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链的双层几何表示...
我们为基于链的3D发型几何形状引入了双层层次生成表示，该几何形状从粗，低通的过滤导型头发到富含高频细节的密集的人浓厚的发束。我们采用离散的余弦变换（DCT）将低频结构曲线与高频卷曲和噪声分开，从而避免了吉布斯在开放曲线中与标准傅立叶变换相关的吉布斯振荡问题。与从头皮UV地图网格中取样的导向头发可能会失去现有方法中发型的细节，我们的方法通过利用低通滤波的密集链中的k -Medoid集群中心来样本最佳的稀疏导向链，从而更准确地保留了发型的本质特征。拟议的基于自动编码器的生成网络，其启发的架构是受几何深度学习和隐式神经表示的启发，可促进灵活的，离网的导向链建模，并使从隐含的神经表示的原理上绘制任何数量和密度的密度和密度完成密集的链。经验评估证实了该模型产生令人信服的指导头发和密集链的能力，并提供细微的高频细节。1
cgaposenet+gcan：用于几何相机姿势回归的几何克利福德代数网络
我们介绍了CGAPOSENET+GCAN，它通过使用几何Clifford代数网络（GCAN）增强了CGAPOSENET，这是相机姿势回归的架构。添加GCAN，我们仅从RGB图像中获得了相机姿势回归的几何感知管道。cgaposenet使用Clifford几何代数将四元组和翻译向量统一为单个数学对象，即电动机，可用于独特地描述相机姿势。cgaposenet可以在其他方法中获得综合结果，而无需调查损失功能或有关场景的其他信息，例如3D点云，这可能并不总是可用。cgaposenet就像文献中的几种方法一样，只学会了预测运动系数，并且没有意识到预测位于其几何含义的数学空间。通过利用几何深度学习的最新进展，我们从GCAN上修改了CGAPOSENET：从InceptionV3背骨中获得与摄像机框架相关的可能的运动系数的建议，然后通过在G 4，0中使用的一组层来，将它们通过单个电动机为单个电动机。网络的工作是几何意识，具有多活性价值in-
支持燃气轮机数字孪生的数字几何
“数字化”、工业 4.0、数字孪生、数据驱动设计和制造将彻底改变我们的经营方式。本文在发电、燃气轮机和发电厂的工程领域考虑了这一点，并提出了一个问题：如何才能实现数字孪生。数字孪生的核心必须是基于物理的模拟，并面临三大挑战：模拟规模；模拟规模；响应数据驱动的反馈。本文将依次讨论这些问题，并说明表示和管理几何图形的能力是支持数字孪生的数字线程。我们讨论了经典 BREP CAD 的使用以及我们一直在开发的新型数字几何实体建模内核。我们举例说明了我们最近为应对这些挑战而开展的工作。
源自...的数字地图的几何精度评估
使用 49 个独立检查点 (ICP) 对正射 QuickBird 高分辨率卫星图像 (HRSI) 产品（地面采样距离 (GSD) 约为 70 厘米）的几何精度进行了评估。在 QuickBird HRSI 上选择的 ICP 表示为独特的点特征，有利于在 HRSI 和地面上进行高精度测量，并广泛分布在研究区域。这些 ICP 是使用基于与 QuickBird HRSI 相同的坐标参考和投影的南差分全球定位系统 (DGPS) 测量的，以获得其相应的地面控制点 (GCP) 坐标。所得结果表明，差异幅度很小且具有随机性。计算得出的均方根误差（RMSE 2D 为 0.722481 米）和调整后的 R 2（0.999999）表明，获得的精度符合正射校正 QuickBird HRSI 的分辨率。因此，正射校正 QuikBird HRSI 可用于地图创建、变化检测、图像分析，以及在不使用地面控制点的情况下对偏远地区的特征进行地理定位以及其他相关的测绘应用。
张量几何简介第 2 部分：使用...
Bini-Capovani-Lotti-Romani (1979) 研究了当矩阵的一个元素设置为零时，是否可以通过五次乘法（而不是简单的 6 次）来计算 M ⟨ 2 ⟩，即这个简化的矩阵乘法张量的秩是否为 5。
基于物理的几何、网格和归因建模...
什么需要（我和e效？•几何修复/清洁 - •de-decoring（对物理学的几何形状不适合物理b）•缺乏自动射击（在网状网络中且稳健性（全 - hex，复杂的边界层）•auribu•auribu（on，mul（mul）（pemmota progena（ -
操纵机器人臂的几何建模
1.2 Defiligessitions: ............................................................................................................................................1.2 Defiligessitions: ............................................................................................................................................
COLVO：考虑几何和光度一致性
定位病变是结肠镜检查的主要目标。3D感知技术可以通过恢复结肠的3D空间信息来提高病变局部局部的准确性。但是，现有方法集中于单个帧的局部深度估计，并忽略了结肠镜的精确全局定位，因此未能提供病变的准确3D位置。此短缺的根本原因是双重的：首先，现有方法将结肠深度和结肠镜构成估计为独立任务，或将其设计为并行子任务分支。其次，结肠环境中的光源与结肠镜一起移动，从而导致连续框架图像之间的亮度波动。为了解决这两个问题，我们提出了一个新型的基于深度学习的视觉探针框架Colvo，它可以使用两个关键组成部分不断地估算结肠深度和结肠镜姿势：深度和姿势估计的深度策略（DCDP）和轻型一致的校准机制（LCC）。dcdp对夫妇融合和损失函数的利用对夫妇深度和构图估计模式的限制确保了连续帧之间几何投影的无缝比对。同时，LCC通过重新校准相邻帧的光度值来解释亮度变化，从而增强了Colvo的鲁棒性。对COLVO在结肠探测基准上进行的全面评估揭示了其在深度和姿势估计的最新方法上的承受能力。我们还展示了两个有价值的应用：肠道立即定位和完整的3D重建。Colvo的代码可从https://github.com/xxx/xxx获得。