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自动检测建筑点...
希腊雅典国立技术大学乡村与测量工程学院摄影测量实验室，电子邮箱：maltezosev@gmail.com；cioannid@survey.ntua.gr 第三委员会，第三工作组/2 关键词：激光雷达、点云、建筑物提取、扫描线、过滤、变化检测 摘要：本研究旨在自动检测建筑物点：（a）从激光雷达点云中使用简单的过滤技术来增强每个点的几何特性，以及（b）从使用立体方法半全局匹配 (SGM) 在高分辨率彩色红外 (CIR) 数字航空影像上应用密集图像匹配提取的点云。第一步，去除植被。在 LIDAR 点云中，首先使用法线，然后使用粗糙度值，实施并评估两种不同的方法：（1）建议的扫描线平滑滤波和阈值处理，以及（2）双边滤波和阈值处理。对于 CIR 点云的情况，出于相同目的，计算归一化差异植被指数 (NDVI) 的变化。之后，使用形态学算子提取裸地并将其从其余场景中移除，以保留建筑物点。使用现有正射影像作为参考，评估在希腊北部城市地区应用每种方法提取的建筑物的结果；此外，将结果与从两个商业软件中提取的相应分类建筑物进行比较。最后，为了验证达到最佳精度的提取建筑物点的实用性和功能性，在整个场景的子区域上指示性地执行细节级别 1 (LoD 1) 的 3D 模型和 3D 建筑物变化检测过程。
基于点云断层扫描
自动驾驶汽车（SDVS）的抽象开发人员与可能的未来有一个特定的想法。公众不得分享其基于的假设。在本文中，我们分析了英国调查（N¼4,860）和美国（n¼1,890）公众的自由文本响应，这些公众询问受访者在想到SDV时会想到什么弹簧，以及为什么应该或不应该开发它们。响应（平均每个参与者的总共27个单词）倾向于提出安全的希望，并且更常规地担心。许多受访者都提出了技术，其他道路使用者与未来之间关系的替代书籍。而不是接受一种主导的公众参与方法，该方法试图使公众从这些观点中教育，而是建议这些观点应视为社会情报的来源，并为建立更好的运输系统做出了潜在的建设性贡献。预期治理，如果要包容，则应寻求理解和整合公众观点，而不是拒绝它们是不合理的或可变的。
锚点的声音
在物理治疗领域的10年经验，拉胡尔（Rahul）将自己确立为行业中的杰出人物。 Rahul的专业知识超出了传统的物理疗法，包括针灸，老年护理，脊骨疗法和整骨技术，干针，Dry针刺，MC Kenzie A Part A＆B，Mulligan从业者，TMJ专家，Cupping，Sujok，Sujok，Sujok，Kineology Taping，Kineology Taping，Dorns Therapy和dapy and papity和更多。 他与众多知名的机构和组织合作，展示了他的多功能性和奉献精神，以便为患者提供全面的护理。 Rahul Rajeev采用整体治疗方法，专注于解决疾病的根本原因，可确保患者在Anchor Physotherapy＆Sports Fitness Studio中获得最高质量的护理质量。在物理治疗领域的10年经验，拉胡尔（Rahul）将自己确立为行业中的杰出人物。Rahul的专业知识超出了传统的物理疗法，包括针灸，老年护理，脊骨疗法和整骨技术，干针，Dry针刺，MC Kenzie A Part A＆B，Mulligan从业者，TMJ专家，Cupping，Sujok，Sujok，Sujok，Kineology Taping，Kineology Taping，Dorns Therapy和dapy and papity和更多。他与众多知名的机构和组织合作，展示了他的多功能性和奉献精神，以便为患者提供全面的护理。Rahul Rajeev采用整体治疗方法，专注于解决疾病的根本原因，可确保患者在Anchor Physotherapy＆Sports Fitness Studio中获得最高质量的护理质量。
现代媒体话语中的人工智能：强、弱、个人化
摘要。文章分析了当前媒体话语中新技术语言形象的重构，其中神经网络和人工智能（AI）的讨论已成为主流趋势。作者在“人工智能”专题组中首次运用复杂话语、语料库方法和内容分析来构建语义场和微场。根据获得的数据，媒体呈现的AI主题领域的节点是“技术”、“智力活动的算法”、“当前系统”和“与人类竞争的演员”集群。搭配分析使得确定人工智能在社会、经济、科学、技术和创意领域的概念化成为可能。强调了智能与理性（人工与机器）之间的显着对立。所分析的人工智能以三种形式出现：强人工智能、弱人工智能、个人人工智能。强人工智能占上风，提名中的主题占据主导地位就证明了这一点。在媒体话语中，机器被拟人化，被赋予了理性、意识和潜意识、记忆、情感，成为一个能够做出决策并创造新的智力价值的世界大脑，这通过兼容性和语境同义词来证明。在对“人工智能”、“科技”、“风险”主题组交叉点的分析中，作者看到了进一步的研究前景。
存在散斑和弱闪烁的闭环自适应光学
散斑是一种干涉现象，由相干照明从物体平面的光学粗糙表面散射而产生。传播到光瞳平面后，背向散射的光线自干涉形成亮斑和暗斑，这些斑块被称为“散斑”。假设照明为准单色，且表面高度变化超过光波长的一半，则散斑图案将“完全显现”，对比度趋于一致。在非合作定向能应用中，散斑充当乘性噪声，对图像质量[2]和轨迹质量[3]产生有害影响。给定一个扩展信标，自适应光学系统必须分别感测和校正大气引起的相位像差（导致闪烁）和物体引起的相位像差（导致散斑）。然而，波前传感器（在自适应光学系统内）实际测量和重建的是来自两个相位像差源的路径积分贡献的总和。例如，夏克-哈特曼波前传感器 (SHWFS) 使用单独的小透镜将接收器孔径划分为子孔径，这些子孔径对入射波前进行采样，并将样本聚焦到探测器阵列上。
在具有弱初始条件的相对熵中混乱的传播∗
由于随机噪声的正则化作用，提出了对平均值相互作用粒子系统的定量熵类型传播。与现有结果相对熵的混乱传播的现有结果不同，我们取代了相互作用粒子的初始分布与限制McKean -Vlasov SDES的有限相对熵，而有限的L 2 -Wasserstein距离 - 在某种意义上削弱了初始条件。Furthermore, a general result on the long time entropy-cost type propagation of chaos is provided and is applied in several degenerate models, including path dependent as well as kinetic mean field interacting particle system with dissipative coeffcients, where the log-Sobolev inequality for the the distribution of the solution to the limit McKean-Vlasov SDEs does not hold.
KTAO3处的超导性和弱反定位（111 ...
增强现实（AR）技术为人类机器人互动提供了一种令人兴奋的新媒介，为隐式和明确的人类机器人沟通带来了新的机会。例如，这些技术使身体受限的机器人能够执行非语言相互作用模式，例如Deictic手势，缺乏这样做所需的物理形态。但是，大量的HRI研究表明了物理体现的真正好处（与屏幕上的虚拟机器人相比），暗示虚拟机器人零件的AR增强可能面临挑战。在这项工作中，我们提供了经验证据，比较了使用虚拟（AR）和物理臂来执行识别虚拟或物理引用者的神性手势。我们的主观和客观结果证明了混合现实的神性手势在克服这些潜在局限性方面的成功，无论手势和参考方之间的身体差异如何，它们的成功使用。这些结果有助于激发混合现实机器人系统的进一步部署，并为混合现实技术在HRI环境中的作用提供细微的洞察力。
能量感知的树网络在计算上弱节点∗
我们研究了具有lim的计算能力的移动剂之间分布式网络形成的基本问题，旨在通过以对等方式无线传输和接收能量来实现能量平衡。特别是，我们设计了由少数状态组成的简单分布式协议以及形成任意和k -ary树网络的交互规则。此外，我们（理论上和使用计算机模拟）评估了很多能量再分配方案，这些协议可以利用不同的知识水平，以便在媒介之间实现所需的能量分布，要求每个代理具有至少或至少具有高度深度固定剂的两倍。我们的研究表明，如果不使用有关网络结构的任何知识，就无法及时实现此类能量分布，这意味着在重新分配过程中可能会有很高的能量损失。另一方面，只有几个额外的信息似乎足以保证与满足特定特性的能源分布的快速收敛，从而产生低的能量损失。