摘要。在本文中,我们提出了Egolifter,这是一个新型的系统,可以自动将自我中心传感器捕获的场景分为单个3D对象的完整分解。该系统是针对以自然的(非扫描)运动捕获的数百个obs的现场设计的特定设计的。eGolifter采用3D高斯人作为3D场景和对象的基本表示形式,并使用段中的任何模型(SAM)的细分掩码作为薄弱的监督,以学习对对象实例的灵活定义,对对象实例的定义,没有任何特定的对象分类法。为了处理以自我为中心的视频中动态对象的挑战,我们设计了一个瞬态预测模块,该模块学会过滤3D重新构造中的动态对象。结果是一条全自动管道,能够将3D对象实例重建为3D高斯人的集合,共同构建了整个场景。我们在ARIA Digital Twin数据集上创建了一个新的基准测试,该基准在自然egipentric输入中定量地证明了其在开放世界3D分割中的最先进。我们在各种以自我为中心的活动数据集上运行Egolifter,该数据集显示了该方法在大规模上以3D为中心感知的希望。请访问https://egolifter.github.io/的项目页面。
• 性取向和性别认同:§ 170.207(o)(1) 性取向必须至少按照本节 (a)(4) 段中针对本节 (o)(1)(i) 至 (iii) 段和 HL7® 第 3 版标准《行政性别和 NullFlavor 的值集》规定的 SNOMED CT® 美国版代码版本进行编码,以及 § 170.207(o)(2) 性别认同必须至少按照本节 (a)(4) 段中针对本节 (o)(2)(i) 至 (v) 段规定的 SNOMED CT® 代码版本进行编码,HL7® 第 3 版标准《行政性别的值集》将更新为 § 170.207(o)(3) 性取向和性别认同必须至少按照 § 170.207(a)(1)
美国最新、最完整(且分辨率似乎最高)的数据是 2016 年的国家土地覆盖数据库数据。它可以作为美国本土的 Erdas Imagine 网格文件(.img 扩展名)获得。这是一个大文件 > 16GB(1GB .zip 下载),但 HEC-RAS 只会提取您的研究区域所覆盖的部分。此数据遵循特定的分类编号方案 - RAS Mapper 将其称为 NLCD2016。可以在此处下载数据:http://www.mrlc.gov。
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自1984年首次报道以来,抗型同源物(HOX)基因一直参与了一系列有趣的观察结果,尤其是由于它们在脊椎动物和节肢动物之间保守的聚类组织,这可能是一个合理地想知道这种持续性价值的起源。在本文中,我首先考虑了不同的例子,其中Hox基因簇在提供概念进步方面发挥了重要作用,从各种研究领域中取出,并且主要涉及脊椎动物胚胎。这些例子涉及我们对基因组进化的理解,重新审视了19世纪对开发与进化之间关系的观点,以及建立一个新框架,以了解发展过程中的长期和多效基因调节。i然后讨论HOX基因家族的高价值(当被认为是一种认知对象)与其聚类结构有关(及其在某些动物物种中的缺失)以及在这种特殊的遗传奇怪之处是什么,这使它们在为科学社区提供有趣的信息时如此富有。
• 产品领域:位移测量传感器 • 服务范围:连接和安装检查、SICK 产品参数优化以及测试、设置先前定义的模拟测量范围缩放功能、开关点位置、滞后、测量频率、测量值滤波器、信号质量、评估功能或通信接口 • 差旅费:价格不包括差旅费,例如酒店、航班、旅行时间和费用。 • 持续时间:额外工作将另行开具发票
• 为物业税目的而准备的估值中交易数据的使用和误用(《物业税评估和管理》杂志) • 租赁会计 GAAP 变化对物业税的影响(《多州税收和激励》杂志) • 公允价值计量与物业税目的的相关性(《多州税收和激励》杂志)
