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一种用于检测倍数和有问题特征的计算方法
摘要在金属添加剂制造中，具有高纵横比（AR）特征的几何形状通常与由热应力和其他相关构建故障引起的缺陷有关。理想情况下，将在设计阶段检测和删除过高的AR功能，以避免制造过程中不必要的故障。但是，AR是规模和方向独立的，并且在所有尺度和方向上识别特征非常具有挑战性。此外，并非所有高AR特征都像薄壁和细小的针头一样容易识别。因此，在添加剂制造过程的有问题特征检测领域的进一步发展需要进一步发展。在这项工作中，提出了基于从三角形的网格几何形状提取的两个距离指标的无量纲比率（d 1/ d 2）。基于此方法，具有不同特征的几何形状（例如薄壁，螺旋和多面体），以产生与AR相似的指标。将预测结果与典型几何的已知理论AR值进行了比较。通过将此度量与网格分割结合在一起，进一步扩展了该方法以分析具有复杂特征的几何形状。所提出的方法提供了一种强大，一般且有前途的方法，可以自动检测高AR功能并在制造前解决相关的缺陷问题。
使用原始/对偶数据结构建模和分析 3D 建筑物 ∗
虽然 CityGML 允许我们表示 3D 城市模型，但它在需要空间分析和/或实时修改的应用中的使用受到限制，因为目前存储元素之间拓扑关系的可能性相当有限，而且通常没有得到利用。我们在本文中介绍了一种新的拓扑数据结构，即对偶半边 (DHE)，它允许我们表示 3D 建筑物（包括其内部）和周围地形的拓扑。它基于同时存储 3D 空间中的图形及其对偶图并将两者链接起来的想法。我们提出了欧拉型运算符来逐步构建 3D 模型（用于在同时更新对偶结构的同时向模型添加各个边、面和体积），我们还提出了导航运算符来从给定点移动到所有连接的平面或多面体。DHE 还允许我们将属性存储到任何元素。我们已经实施了 DHE，并使用不同的 CityGML 模型对其进行了测试。我们的技术使我们能够处理重要的查询类型，例如在灾害管理规划中查找给定房间最近的外部出口。由于结构是局部可修改的，因此当特定路径不再可用时，模型可能会进行调整。提出的 DHE 结构为日益流行的 CityGML 模型增加了重要的分析价值。
提高机载激光雷达点云自动重建三维复杂建筑物模型的精度
摘要：由于各种 3D 空间数据应用对数据量和质量的要求很高，需要自动化、高效和可靠的数据采集和预处理方法。使用摄影测量技术以及光检测和测距 (LiDAR) 自动扫描仪是其中很有吸引力的解决方案。然而，测量数据是以无序点云的形式出现的，通常需要转换为基于多边形或多面体表面的高阶 3D 模型，这不是一个简单的过程。该研究提出了一种新开发的算法，用于校正来自机载 LiDAR 对规则 3D 建筑物的测量的 3D 点云数据。所提出的方法假设在应用规则的泊松曲面重建方法之前应用一系列导致 3D 光栅化的操作，即创建和处理对象的 3D 规则网格表示。为了验证重建对象的准确性和质量，以便与获得的 3D 模型进行定量比较，使用了高质量的地面真实模型，其形式是通过摄影测量构建的网格，并使用建筑物建筑平面图手动制作。所呈现的结果表明，应用所提出的算法对结果的质量有积极影响，并且可以与现有的表面重建方法结合使用，以便从 LiDAR 扫描生成更详细的 3D 模型。
使用原始/对偶模型对 3D 建筑物进行建模和分析...
虽然 CityGML 允许我们表示 3D 城市模型，但它在需要空间分析和/或实时修改的应用中的使用受到限制，因为目前存储元素之间拓扑关系的可能性相当有限，而且通常没有得到利用。我们在本文中介绍了一种新的拓扑数据结构，即对偶半边 (DHE)，它允许我们表示 3D 建筑物（包括其内部）和周围地形的拓扑。它基于同时存储 3D 空间中的图形及其对偶图并将两者链接起来的想法。我们提出了欧拉型运算符来逐步构建 3D 模型（用于在更新对偶结构的同时向模型添加各个边、面和体积），我们还提出了导航运算符来从给定点移动到所有连接的平面或多面体。DHE 还允许我们将属性存储到任何元素。我们已经实施了 DHE 并使用不同的 CityGML 模型对其进行了测试。我们的技术使我们能够处理重要的查询类型，例如在灾难管理规划中查找距离给定房间最近的外部出口。由于结构是局部可修改的，因此每当特定路径不再可用时，模型都可以进行调整。提议的 DHE 结构为日益流行的 CityGML 模型增加了重要的分析价值。
使用原始/对偶数据结构建模和分析 3D 建筑物 ∗
虽然 CityGML 允许我们表示 3D 城市模型，但它在需要空间分析和/或实时修改的应用中的使用受到限制，因为目前存储元素之间拓扑关系的可能性相当有限，而且通常没有得到利用。我们在本文中介绍了一种新的拓扑数据结构，即对偶半边 (DHE)，它允许我们表示 3D 建筑物（包括其内部）和周围地形的拓扑。它基于同时存储 3D 空间中的图形及其对偶图并将两者链接起来的想法。我们提出了欧拉型运算符来逐步构建 3D 模型（用于在同时更新对偶结构的同时向模型添加各个边、面和体积），我们还提出了导航运算符来从给定点移动到所有连接的平面或多面体。DHE 还允许我们将属性存储到任何元素。我们已经实施了 DHE，并使用不同的 CityGML 模型对其进行了测试。我们的技术使我们能够处理重要的查询类型，例如在灾害管理规划中查找给定房间最近的外部出口。由于结构是局部可修改的，因此当特定路径不再可用时，模型可能会进行调整。提出的 DHE 结构为日益流行的 CityGML 模型增加了重要的分析价值。
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1。组合优化：Alexander Schrijver，Springer，2003年，多面体和效率。2。近似算法的设计，David Williamson和David Shmoys，剑桥大学出版社，2010年。3。L.Lovász的半决赛程序和组合优化，载于：算法和组合学的最新进展（编辑B.A. Reed，C.L。 linhares-sales），CMS书籍数学。/ouvrages数学。 SMC 11，纽约施普林格（2003），137-194。 4。 Rajeev Motwani和Prabhakar Raghavan的随机算法，剑桥大学出版社，1995年。 5。 关于“光谱图理论”的注释，丹尼尔·斯皮尔曼（Daniel Spielman），耶鲁大学，2012年。。B.A.Reed，C.L。 linhares-sales），CMS书籍数学。/ouvrages数学。 SMC 11，纽约施普林格（2003），137-194。 4。 Rajeev Motwani和Prabhakar Raghavan的随机算法，剑桥大学出版社，1995年。 5。 关于“光谱图理论”的注释，丹尼尔·斯皮尔曼（Daniel Spielman），耶鲁大学，2012年。。Reed，C.L。linhares-sales），CMS书籍数学。/ouvrages数学。SMC 11，纽约施普林格（2003），137-194。4。Rajeev Motwani和Prabhakar Raghavan的随机算法，剑桥大学出版社，1995年。5。关于“光谱图理论”的注释，丹尼尔·斯皮尔曼（Daniel Spielman），耶鲁大学，2012年。
一般高斯噪声机制及其对无偏平均值估计的最佳性
我们调查了差异隐私中无偏见的高维平均估计器。我们考虑了差异的私有机制，其预期输出等于输入数据集的均值，对于从r d中的固定有限域K绘制的每个数据集。一种经典的私人平均估计方法是计算真实的均值，并添加无偏见但可能相关的高斯噪声。在本文的第一部分中，我们研究给定域K的高斯噪声机理可实现的最佳误差，当在某些p≥2中测量误差范围时。我们提供算法，以在适当的假设下计算给定k的高斯噪声的最佳协方差，并证明最佳误差的许多不错的几何特性。这些结果将来自域K的分解机制理论推广到对称和有限的（或等效地，对称的多面体）到任意界面的域。在本文的第二部分中，我们表明，高斯噪声机制在所有私人无偏见的平均估计机制中都在非常强烈的意义上达到了几乎最佳的误差。特别是，对于每个输入数据集，满足集中差异隐私的公正平均估计器至少与最佳高斯噪声机制一样多。我们将此结果扩展到局部差异隐私，并近似差异隐私，但是对于后者，对于数据集或相邻数据集，下限的误差较低的界限是必要的，则必须放松。
增加甲状旁腺激素浓度是严重主动脉狭窄中心房颤动的生物标志物：编辑评论
OlasińskaWiśniewska等人的一项有趣的研究。[1]发表在本期《波兰心脏杂志》上的发表，重点介绍了帕拉西 - roid激素（PTH）作为主动脉瓣狭窄和心力衰竭的老年患者的房颤（AF）的生物标志物的作用。在中位年龄为77岁的106名患者的样本中，作者发现，具有阵发性或持续性AF病史的患者比没有AF的患者更有可能具有更高的PTH水平。这些发现支持以下假设：PTH是一种多面体分子，其功能超出了骨测定法和肾脏的功能。在过去的几十年中，多项研究高度阐明了超par-甲状腺功能障碍和心血管疾病之间的关系[2]。尤其是原发性甲状旁腺功能亢进症（PHPT）的个体更有可能出现动脉高血压，慢性心力衰竭，缺血性心脏病和脑动脉粥样硬化，尤其是在晚期年龄[3]。此外，Iwata等人。[4]发现中度PHPT和PTH水平与主动脉瓣的亚临床钙化有关，而不论血清含量如何。值得注意的是，在这项研究中，PTH与主动脉瓣钙化的关系比其他公认的心血管危险因素（例如动脉高血压，高脂血症，过量体重或吸烟）要强[4]。就AF发作而言，尽管可能受到直接和间接的支持，但PTH的作用尚未得到充分阐明
通过锚定回归进行低秩矩阵的相位检索
我们研究低秩相位恢复问题，我们的目标是从一系列无相位线性测量中恢复 ad 1 × d 2 低秩矩阵。这是一个四阶逆问题，因为我们试图恢复通过一些二次测量间接观察到的矩阵因子。我们提出了使用最近引入的锚定回归技术解决该问题的方法。这种方法使用两种不同类型的凸松弛：我们用多面体搜索代替无相位测量的二次等式约束，并通过核范数正则化强制执行秩约束。结果是 d 1 × d 2 矩阵空间中的凸程序。我们分析了两种特定场景。在第一种情况下，目标矩阵为秩 1，观测结构对应于无相位盲反卷积。在第二种情况下，目标矩阵具有一般秩，我们观察一系列独立高斯随机矩阵的内积幅度。在每个问题中，我们都表明，只要我们能够访问质量足够好的锚定矩阵，锚定回归就能从接近最优数量的测量中返回准确的估计值。我们还展示了如何在无相盲反卷积问题中从最优数量的测量中创建这样的锚定，并针对一般秩问题给出了这方面的部分结果。
通过机器学习对无序机械超材料的自原子发现
跨数长度规模的构建材料设计在其自然体积状态下不存在异常的机械响应。然而，当降低到原子或微粒水平时，所谓的机械超材料在很大程度上尚未探索，并且通常从其粗分辨率中掉出了订购的模式设计空间。Here, combining high-throughput molecular dynamics (MD) simulations and machine learning (ML) strategies, some intriguing atomistic families of disordered mechanical metamaterials are discovered, as fabricated by melt quenching and exemplified herein by lightweight-yet-stiffcellular materials featuring a theoretical limit of linear stiffness–density scaling, whose structural disorder—rather than顺序 - 是减少缩放指数的关键，并且仅由粘结相互作用及其方向性控制，这些相互作用及其方向性可以通过实验来实现灵活的可调性。重要的是，力场景观中的系统导航表明，在方向性和非方向键之间（例如共价键和离子键）之间，适度的键方向性最有可能促进多面体，拉伸伸展的结构的无序堆积，负责促进伸展的结构。这项工作先驱者是一种最初的原子方案，以设计机械超材料的格式化，以在主张原子质的原子质和可能对常规上尺度上的原子质上仿制的原子质中，在利用结构障碍方面取消了一个未开发的场合。