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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。......
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。
流图信号中的非参数社区变化点检测
摘要 — 检测网络结构时间序列数据的变化对于各种关键应用至关重要，例如检测针对在线服务提供商的拒绝服务攻击或监控能源和供水。本文旨在应对异常激活网络中未知节点组时的这一挑战。我们设计了一种在线变点检测算法，该算法充分利用图信号处理的最新进展来利用位于不规则支撑上的数据特性。它基于内核机制构建，以在线方式执行密度比估计。该算法具有可扩展性，因为它在空间分布于节点上以监控大规模动态网络。通过模拟数据说明了该算法的检测和定位性能。索引词 — 图信号处理、流图信号、非参数变点检测、图过滤。
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。
AI 可广泛应用于协同办公场景，利好龙头厂商
图 1 ： AI 带来 OA 功能的重构 ......................................................................................... 3 图 2 ：微软发布 Copilot .................................................................................................. 3 图 3 ：百度“如流” ........................................................................................................ 3 图 4 ： Copilot 根据要求起草邮件 .................................................................................... 4 图 5 ： Copilot 提炼邮件内容 ........................................................................................... 4 图 6 ： Copilot 对会议内容进行总结并支持提问 .............................................................. 5 图 7 ： Copilot 支持会议内容的实时总结和提问 .............................................................. 5 图 8 ： Copilot 对客户关注的领域进行扫描 ..................................................................... 5 图 9 ： Copilot 根据销售资料提供竞品分析建议 .............................................................. 5 图 10 ： Copilot 整理各类资料协作对工作内容进行梳理 ................................................. 6 图 11 ： Copilot 为接下来的会议准备相关资料 ................................................................ 6 图 12 ：泛微智能办公平台框架图 .................................................................................... 7 图 13 ：泛微智能办公平台前端技术 ................................................................................ 7 图 14 ：泛微小 e 助手查询业绩 ....................................................................................... 7 图 15 ：泛微小 e 助手智能填单 ....................................................................................... 7 图 16 ：小致语音助手技术框架 ........................................................................................ 8 图 17 ：小致语音助手使用示例 ........................................................................................ 8
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。
基于LIDAR定向子图像的自动驾驶图之间的航向点传输模块
摘要：车道图对于描述道路语义和使用本地化和路径规划模块实现安全的操作非常重要。这些图被认为是长寿细节，因为道路结构中发生了罕见的变化。另一方面，由于有必要使用不同的定位系统（例如GNSS/INS-RTK（GIR），Dead-Reckoning（DR）或SLAM Technologies）更新或扩展地图，因此可能会更改相应拓扑图的全局位置。因此，应将车道图准确地在地图之间传输，以描述车道和地标的相同语义。考虑到其在关键的道路结构中实施的挑战性要求，本文根据LiDAR强度路面在图像域中提出了一个独特的转移框架。目标图中的道路表面被分解为全球坐标系中的X，Y和YAW ID的定向子图像。XY ID用于使用参考图检测公共区域，而YAW ID则用于重建参考图中的车辆轨迹并确定相关的车道图。然后将方向子图像匹配到参考子图像，并将图形安全地传输。实验结果已经验证了所提出的框架在地图之间安全，准确地传输巷道图的鲁棒性和可靠性，无论道路结构的复杂性，驾驶场景，地图生成方法和地图全局精度的复杂性如何。
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。
语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类
Cheraghian 等人 [ 21 – 23 ] 在零样本 3 维模型分类方 面提出了 3 维点云的零样本学习方法、缓解 3 维零样 本学习中枢纽点问题的方法和基于直推式零样本学 习的 3 维点云分类方法，并将它们封装进一个全新 的零样本 3 维点云方法 [ 24 ] 中。以上方法均是利用已 知类样本的点云表征及其词向量对未知类别进行分 类，开创了零样本 3 维模型分类方法。近年来， CLIP 在零样本图像分类上取得了良好的效果，因此有研 究者将 CLIP 应用到零样本 3 维模型分类方法中， Zhang 等人 [ 25 ] 提出了基于 CLIP 的 3 维点云理解 (Point cloud understanding by CLIP, PointCLIP) 模型， PointCLIP 首先将 3 维点云投影成多个深度图，然 后利用 CLIP 的预训练图像编码器提取深度图特 征，同时将类别名称通过 CLIP 预先训练的文本编 码器提取文本特征。但是 PointCLIP 的性能受到深 度图和图像之间的域差异以及深度分布的多样性限 制。为了解决这一问题，基于图像 - 深度图预训练 CLIP 的点云分类方法 (transfer CLIP to Point cloud classification with image-depth pre-training, CLIP2Point) [ 26 ] 将跨模态学习与模态内学习相结合 训练了一个深度图编码器。在分类时，冻结 CLIP 的图像编码器，使用深度图编码器提取深度图特 征，该方法缓解了深度图和图像间的模型差异。用 于 3 维理解的图像 - 文本 - 点云一致性表征学习方法 (learning Unified representation of Language, Im- age and Point cloud for 3D understanding, ULIP) [ 27 ] 构建了一个图像、文本和点云 3 种模态的 统一嵌入空间，该方法利用大规模图像 - 文本对预 训练的视觉语言模型，并将 3 维点云编码器的特征 空间与预先对齐的视觉 - 文本特征空间对齐，大幅 提高了 3 维模型的识别能力。与之相似的是，基于 提示文本微调的 3 维识别方法 (CLIP Goes 3D, CG3D) [ 28 ] 同样使用 3 元组形式确保同一类别的 3 维模 型特征和图像特征之间以及 3 维模型特征和文本特 征之间存在相似性，从而使点云编码器获得零样本 识别的能力。另外， PointCLIP V2 [ 29 ] 在 Point- CLIP 的基础之上，通过利用更先进的投影算法和 更详细的 3 维模型描述，显着提高了零样本 3 维模型 分类准确率。本文采用语义增强 CLIP 解决图像和文 本的语义鸿沟问题，通过在语义层面为图像和文本 提供更多相似的语义信息，使图像和文本对齐更具有 一致性，从而有效提高 3 维模型的零样本分类性能。 2.2 提示工程