser-visual-inertial odometry which formulates the carrier trajectory in continuous time, organizes point clouds in probabilistic submaps, and jointly optimizes the loss terms of laser anchors, visual reprojections, and IMU readings, achieving accurate pose estimation even with fast motion or in unstructured scenes where it is difficult to extract meaningful几何特征。在后端，我们通过通过激光辅助视觉重新定位匹配预计的2D子包和6-DOF视觉约束来建立5-DOF激光限制，从而确保在大型场景中映射一致性。结果表明，我们的框架实现了高精度的估计，并且比载体在大型场景或快速移动时工作时更健壮。相关的代码和数据在https://cslinzhang.github.io/ct-lvi/ct-lvi/ct-lvi.html上进行开源。
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。
云中的软件定义的网络（SDN）...
软件定义的网络（SDN）已成为云计算中的变革性范式，在网络管理中提供了前所未有的灵活性，可扩展性和效率。通过解开控制和数据平面并集中网络智能，SDN可以在云环境中启用动态资源分配，网络虚拟化和增强的安全性。尽管云计算中的SDN采用仍在不断发展，正在进行的研究，实验和协作中，学术界，工业和标准化机构将推动创新并加速采用。克服诸如性能优化，可扩展性和与现有云平台集成之类的挑战对于实现SDN在重塑云计算未来的全部潜力中至关重要。
在非沉积层云中控制夹带和液态水对气雾扰动的过程
持续的低海冰范围是导致海洋地表水域变暖的贡献者。2022年的北极海冰范围与2021年相似，远低于长期平均水平。超越海冰范围向海冰时代（与海冰厚度有关（较老的海冰）相关的海冰时代，揭示了更多的清醒观察。北极已经从以多年冰为主导的地区过渡到以一年级（季节性）海冰为主的地区。，虽然海冰大于四岁，但2006年9月覆盖了100万公里，但在2022年9月仅覆盖127,000公里2。可能与高纬度海洋温度升高和海冰降低有关的一种影响是近期在阿拉斯加沿海沿海观察到的海鸟死亡的近期实例（请参见Sidebar 5.2）。这个和其他生态系统的影响，包括鱼类，海洋哺乳动物和陆基食品来源的气候变化，是北极土著人民和居民的严重关注，因为粮食安全和生态系统健康（例如，Search等人 2022; Crozier等。 2021; Mallory and Boyce 2018）。2022; Crozier等。2021; Mallory and Boyce 2018）。
神经模拟管道：启用基于容器的模拟本地和公共云中的模拟
在这项研究中，我们探讨了计算神经科学中的模拟设置。我们使用Genesis，一种通用模拟引擎，用于亚细胞组件和生化反应，现实的神经元模型，大型神经网络和系统级模型。Genesis支持开发和运行计算机模拟，但留下了一个差距，用于建立当今更大，更复杂的模型。大脑网络现实模型的领域已过度生长了最早模型的简单性。挑战包括管理软件依赖性和各种模型的复杂性，设置模型参数值，将输入参数存储在结果旁边以及提供执行统计信息。此外，在高性能计算（HPC）上下文中，公共云资源正在成为昂贵的本地集群的替代品。我们提出了神经模拟管道（NSP），该管道有助于使用基础架构作为代码（IAC）容器化方法，促进了大规模的计算机模拟及其部署到多个计算基础架构。作者通过定制的视觉系统（称为retnet（8×5,1））使用生物学上可见的霍奇金 - 赫斯利尖刺神经元，证明了NSP在用创世纪编程的模式识别任务中的效果。我们通过在Hasso Plattner Institute（HPI）将来以服务为导向的计算（SOC）实验室以及通过全球最大的公共云服务提供商的Amazon Web Services（AWS）上执行54套本地执行的模拟来评估管道。我们报告了使用Docker的非候选和容器的执行，并在AWS中呈现每个仿真的成本。结果表明，我们的神经模拟管道可以减少神经模拟的进入障碍，从而使它们更实用和成本效率。
云中的粒度委派管理特权（GDAP）...
网络安全仍然是我们数字时代最重要的挑战之一。创建安全的生态系统需要采用整体安全方法，其中包括零信任的心态，云端姿势以及对人和技能的投资。零信托遵循明确验证的原则，使用最小特权访问并假设违反。根据这些原则运作的组织更有弹性，一致和对新攻击的反应。与我们的合作伙伴一起，我们正在采取与这些原则保持一致的步骤，以保护渠道。