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细胞和发育生物学休眠，静止和育育的年度审查：储蓄占用
地球上的生活一直面临着众多的挑战，而一种或另一种方式一直胜利。从大规模灭绝到更多的每日困境，可以找到食物，到处都是不可预测的。生命形式对不断变化的环境的适应性是赋予生活稳健性的关键。适应性已成为由可遗传的遗传变化介导的达尔文进化论的代名词。极端基因的观点虽然具有核心意义，但有时使我们对这个细胞作为一个自我调节实体的欣赏，并告知了遗传数据。为适应性提供动力的基本要素是调节细胞生长的能力。在这篇综述中，我们提供了跨越物种，组织和调节机制的广泛概述。我们旨在强调这些现象及其分子调节因子的共同点和差异。最后，我们策划了开放的问题和领域以进行进一步探索。
LIDAR逆传感器建模用于占用网格...
作为结论，这项研究通过表明点云处理和逆传感器建模的战略改进可以显着提高过渡网格图（TGM）的性能，从而为研究问题提供了答案。该研究通过参数确定性能和计算负载之间的适当平衡，例如0.5 m的网络分辨率和8 Hz的执行率，对于在城市环境中有效的实时导航至关重要。此外，还显示了高级3D点云数据的集成，并通过精制的预处理管道提供了精度和计算效率之间的最佳平衡，这证实了在动态设置中提出的模型的鲁棒性和适应性。这些结果不仅证实了所提出的方法的效率，而且还为未来的研究奠定了基础，旨在将这些模型扩展到更复杂的环境，最终有助于更安全地利用技术用于自动驾驶。
办公空间占用指标的实施
各机构必须根据要求向 OMB、GSA 和 FRPC 提供本备忘录要求的所有指标。这种数据共享对于促进各机构之间的协调，以确定联邦政府更好地管理财产和资产的机会是必要的。与 GSA 共享数据也很重要，以便为 GSA 提供有关机构定义的办公空间使用模式的信息，用于新空间设计、计划租赁合并、做出购买决策、启动新建设项目或 GSA 代表联邦政府执行的任何其他办公室收购、合并或处置。FRPC 将决定是否公开年度平均入住率和年度平均每人 USF 指标。
occworld：学习一个自主驾驶的3D占用世界模型
摘要。了解3D场景如何发展对于在自动驾驶中做出决策至关重要。大多数现有方法通过预测对象框的运动来实现这一目标，该对象框的运动无法捕获更细粒度的场景信息。在本文中，我们探讨了在3D占用空间中学习世界模型OCCWorld的新框架，以同时预测自我汽车的运动和周围场景的演变。，我们建议学习基于3D占用率的世界模型，而不是3D边界框和分割图，原因有三个：1）表现力。3D占用可以描述场景的更细粒度的3D结构； 2）效率。3D占用率更为经济（例如，从稀疏发光点点）。3）差异。3D占用率可以适应视力和激光雷达。为了促进世界发展的建模，我们在3D占用率上学习了基于重建的场景令牌，以获得离散的场景令牌
Occgen：自动驾驶的生成多模式3D占用预测
摘要。现有的3D语义占用预测方法典型地将任务视为一个单发的3D体素分割问题，在输入和占用图之间的单步映射上进行了限制，这限制了它们完善和完成本地区域的能力。在本文中，我们引入了Occgen，这是3D语义占用预测的简单而强大的生成感知模型。Occgen采用了“噪声到占用”生成范式，通过预测和消除随机高斯分布来逐渐推断和完善占用图。OCCGEN由两个主要组成部分组成：一个能够处理多模式输入的条件编码器，以及一种采用多模式特征作为条件的逐步改进解码器。对这种生成管道的关键见解是，扩散的deoising过程自然能够对密集的3D杯映射的粗到细化进行建模，从而产生更详细的预测。对几个占用基准的广泛实验证明了与最新方法相比，该方法的有效实验。例如，OCCGEN在Muli-Modal，仅LIDAR-仅和仅相机设置下的Nuscenes-cupancy数据集中相对将MIOU提高9.5％，6.3％和13.3％。此外，作为一种生成感知模型，Occgen表现出鉴别模型无法实现的理想特性，例如在其多步预测并提供不确定性估计的情况下。
管理咨询：在国防部占用地点或附近燃烧非国防部固体废物：报告编号 DODIG-2024-107
本管理咨询的目的是告知国防部负责采购和保障的副部长、国防部负责卫生准备政策和监督的副助理部长以及国防卫生局，他们对在国防部占用的场地或附近识别和报告非国防部固体废物燃烧的流程不足的担忧。在我们于 2023 年 9 月 25 日宣布的“对国防部对吉布提莱蒙尼尔营空气质量问题的管理审计”(D2023-D000RJ-0155.000) 期间，我们确定国防部没有实施足够的政策来识别和报告美国人员在应急设施或附近接触非国防部控制的燃烧坑的情况。具体而言，国防部官员没有制定政策，要求作战指挥官识别和报告非国防部控制的焚烧坑，这些焚烧坑处理非国防部产生的废物，并向作战司令部和参谋长联席会议 J-4 后勤局报告。国防部的政策只要求识别和报告焚烧国防部产生的固体废物的焚烧坑。这种疏忽可能会导致美国军人接触焚烧坑毒素，但健康记录中没有记录。我们根据普遍接受的政府审计标准，从 2023 年 11 月到 2024 年 4 月开展了支持此管理咨询的工作。
使用Keystone Transform从占用网格图中提取运动信息
考虑到OGM（占用网格图）的障碍及其在移动机器人技术的动态环境表示中的广泛使用，从连续的OGM中提取运动信息对于许多任务，例如SLAM（同时定位和映射）和DATMO（检测和跟踪移动对象）非常重要。在本文中，我们提出了一种基于信号变换的新型运动提取方法，称为S-KST（空间键石变换），以从连续的嘈杂OGMS进行运动检测和估计。它将雷达成像或运动补偿的KST扩展到1D空间案例（1DS-KST）和2D空间案例（2DS-KST），结合了关于移动障碍物的可能方向的多个假设。同时，还给出了基于Chirp Z-Transform（CZT）的2DS-KST的快速算法，其中包括五个步骤，即空间FFT，定向过滤，CZT，空间IFFT和最大功率检测器（MPD）合并及其计算复杂性与2D-FFT成正比。对点对象和扩展对象的仿真测试结果表明，Skst在非常嘈杂的环境中的子像素运动的提取方面具有良好的性能，尤其是对于那些缓慢移动的障碍物而言。
利用占用率来做出关键的工作场所决策。
ONE 传感器使用被动红外技术 (PIR) 来捕获办公桌、电话亭、焦点室、会议室和协作空间的占用信息。该传感器是非光学的，可高度保证机密数据和员工隐私（即不会捕获和存储图像和其他可识别个人身份的信息）。这可帮助房地产和工作场所经理正确确定工作场所的大小和设计，同时节省大量成本。
co-OCC：耦合显式特征融合与体积渲染多模式3D语义占用预测的正规化 - 补充材料
图1（a）说明了对外部参数不准确引起的对齐图像和点云的挑战。很难实现直接的几何对齐。要解决因未对准而导致的错误的积累，我们提出了GSFusion。此方法搜索附近的功能，以确保几何和语义对齐，从而使每个LiDAR Voxel功能能够与融合过程中的K相邻升起的像素特征进行交互。这扩大了感知字段，从而使图像和点特征更全面，更强大。此外，图。1（b）突出显示了激光点云的稀疏性对与摄像机相互作用的影响。为了解决这个问题，渲染过程可确保LIDAR功能，相机功能或LIDAR相机功能的密集表示，如图1（c）。这确保了足够的体素相互作用并提高整体性能。
occ-vo：通过基于3D占用率的视觉探针的密集映射用于自动驾驶
摘要 - 视觉进程（VO）在自主系统中起关键作用，主要挑战是相机图像中缺乏深度信息。本文介绍了OCC-VO，这是一个新颖的框架，该框架利用了深度学习的最新范围，将2D摄像机图像转换为3D语义占用，从而规定了传统的同时估计自我姿势和地标地点的需求。在此框架内，我们利用TPV形式将环绕摄像机的图像转换为3D语义占用。解决了这种转换所带来的挑战，我们专门为姿势估计和映射算法定制，该算法结合了语义标签滤波器，动态对象滤波器，最后利用Voxel Pfilter来维护一致的全局语义映射。对OCC3D-NUSCENES的评估不仅展示了成功率提高了20.6％，并且针对ORB-SLAM3的轨迹精度提高了29.6％，而且还强调了我们构建全面地图的能力。我们的实施是开源的，可在以下网址提供：https：//github.com/ustclh/occ-vo。