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消失点检测和线分组...
我们描述了一种新方法，用于从单个未校准图像中自动检测与建筑物立面相关的消失点和组线。准确的建筑物消失点检测对于建筑物立面校正和 3D 场景重建非常重要。挑战来自于令人困惑的场景杂乱、遮挡、不寻常的建筑形状和非曼哈顿街道布局。建筑物通常具有许多直线特征，例如窗户和门开口，以及它们的整体轮廓。我们利用这些特征并提出了一种强大的线分组技术。该方法在来自 Zubud-Zurich 建筑数据库的图像上进行了评估。实验表明，所提出的方法适用于不同的建筑结构和图像条件，并能过滤掉“非建筑物”消失点（例如从道路边界检测到的消失方向）。
评估离子 - 分组和极化 - ...
目的：使用小体积电离室进行扁平过滤器（FF）和扁平过滤滤器（FFF）varian Truebeam stx线性加速器的扁平过滤器（FFF）横梁，研究小型和大型电离室的离子重组（K S）和极性校正因子（KPOL）。材料和方法：所有读数均以100厘米源到DMAX的表面距离（SSD）和10厘米深度的PTWBeamScan®水幻影进行测量，为6、10、10、15、6FFF和10FFF MEGA电压光光束，平方场的最大剂量速率为0.5×0.5cm2至30×30 cm2。分别雇用了两个离子腔室，例如PTW Semiflex 3d 31121和农民室30013，分别为0.07cc和0.6cc。根据国际原子能局技术报告系列（IAEA TRS 398）的第398号协议，从读数中计算了校正因子。用“两压方法”（TVM）获得的离子重组值用1/v对1/Q曲线（Jaffé-plot）验证了所有束能。结果：从结果来看，离子重组校正因子（K S）从未超过1.032，此外，Jaffé-Plot的结果与TVM值非常吻合（高达0.3％），除了方形0.5×0.5×0.5cm 2和1×1cm 2（最高8％）。KS值完全独立于所有光束能的场大小。KPOL值随场大小而独立于2×2cm 2的平方场差异，在2×2cm 2至10×10cm 2之间的平方场2×2cm 2中，绘图几乎显示了所有辐射条件的直线。对于所有平方场（0.5×0.5cm 2和1×1cm 2除外），FFF梁的K S和KPOL值分别差异为最大0.6％和0.1％。结论：小场剂量计的饱和电压大于剂量计的工作电压。小场的KS和KPOL值与标准字段（参考字段）不同。使用标准“两压方法”确定的KS可以充分考虑高剂量率FFF梁的高剂量率FFF梁。从FFF梁获得的结果不会显着偏离扁平的梁。平方场的不适当读数0.5×0.5cm 2和1.0×1.0cm 2可能是由于缺乏剂量计响应，这是由于缺乏侧向带电粒子平衡和腔室平均效果的结果。
住宅消费者分组能源管理控制器
摘要 — 本文研究了使用分组能源管理的并网光伏 (PV) 系统场景中的储能控制和负载调度管理。目标是通过提出的分组能源管理控制器降低平均总系统成本，该控制器考虑家庭能源消耗、采购价格、负载调度延迟、通过产生的可再生能源实现光伏自给自足以及电池退化。所提出的方法使用成熟的启发式算法（即遗传算法 (GA)、二进制粒子群优化 (BPSO) 和差分进化 (DE)）解决联合优化问题。此外，还从延迟约束下的负载调度有效性、分组能源交易和电池退化成本等方面比较了启发式算法的性能。提供了案例研究来展示和广泛评估算法。数值结果表明，所提出的分组能源管理控制器可以在满足分组能源需求和调度延迟要求的同时，通过 GA、BPSO 和 DE 分别显著降低总平均系统成本高达 4.7%、5.14% 和 1.35%。
伪随机场的高效量子分组编码
块编码是现有许多量子算法的核心，而密集算子的有效、显式块编码也被普遍认为是一项具有挑战性的问题。本文对一类丰富的密集算子：伪微分算子（PDO）的块编码进行了全面的研究。首先，开发了一种用于一般PDO的块编码方案。然后，我们针对具有可分离结构的PDO提出了一种更有效的方案。最后，我们针对具有维度完全可分离结构的PDO给出了一种显式、有效的块编码算法。对所提出的所有块编码算法都提供了复杂度分析。通过实例说明了理论结果的应用，包括变系数椭圆算子的表示和不调用量子线性系统算法（QLSA）计算椭圆算子的逆。
国际清算银行国家分组惯例
“国家”和“经济体”一词并不总是指国际法和惯例所理解的国家领土实体。不过，非国家领土实体的统计数据是单独和独立保存的。BIS 出版物中使用的名称和材料的呈现并不意味着 BIS 对任何国家、地区或领土或其当局的法律地位，或对其边界或边界的划分发表任何意见。国家或其他领土实体的名称采用简称，不一定是其官方名称。
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表 1 两种受试者间标记方法之间的可重复性值。左列标明方法（匈牙利或 QB）、半球（左或右）和阈值（12 毫米、18 毫米或 21 毫米）。第二列列出了 20 个最可重复的束中束的最大受试者数量。第三列和第四列分别显示可重复性大于或等于 50% 和 75% 的束的数量。
分组会议 1 筛查和人工智能中的数据使用
可识别文件：人口统计、邮政编码、地址、处方、诊断和程序代码以及实验室测试结果。• 链接到商业保险公司 • 允许更丰富的纵向使用 • 与 VA 的潜在合作