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World File Search System河墙
ANGEL M. VILLEGAS-CRUZ (安河)
宾夕法尼亚州立大学 朱博良教授的研究助理 2020 年、2022 年春季和 2024 年夏季 朱博良和 Rachel Wellhausen（德克萨斯大学奥斯汀分校）的研究助理 2022 年夏季 乔纳森·阿贝尔教授的研究助理 2022 年夏季 凯文·芒格教授的研究助理 2021 年 波多黎各大学，里奥皮德拉斯校区 亚里玛·罗莎-罗德里格斯教授的本科生研究助理 2011 – 2012
墙-墙边界检测
从一组线段中自动识别结构是一项挑战，因为并非所有定义建筑结构的线都能被低级图像处理完美检测到。使问题进一步复杂化的是，额外的边缘可能会位于墙壁表面或不属于目标结构的物体上。因此，大多数现有方法依赖于中级区域特征，如几何上下文和方向图 [7]，作为布局估计的中间步骤。给定一张图像，我们确定其信息边缘图，然后用它来预测该图像的最佳拟合 3D 框。由于图像是现实世界的投影，因此最好以能够满足现实世界的方式来解释它们。大多数室内环境符合曼哈顿世界假设 [2]，即大多数平面位于三个相互正交的方向之一。寻找建筑结构分三步完成；找到线段和消失点，创建许多合理的建筑模型假设，并根据方向图（区域方向的局部信念图）对每个假设进行测试，以
墙-墙边界检测
从一组线段中自动识别结构是一项挑战，因为并非所有定义建筑结构的线都能通过低级图像处理完美检测到。为了进一步复杂化问题，额外的边缘可能位于墙壁表面甚至不属于目标结构的物体上。出于这个原因，大多数现有方法依赖于中级区域特征，例如几何上下文和方向图 [7]，作为布局估计的中间步骤。给定一张图像，我们确定其信息边缘图，然后使用它来预测图像的最佳拟合 3D 框。由于图像是现实世界的投影，因此最好仅以能够满足现实世界的方式来解释它们。大多数室内环境都符合曼哈顿世界假设 [2]，即大多数平面位于三个相互正交的方向之一。查找建筑结构分为三个步骤；找到线段和消失点，创建许多合理的建筑模型假设，并根据方向图（即区域方向的局部信念图）对每个假设进行测试，以便
霍尔特水闸 – 河墙巨石裂缝 – 8 月 13 日
2024 年 5 月 29 日：BWT 项目管理办公室的工作人员通知移动区运营部门，霍尔特船闸室河墙巨石 14R 中观察到的裂缝最近发生了变化。令人担忧的是，通过船闸墙机械空间和廊道中现有裂缝的水流量增加，在河边填充阀上游舱壁槽中发现新的裂缝和剥落，以及廊道集水坑泵出现故障。
河流河河河河河河畔河河岸
伦敦申请与条例64（2）1。第64（2）条《城镇和国家规划（环境影响评估》）2017年（“ EIA法规”）要求，如果伦敦市公司和伦敦公司和伦敦市公司提出了EIA开发的建议，则还将负责确保在计划中的适当安排，以确保在责任中进行适当的责任，而在履行责任的情况下，该行为在绩效中进行任何责任，在执行任何责任的情况下，该效力是在执行任何责任的情况下，就可以履行该责任。发展提案和负责确定该提案的人员。2。根据《城镇和国家规划评估）条例（环境影响评估）条例（2017年）的第64条第2款一致的说明是与本申请一起制作的，这与与伦敦市有关的程序要求一致，既是地方规划机构又是申请人。在背景论文中详细说明的注释中提供了更多上下文。
使用人工智能检查星系的形状
图 02 卷积神经网络对猫、狗、马的图像进行分类的图像。假设我们输入一张猫的图像，并执行卷积等计算以获得三个输出，y 1 =1、y 2 =1、y 3 =1，我们试图从中确定它是否是一只猫。那时，我们不再平等对待这三种输出，而是给予重要的信息更高的分数。例如，y 1 显然是猫眼，所以我们会给它 5 倍的分数，而 y 2 和 y 3 看起来像猫的鼻子和耳朵，但它们看起来也像狗的鼻子和耳朵，所以我们'会给他们1倍的积分。因此最终传递给猫分类器的总点数为 z 1 = 5 + 1 + 1 = 7。另一方面，在狗分类器中，y 1 不是狗的眼睛，因此这些点乘以 0，y 2 和 y 3 乘以 1，因此 z 2 =0+1+1=2。在对于马分类器来说，y 1 、y 2 和 y 3 不是马的眼睛、鼻子和耳朵，所以都得 0 分，并且 z 3 =0+0+0=0。结果，猫分类器获得最高分数，最终输出“这张图片是一只猫”。为了能够自动做出高精度的判断，网络会利用大量猫的图像等教学数据进行训练，相当于调整点数增加的乘数（权重）。