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空调设备维修及检测服务（通讯站）
（8）其他 a. 如果需要重新投标，将立即进行。但是，如果通过邮寄投标，则投标将于 2024 年 7 月 31 日星期三下午 1:15 执行。 （一）邮寄投标：将投标表放入写有标题的小信封内并密封。然后将此表和资格审查结果通知书副本放入标有“（投标标题）附有投标表”的信封内，并通过挂号信（简单挂号信也可以）于 2024 年 7 月 25 日星期五下午 5 点之前寄送至第 324 会计中队承包团队。在这种情况下，请拨打下面列出的人员以确认消息已到达。 如需重新投标，投标必须于 2024 年 7 月 30 日星期二中午之前到达第 324 会计中队承包团队。 双方当事人签字、盖章即为合同成立。但中标人收到通知后，可不再签订合同。 如果您代表他人竞标，则必须提交授权委托书。 有关招标的询问：1016 Shukuume，Chitose，Hokkaido，066-8577，日本地面自卫队，Higashi Chitose Garrison，第324会计单位，合同部分（联系：Kobori：Kobori：Kobori）日本的Higashi chitose Garrison地面自卫力量（联系：KIDO），电话：0123-23-5131（分机3324）（9）公告的地点和期间发布：（a）发布的地点：（a）Higashi-Chitose，Higashi-Chitose，Sapporo，Sapporo和Shimamamatsu Garrison Carking tobles tobles toble toble norder corment B. ，2024年7月12日 - 2024年7月26日，星期五
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。
在嘈杂的协作点云获取环境中，基于准确性的传感器奖励
摘要 - 在Point-Cloud获取环境中的常见挑战，例如实现安全性和自动驾驶，是确定传感器和工人的放置以及要支付给他们的奖励。游戏理论可作为一种非常强大的工具，用于确定部署的传感器和工人的适当奖励的问题，并且先前的一些研究提出了使用游戏理论来确定奖励的方法。但是，这些方法并未考虑AI对下游任务的识别准确性的影响，以开发这些适当的奖励。在本文中，我们通过考虑AI的识别准确性提出了游戏理论的新特征功能。为了定义我们的功能，我们研究了观点数量和点云的噪声水平如何影响分类精度。此外，我们分析了识别模型通过使用Shap重点关注的点云的哪一部分，这是一种基于Shapley值改善机器学习的方法。索引术语 - 点云，特征功能，莎普利值，shap，零拍点云识别模型
用于考古学的机载 LiDAR 点云处理。管道和 QGIS 工具箱
摘要：地形机载 LiDAR 数据的使用已成为考古勘探的重要组成部分。然而，作为迈向理论意识、影响力和可重复研究的一步，需要一种更严格和透明的数据处理方法。为此，我们着手创建一个处理流程，用于考古学专用的点云处理和针对通用数据优化的产品的派生。所提出的流程改进了地面和建筑物点云分类。所提出的流程的主要创新领域是栅格网格插值。我们通过引入一种混合插值技术改进了最先进的技术，该技术将反距离加权与带有线性插值的三角不规则网络相结合。其中包括用于增强可视化的最先进的解决方案，还生成了必要的元数据和辅助数据。此外，我们还引入了一个 QGIS 插件，将流程实现为一步到位的过程。它将手动工作量减少了 75% 到 90%，并且除了对 QGIS 环境的一般熟悉之外不需要任何特殊技能。该流程和工具旨在为考古专用机载 LiDAR 数据处理的白盒化做出贡献。在讨论中，探讨了数据处理在知识生产过程中的作用。
校正：基于带注释的像素和点云的弱监督语义分割
在此处给出了完整的确认部分：致谢：这项工作得到了中国国家自然科学基金会（No.62227801和No.UME20B2062，No.62376024）的支持，以及中国国家关键研究与发展计划（20222ZD0117900）。
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。
检查住宿区的消防设备
5天前 — 主题、规格等 单位 数量 金额 备注 住宿区消防设备 勾选 000,000 以下为空白 总计 000,000 响应您的通知和公告，我们正在接受投标和合同指南以及合同条款等。......
用于基础架构场景3D点云语义分割的层次SVM
摘要：建筑信息建模（BIM）的结合带来了土木工程的重大进步，增强了项目生命周期的效率和可持续性。激光扫描等高级3D点云技术的利用扩展了BIM的应用，尤其是在操作和维护中，促使探索自动化解决方案以进行劳动密集型点云建模。本文介绍了监督机器学习（特别是支持向量机）的演示，用于分析和分割3D点云，这是3D建模的关键步骤。对点云语义分割工作流进行了广泛的审查，以涵盖关键元素，例如邻域选择，特征提取和特征选择，从而为此过程开发了优化的方法。在每个阶段都实施各种策略，以增强整体工作流程并确保弹性结果。然后使用来自桥梁基础结构场景的不同数据集评估该方法，并将其与最先进的深度学习模型进行了比较。调查结果强调了在精确细分3D点云时监督机器学习技术的有效性，超过了较小的培训数据集的深度学习模型，例如PointNet和PointNet ++。通过实施高级分割技术，要点对点云的3D建模所需的时间有所减少，从而进一步提高了BIM过程的效率和有效性。
燃油箱清洁和埋地管道检查服务
请确保该文件在投标日前一天（闭馆日除外）下午3点前以挂号信等可追踪的方式（简易挂号信即可）送达，并电话通知投标负责人，确保该文件通过邮寄方式发送。 （2）如需重新投标，投标必须在重新投标日前一天下午5点之前到达（闭馆日除外）。 （3）如果提前提交投标，则将作为邮寄投标处理。 （4）提交地址应符合第7条（5）项的规定，并务必通过电话确认申请已到达。