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自动检测建筑点...
希腊雅典国立技术大学乡村与测量工程学院摄影测量实验室，电子邮箱：maltezosev@gmail.com；cioannid@survey.ntua.gr 第三委员会，第三工作组/2 关键词：激光雷达、点云、建筑物提取、扫描线、过滤、变化检测 摘要：本研究旨在自动检测建筑物点：（a）从激光雷达点云中使用简单的过滤技术来增强每个点的几何特性，以及（b）从使用立体方法半全局匹配 (SGM) 在高分辨率彩色红外 (CIR) 数字航空影像上应用密集图像匹配提取的点云。第一步，去除植被。在 LIDAR 点云中，首先使用法线，然后使用粗糙度值，实施并评估两种不同的方法：（1）建议的扫描线平滑滤波和阈值处理，以及（2）双边滤波和阈值处理。对于 CIR 点云的情况，出于相同目的，计算归一化差异植被指数 (NDVI) 的变化。之后，使用形态学算子提取裸地并将其从其余场景中移除，以保留建筑物点。使用现有正射影像作为参考，评估在希腊北部城市地区应用每种方法提取的建筑物的结果；此外，将结果与从两个商业软件中提取的相应分类建筑物进行比较。最后，为了验证达到最佳精度的提取建筑物点的实用性和功能性，在整个场景的子区域上指示性地执行细节级别 1 (LoD 1) 的 3D 模型和 3D 建筑物变化检测过程。
基于点云断层扫描
自动驾驶汽车（SDVS）的抽象开发人员与可能的未来有一个特定的想法。公众不得分享其基于的假设。在本文中，我们分析了英国调查（N¼4,860）和美国（n¼1,890）公众的自由文本响应，这些公众询问受访者在想到SDV时会想到什么弹簧，以及为什么应该或不应该开发它们。响应（平均每个参与者的总共27个单词）倾向于提出安全的希望，并且更常规地担心。许多受访者都提出了技术，其他道路使用者与未来之间关系的替代书籍。而不是接受一种主导的公众参与方法，该方法试图使公众从这些观点中教育，而是建议这些观点应视为社会情报的来源，并为建立更好的运输系统做出了潜在的建设性贡献。预期治理，如果要包容，则应寻求理解和整合公众观点，而不是拒绝它们是不合理的或可变的。
锚点的声音
在物理治疗领域的10年经验，拉胡尔（Rahul）将自己确立为行业中的杰出人物。 Rahul的专业知识超出了传统的物理疗法，包括针灸，老年护理，脊骨疗法和整骨技术，干针，Dry针刺，MC Kenzie A Part A＆B，Mulligan从业者，TMJ专家，Cupping，Sujok，Sujok，Sujok，Kineology Taping，Kineology Taping，Dorns Therapy和dapy and papity和更多。 他与众多知名的机构和组织合作，展示了他的多功能性和奉献精神，以便为患者提供全面的护理。 Rahul Rajeev采用整体治疗方法，专注于解决疾病的根本原因，可确保患者在Anchor Physotherapy＆Sports Fitness Studio中获得最高质量的护理质量。在物理治疗领域的10年经验，拉胡尔（Rahul）将自己确立为行业中的杰出人物。Rahul的专业知识超出了传统的物理疗法，包括针灸，老年护理，脊骨疗法和整骨技术，干针，Dry针刺，MC Kenzie A Part A＆B，Mulligan从业者，TMJ专家，Cupping，Sujok，Sujok，Sujok，Kineology Taping，Kineology Taping，Dorns Therapy和dapy and papity和更多。他与众多知名的机构和组织合作，展示了他的多功能性和奉献精神，以便为患者提供全面的护理。Rahul Rajeev采用整体治疗方法，专注于解决疾病的根本原因，可确保患者在Anchor Physotherapy＆Sports Fitness Studio中获得最高质量的护理质量。
平台化的政治
Giannopoulou 和 Valeria Ferrari。尽管学术生活压力重重，但你们让我在国外度过了一段特别的时光，我希望将来能再次见到你们。这是家庭之外的亲情的创造，Donna Haraway 对此表示赞同。在过去的博士生涯中，Nicola Zengiaro 一直是我情感上、哲学上和情感上的同行评审员。感谢你们就符号学和数字化进行的多次对话，感谢 Marco Dal Lago 就经济学进行的对话。感谢我的好朋友 Alberto Micheletto，我与他讨论了隐喻哲学，感谢 Alessio Andriolo 向我介绍了更多有关当代技术的批判性研究。感谢墨西哥王子 Jordi Guerrero（您的贡献也至关重要），感谢他与我进行了关于技术哲学的愉快讨论。感谢 Claudio D'Aurizio 阅读本文并为本文提供深刻的评论。我还要感谢网络文化研究所的所有工作人员：Chloë Arkenbout、Sepp Rinze、Laurence Scherz、Giorgiana Cojocaru 和所有其他人。非常
平台化的政治
在此致谢中，我要特别感谢我的两位阿姆斯特丹明星 Alexandra Giannopoulou 和 Valeria Ferrari。尽管学术生活压力重重，但你们让我的海外生活变得很特别，我希望将来能再次见到你们。这是家庭之外的亲情的创造，Donna Haraway 对此表示赞同。在过去的博士生涯中，Nicola Zengiaro 一直是我情感上、哲学上和情感上的同行评审员。感谢你们就符号学和数字化进行的多次对话，感谢 Marco Dal Lago 就经济学进行的对话。感谢我的好朋友 Alberto Micheletto，我与他讨论了隐喻哲学，感谢 Alessio Andriolo 向我介绍了更多有关当代技术的批判性研究。感谢墨西哥王子 Jordi Guerrero（您的贡献也至关重要），感谢他与我进行了关于技术哲学的愉快讨论。感谢 Claudio D'Aurizio 阅读本文并提供深刻的评论。我还要感谢网络文化研究所的所有工作人员：Chloë Arkenbout、Sepp Rinze、Laurence Scherz、Giorgiana Cojocaru 和所有其他人。
预测杂化后...
COVID-19大流行导致了全球广泛的健康挑战。在这些挑战中，COVID-19的并发症（尤其是心血管并发症）的出现引起了极大的关注。这项研究解决了通过使用数据驱动的机器学习模型来预测从Covid-19的个体中心血管并发症的紧迫问题。进行了全面的分析，其中包括来自伊拉克各个地区的352例COVID后352例。相关临床数据，包括人口统计信息，合并症，实验室发现和成像结果。机器学习算法（包括[指定所采用的算法]）被利用以构建预测模型。数据集分层为培训和测试子集，以严格评估模型性能。该研究的结果阐明了几个关键见解，例如鉴定特定合并症与发生后-19后心血管并发症发生的实质性关联。预测模型实现了值得称赞的准确率，灵敏度，特异性和其他相关性能指标，从而证明了他们在识别患者患上这种并发症风险增加的个人方面的功效。这种早期检测能力有望促进及时的干预措施，最终导致患者的预后改善。调查结果强调了对患者（尤其是具有可识别危险因素的患者）保持警惕的必要性。总而言之，这项调查强调了数据驱动的机器学习模型的潜力是预测Covid-19康复的个体心血管并发症的宝贵工具。此外，本研究提倡继续进行研究工作和验证研究，以完善这些模型，从而提高其在各种临床环境中的准确性和普遍性。