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3D-QAE：3D 点云的全量子自动编码
现有的学习 3D 表示的方法是在经典硬件上训练和测试的深度神经网络。尽管理论上预测了量子机器学习架构在速度和表示容量方面的优势，但迄今为止，它还没有被考虑用于这个问题，也没有被考虑用于一般涉及 3D 数据的任务。因此，本文介绍了第一个用于 3D 点云的量子自动编码器。我们的 3D-QAE 方法是完全量子的，即其所有数据处理组件都是为量子硬件设计的。它在 3D 点云集合上进行训练以生成它们的压缩表示。除了找到合适的架构之外，设计这种完全量子模型的核心挑战还包括 3D 数据规范化和参数优化，我们为这两个任务提出了解决方案。在基于模拟门的量子硬件上的实验表明，我们的方法优于简单的经典基线，为 3D 计算机视觉的新研究方向铺平了道路。源代码可在 https://4dqv.mpi-inf.mpg.de/QAE3D/ 获得。
郁金香：用于提高LIDAR点云的变压器
LIDAR UPSMPLING对于机器人和自动驾驶汽车的启示系统来说是一项艰巨的任务，这是由于大型场景的稀疏结构稀疏和不规则的结构。最近的作品建议通过将LIDAR数据从3D欧几里得空间传播到2D图像空间中的一个超级分辨率问题来解决此问题。尽管他们的方法可以生成具有细粒细节的高分辨率范围图像，但由此产生的3D点云是10个模糊细节并预测无效的点。在此pa-per中，我们提出了郁金香，这是一种从低分辨率激光雷达输入中重建高分辨率激光圈云的新方法。我们还遵循一种基于图像的方法，但特定地修改了基于Swin-Transformer网络的贴片和窗口几何形状，以更好地拟合范围图像的特性。我们在三个公共现实世界和模拟数据集上进行了几项实验。郁金香在所有相关指标中都优于最先进的方法，并且比以前的工作生成了强大，更现实的点云。该代码可在https：//github.com/ethz-asl/tulip.git上找到。
yolov8基于激光雷达点云的对象检测的新方法
摘要 - 对象检测是自动驾驶汽车和高级驾驶员辅助系统（ADA）的重要感知任务。虽然已经对相机图像中的对象检测进行了广泛的研究，但通过光检测和范围（LIDAR）数据来解决此任务，这是由于其固有的稀疏性带来了独特的挑战。这项研究引入了一种基于激光雷达的对象检测的开创性方法，其中Lidar Point Cloud数据巧妙地转换为伪RGB图像格式，随后将最初用于基于相机的对象检测设计的Yolov8网络。在Kitti数据集中受过训练和严格评估，我们的方法表现出出色的性能，达到了令人印象深刻的平均平均精度（MAP）超过86％。该模型还在Tihan IITH iith自主导航数据集（TIAND）的某个点云上进行了测试。这个了不起的结果强调了拟议方法在利用LiDAR数据以进行健壮对象检测时的效率，从而有助于在自主驾驶和ADAS应用中提高感知能力。索引项 - Yolov8，点云，BEV，LIDAR，对象检测，ADAS
石垣（6）宿舎消防设备点検
13 其他 （1）参加前请务必充分理解投标和合同准则。 （2）投标人须提交资格审查结果通知书复印件。 （3）作为促进公共工程项目中排除有组织犯罪的措施，审查招标和承包指南，并在投标文件的空白处写上“本公司承诺遵守招标和承包指南中概述的有关排除有组织犯罪的承诺”。 （4）如以代表身份投标，须在投标时提交“委托书”。 （5）为了采取一切可能的措施防止新冠病毒的传播，我们将通过邮寄方式进行投标，以减少直接接触。 (6) 如果您通过邮件投标，邮件必须在 2024 年 6 月 18 日星期二下午 4:00 之前到达承包官员，由发件人决定。此时，请将投标文件放入内信封，并在内信封上写明公司名称、投标日期和时间、投标主题，并用红墨水清楚地注明“随附投标文件”。此外，必须在投标时间之前亲自提交文件。 （7）如初次投标不成功，我们将另行联系您，商讨重新投标的时间等。 （8）当我们要求进行市场价格调查等时，请予以配合。 （9）投标及合同条款相关咨询处：〒907-0003 冲绳县石垣市平道里1273-1 404 陆上自卫队石垣警备队第445会计部队承包课 担当：本乡 电话：0980-98-0008（内线344）传真：0980-82-1145（直拨） （10）规格等相关咨询处：陆上自卫队石垣警备队作战部队管理课 担当：赤峰 电话：0980-98-0008（内线323）
应激诱发抑郁的潜在机制和新治疗靶点
引用格式 : 韩盈 , 陆唐胜 , 陆林 .应激诱发抑郁的潜在机制和新治疗靶点 ——LBP 抑制单胺生物合成 .中国科学 : 生命科学 , 2023, 53: 1176–1178 Han Y, Lu T S, Lu L. New target for antidepressant development and depression treatment—LBP inhibition of monoamine biosynthesis (in Chinese).Sci Sin Vitae, 2023, 53: 1176–1178, doi: 10.1360/SSV-2023-0049
使用人工智能自动处理 3D 点云数据
点云，作者：DAVID SELVIAH 数字化现实：使用 AI 进行自动化 3D 点云数据处理 用于数字化 3D 真实环境的仪器变得越来越小、更轻、更低成本和更强大，因此得到了广泛的应用，不仅用于最高精度的测量三脚架，还用于移动平台，例如自动驾驶汽车、无人机、直升机、飞机、机器人吸尘器、火车、移动电话、卫星和火星探测器。激光雷达使用激光扫描，而摄影测量则记录来自一个或多个可能正在移动的摄像机的图像。每次激光扫描都会在点云中记录数千万个数据点的位置和颜色，并且可以组合数百个这样的点云。本文讨论了许多公司和组织在获得大量 3D 点云数据集后面临的管理、存储、注册、融合、提取有用和可操作信息等挑战。
PotholeGuard：一种基于点云语义分割的坑洼检测方法
摘要 — 坑洼检测对于道路安全和维护至关重要，传统上依赖于 2D 图像分割。然而，现有的 3D 语义坑洼分割研究往往忽略点云稀疏性，导致局部特征捕获和分割精度不理想。我们的研究提出了一种创新的基于点云的坑洼分割架构。我们的模型有效地识别隐藏特征并使用反馈机制来增强局部特征，改善特征呈现。我们引入了一个局部关系学习模块来理解局部形状关系，增强了结构洞察力。此外，我们提出了一种轻量级自适应结构，用于使用 K 最近邻算法细化局部点特征，解决点云密度差异和域选择问题。共享 MLP 池化被集成以学习深度聚合特征，促进语义数据探索和分割指导。在三个公共数据集上进行的大量实验证实了 PotholeGuard 优于最先进方法的性能。我们的方法为稳健而准确的 3D 坑洼分割提供了一种有前途的解决方案，可应用于道路维护和安全。索引词——坑洼、点云、语义分割、计算机视觉
建模3D点云对象跟踪的连续运动
带有LIDAR点云的3D单一对象跟踪（SOT）的任务对于各种应用程序（例如Au au sosos驱动器和机器人）至关重要。但是，现有方法主要依赖于外观匹配或仅在两个连续的框架内进行匹配或运动模拟，从而俯瞰3D空间中对象的远程连续运动属性。为了解决这个问题，本文提出了一个新颖的信息，将每个曲目视为连续的流：在每个时间戳上，只有当前框架被馈入网络工作，以与存储在存储库中的多帧历史特征进行交互，从而有效利用了序列信息的有效利用。为了实现有效的跨帧消息传递，混合注意机制旨在说明远程关系建模和局部几何特征提取。此外，为了增强多帧特征的利用来进行健壮的跟踪，提出了一种对比性的增强策略，该策略使用地面真相轨迹来增强训练序列并促进对比方式的歧视误差。广泛的实验表明，所提出的方法在多个基准上通过重要的婚姻优于最先进的方法。