XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System点云来
通过图卷积和可逆神经网络对潜在空间中的点云进行去噪
点云经常包含噪声和异常值，为下游应用带来障碍。在本文中，我们介绍了一种新颖的点云去噪方法。通过利用潜在空间，我们明确地发现噪声成分，从而可以提取干净的潜在代码。这反过来又有助于通过逆变换恢复干净点。我们网络中的一个关键组件是一个新的多层图卷积网络，用于捕获从局部到全局各个尺度的丰富几何结构特征。然后将这些特征集成到可逆神经网络中，该网络双射映射潜在空间，以指导噪声解缠结过程。此外，我们使用可逆单调算子来模拟变换过程，有效地增强了集成几何特征的表示。这种增强使我们的网络能够通过将噪声因素和潜在代码中的内在干净点投影到单独的通道上来精确区分它们。定性和定量评估均表明，我们的方法在各种噪声水平下都优于最先进的方法。源代码可在 https://github.com/yanbiao1/PD-LTS 获得。
2022.06.13招标信息公告第24号《空调维修检验》
2022年6月13日——零件编号或规格……（3）县警方要求，将该公司作为与有组织犯罪有关的公司，排除在国防部命令的建设工程之外……有关投标文件和规格的事项总务部管理团队负责人：和田。
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）
3D可伸缩量子卷积神经网络用于分类应用中的点云数据处理
由于嘈杂的中间量子量子（NISQ）时代已经存在，因此量子神经网络（QNN）绝对是对许多经典神经网络无法解决的许多问题的承诺解决方案。此外，量子卷积神经网络（QCNN）现在正在受到很多关注，因为它可以处理与QNN相比的高维输入。但是，由于量子计算的性质，很难扩大QCNN以提取由于贫瘠的高原而提取足够数量的特征。这在具有高维数据输入的分类操作中尤其具有挑战性。但是，由于量子计算的性质，很难扩大QCNN以提取由于贫瘠的高原而提取足够数量的特征。这尤其是具有高维数据输入的分类操作中的挑战。为此，提出了一种新颖的3D可伸缩QCNN（SQCNN-3D），以用于分类应用中的点云数据处理。此外，在SQCNN-3D顶部还考虑了反向保真度训练（RF-Train），用于使用量子计算的保真度有限的Qubits多样化特征。我们的数据密集型性能评估验证了所提出的算法是否达到了所需的性能。
提高机载激光雷达点云自动重建三维复杂建筑物模型的精度
摘要：由于各种 3D 空间数据应用对数据量和质量的要求很高，需要自动化、高效和可靠的数据采集和预处理方法。使用摄影测量技术以及光检测和测距 (LiDAR) 自动扫描仪是其中很有吸引力的解决方案。然而，测量数据是以无序点云的形式出现的，通常需要转换为基于多边形或多面体表面的高阶 3D 模型，这不是一个简单的过程。该研究提出了一种新开发的算法，用于校正来自机载 LiDAR 对规则 3D 建筑物的测量的 3D 点云数据。所提出的方法假设在应用规则的泊松曲面重建方法之前应用一系列导致 3D 光栅化的操作，即创建和处理对象的 3D 规则网格表示。为了验证重建对象的准确性和质量，以便与获得的 3D 模型进行定量比较，使用了高质量的地面真实模型，其形式是通过摄影测量构建的网格，并使用建筑物建筑平面图手动制作。所呈现的结果表明，应用所提出的算法对结果的质量有积极影响，并且可以与现有的表面重建方法结合使用，以便从 LiDAR 扫描生成更详细的 3D 模型。
从3D行人网络到车轮网络：使用智能手机点云的对比度深学习
本文提出了一种基于深度学习的可容纳性评估方法，构成了街头规模的智能手机点云和城市规模的3D行人网络（3DPN）。3DPN已被研究和映射以进行轮廓和智能城市应用。然而，由于省略的行人路径，未发现的楼梯和过度简化的高架人行道，文献中3DPN的城市水平尺度对于评估轮椅的可及性（即车轮）不完整；如果映射量表处于为轮椅使用者设计的微观级别，则可以更好地表示这些功能。在本文中，我们使用智能手机点云加强了城市规模的3DPN，这是一种有希望的数据源，用于补充细微的细节和由于厘米级别的准确性，鲜艳的色彩，高密度和人群源性质而导致的细颗粒细节和温度变化。三步方法重建行人路径，楼梯和坡度细节，并丰富城市规模的3DPN进行轮廓评估。PEDESTRIAN路径的实验结果表现出准确的3DPN中心线位置（miou = 88。81％），楼梯检测（miou = 86。39％）和轮子性评估（MAE = 0。09）。本文贡献了一种适合，准确和人群采购的轮子评估方法，该方法将无处不在的智能手机和3DPN架起高密度和丘陵的城市区域的3DPN。
sfpnet：用于一般激光雷德点云上语义分割的稀疏焦点网络
摘要。尽管LiDAR语义分割迅速发展，但最先进的方法通常融合了源自机械旋转激光雷的基准的专门设计的诱导偏差。这可以将模型的通用性限制在其他类型的LiDAR技术中，并使超参数调整更加复杂。为了解决这些问题，我们提出了一个广义框架，以通过我们稀疏的焦点调制来代替窗户注意力来适应市场中普遍存在的各种各样的发光剂。我们的SFPNET能够阐述多层上下文，并使用栅极机制动态聚集它们。通过实现渠道信息查询，编码包含本地和全局上下文的功能。我们还引入了一种新型的大型混合溶质激光雷达语义segmentation数据集，用于机器人应用。sfpnet表现出对源自机械旋转激光雷达的常规基准测试的竞争性能，同时在从固态激光拉尔的基准上实现最新结果。此外，它在我们的新型数据集中的现有方法胜过来自混合固体激光雷达的新型数据集。代码和数据集可从https://github.com/cavendish518/sfpnet和https://www.semanticindustry.top获得。
dfsnet：一个3D点云分割网络朝着果园场景中的树木检测
摘要：为了指导果园管理机器人实现果园生产中的某些任务，例如自主导航和精确喷涂，这项研究提出了一个深入学习的网络，称为动态融合细分网络（DFSNET）。该网络包含局部特征聚合（LFA）层和动态融合分割体系结构。LFA层使用位置编码器进行初始转换嵌入，并通过多阶段层次结构逐渐汇总本地模式。Fusion分割模块（FUS-SEG）可以通过学习多插入空间来格式化点标签，而生成的标签可以进一步挖掘点云特征。在实验阶段，在果园田的数据集中证明了DFSNET的显着分割结果，其准确率为89.43％，MIOU率为74.05％。dfsnet优于其他语义细分网络，例如PointNet，PointNet ++，D-PointNet ++，DGCNN和Point-NN，其精度的提高了11.73％，3.76％，3.76％，2.36％，2.36％和2.74％，并分别为2.74％，并改善了这些网络，并改善了这些网络，并分别为28.3％，28.3％，9.9％，9.9％，9.9％，9.9％，9.9％，9.9％，占28.3％，占28.3％，占28.3％，分别为9.19％，分别为9.9％，均为28.3％，分别为9.3％，分别为2.19％。在全尺度数据集（简单尺度数据集 +复杂尺度数据集）上，分别为9.89和24.69％。提议的DFSNET可以从果园场景点云中捕获更多信息，并提供更准确的点云分割结果，这对果园的管理有益。