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World File Search System检测点
poifusion：多模式3D对象通过融合在兴趣点上检测
查询为动态3D框，并根据每个查询框生成一组POI。POI是代表3D对象并扮演基本单元在多模式融合中的角色的关键。具体来说，我们将POIS投射到每种模态的视图中，以通过动态融合块在每个POI上集成相应的功能并集成了每个POI的多模态特征。此外，从同一查询框中得出的POI的特征共同汇总到查询功能。我们的方法可以防止视图转换引起的信息损失，并消除了计算密集型的全球关注，从而使多模式3D对象检测器更适用。我们对Nuscenes和Ar-Goversy2数据集进行了广泛的实验，以评估我们的方法。明显地说，所提出的方法在两个数据集上实现了最先进的结果，没有任何铃铛和窃窃私语，即，nscenes上的74.9％NDS和73.4％的地图，Argoverse2上的31.6％CD和40.6％的地图。该代码将在https：// djiajunustc提供。github.io/projects/poifusion。
高压电气设备检查 - 防卫省/自卫队
1. 参加者应具备的资格 (1) 参加者不得有《预算会计审计法》第70条规定的情况。此外，未成年人、被监护人或接受协助的人，即使已经取得订立合同所必需的同意，也属于同一条款内有特殊事由的情况。 （2）不属于《预算会计审计法》第七十一条规定情形的。 （3）2022、2023、2024年度防卫省竞争性投标资格（各省厅统一资格）“提供服务等”类别中被评为D级以上，且具备参加关东、甲信越地区竞争性投标资格的，或者，如果其不具备参加竞争性投标的资格，但在投标之日前已经通过竞争性投标资格审查，并在竞争性投标资格名单中登记，并被认定具备参加竞争性投标资格的。 （4）该人目前不属于防卫省长官房长官、防卫政策局局长、采购技术后勤局局长（以下称为“防卫省暂停权限”）或海上自卫队参谋长根据“设备等及服务采购暂停提名等指南”采取的暂停提名措施的对象。 (5) 与前项规定暂停指定对象者有资本或人事关系，且无意与国防部签订与其同类物品买卖、制造或承包服务契约者。 （6）目前处于暂停提名状态的人员原则上不允许进行分包。但有关部会暂停提名权机关认定确有不可避免的情况时，不在此限。
北千岁(R6)长门住宿设施消防设备检查服务
（k）“有关排除黑社会团体的事项”的承诺书中有虚假记载或发生违反承诺的情况时。 （4）合同的准备 中标人被选定为中标人后，应立即准备合同。 （适用的合同条款为驻军标准合同“服务合同条款”、“关于撞机等违法行为的特别条款”和“关于排除有组织犯罪集团的特别条款”） （5）中标确定方法 总金额在单位确定的报价限额内的投标人为中标人。如果有两个或两个以上的最低出价者有资格中标，则将通过抽签来确定中标者。 在确定中标人时，中标金额为投标文件所载金额加上10%（如果该金额的小数部分不足1日元，则小数部分四舍五入）。因此，无论投标人是消费税的应税商业实体还是免税商业实体，投标人都必须在投标文件中载明相当于估算金额的110/100的金额。 （6）其他 A.双方当事人签字、盖章后，本合同即成立。 （一）投标人参加投标时须提交资格审查结果通知书复印件。 如果您代表其他人竞标，则必须提交授权委托书。 E. 允许通过邮寄方式投标。此时，请将信封折叠两层，内信封上写明“内附北千岁（R6）长门宿舍消防设备检查服务投标书”，另附资格审查结果通知书复印件，并于投标当日上午9点前，通过挂号信或其他方式（有送达记录）寄送至北千岁警备队第323会计组。此时请您致电负责人确认到达情况。 将立即进行重新招标。然而，如果已经通过邮寄方式投标，则重新投标将另行规定。 请在投标表格下方空白处写明：“本公司（若为本人或个人）或本团体（若为团体）接受《投标及合同指南》及《标准合同等》中的合同条款，参与投标。”此外，我们承诺遵守《招标及承包指南》中关于排除黑社会组织参与的条款。 “承诺并声明这一点。 如果您希望当天参加此次投标，则必须在投标日前一天下午 5 点之前联系北千岁驻地第 323 会计部队。 招标相关事宜请咨询：日本陆上自卫队北千岁警备队第 323 计画中队承包课（联系人：源田） 电话：0123-23-2106（内线 5341） 规格相关事宜请咨询：日本陆上自卫队北千岁警备队作战部队管理课（联系人：藤村） 电话：0123-23-2106（内线 5973） （7）公告发布地点及期限： 发布地点：北方陆军网站：http://www.mod.go.jp/gsdf/nae/fin/index.html 发布期限：2024 年 5 月 20 日（星期一）至 2024 年 5 月 31 日（星期五）
SPE04M60H-AG
图 6：欠压保护时序图(高侧) Fig 6：Undervoltage protection sequence diagram (High side) b1 : 电源电压上升：当该电压上升到欠压恢复点，在下一个欠压信号被执行前该线路将启动运行。 b1: Power supply voltage rise: When the voltage rises to the undervoltage recovery point, the line will start running before the next undervoltage signal is executed. b2 : 正常运行 : MOSFET 导通并加载负载电流。 b2: Normal operation: MOSFET is turned on and load current is applied. b3 : 欠压检测 (UV BSD ) 。 b3: Undervoltage detection (UV BSD ). b4 : 不管输入是什么信号， MOSFET 都是关闭状态。 b4: No matter what signal is input, MOSFET is off. b5 : 欠压恢复 (UV BSR ) 。
在社区疫苗接种和检测点，家长对疫苗接种的积极性较高
•Jamie Naso，MPH（jnaso@bu.edu）1•Susy Rojas（surojas93@gmail.com）2•詹姆斯·彭（James Peng）路易斯·卢比奥（Luis Rubio），医学博士（luis.rubio@ucsf.edu）3•Diane Jones，RN（dijossf@gmail.@ucsf.edu）3•valerie tulierlawaai（apachesol@sbcglobal.net）2我。美国加利福尼亚州5湾地区的静脉和实验室服务，美国加利福尼亚州旧金山，美国旧金山，旧金山，加利福尼亚州，美国8个生物统计局，公共卫生学院，加利福尼亚大学伯克利分校，伯克利分校，加利福尼亚州伯克利，加利福尼亚州 *
PC-RGNN：用于 3D 物体检测的点云补全和图神经网络
基于 LiDAR 的 3D 物体检测是自动驾驶的一项重要任务，当前的方法受到远处和遮挡物体的稀疏和部分点云的影响。在本文中，我们提出了一种新颖的两阶段方法，即 PC-RGNN，通过两个特定的解决方案来应对此类挑战。一方面，我们引入了一个点云完成模块来恢复密集点和整个视图的高质量提案，同时保留原始结构。另一方面，设计了一个图神经网络模块，该模块通过局部-全局注意机制以及基于多尺度图的上下文聚合全面捕捉点之间的关系，大大增强了编码特征。在 KITTI 基准上进行的大量实验表明，所提出的方法比以前最先进的基线方法有显著的进步，凸显了其有效性。
人工智能引导的检测未公认的心肌病的心脏点心脏疾病
美国纽约州西奈山伊坎山医学系肾脏科学系公共卫生，纽黑文，CT手稿类型：原始研究手稿单词计数：3,756个单词图：3表：2 *通讯作者：Rohan Khera，医学博士，MS 195 Church St，6楼，New Haven，CT 06510 203-764-5885; rohan.khera@yale.edu; @rohan_khera
流图信号中的非参数社区变化点检测
摘要 — 检测网络结构时间序列数据的变化对于各种关键应用至关重要，例如检测针对在线服务提供商的拒绝服务攻击或监控能源和供水。本文旨在应对异常激活网络中未知节点组时的这一挑战。我们设计了一种在线变点检测算法，该算法充分利用图信号处理的最新进展来利用位于不规则支撑上的数据特性。它基于内核机制构建，以在线方式执行密度比估计。该算法具有可扩展性，因为它在空间分布于节点上以监控大规模动态网络。通过模拟数据说明了该算法的检测和定位性能。索引词 — 图信号处理、流图信号、非参数变点检测、图过滤。
Associate-3Ddet：用于 3D 点云对象检测的感知到概念关联
尽管最近的研究通过深度学习技术突破了极限，但从 3D 点云中进行物体检测仍然是一项具有挑战性的任务。由于严重的空间遮挡和点密度随到传感器距离的固有变化，同一物体在点云数据中的外观会有很大变化。因此，设计针对这种外观变化的鲁棒特征表示是 3D 物体检测方法的关键问题。在本文中，我们创新地提出了一种类似域自适应的方法来增强特征表示的鲁棒性。更具体地说，我们弥合了特征来自真实场景的感知域和特征从由富含详细信息的非遮挡点云组成的增强场景中提取的概念域之间的差距。这种领域自适应方法模仿了人脑在进行物体感知时的功能。大量实验表明，我们简单而有效的方法从根本上提高了 3D 点云物体检测的性能并取得了最先进的结果。