多边形网格已成为离散近似3D形状的标准,这要归功于它们在捕获不均匀形状方面的效率和高灵活性。然而,这种不均匀性导致网格结构的不规则性,使诸如3D网格分割之类的任务尤其具有挑战性。通常通过基于CNN的方法来解决3D网格的语义分割,从而可以良好准确。最近,变形金刚在NLP和计算机视野领域都获得了足够的动力,至少在CNN模型中取得了表现,从而支持了长期以来的建筑普遍主义。按照这种趋势,我们提出了一种基于变压器的方法,用于通过全球注意机制对网格的图形结构进行更好的建模。为了解决标准变压器架构在建模非序列数据相对位置的局限操作员。在Maron等人提出的人类分割数据集上,对三组Coseg数据集进行了实验结果(Wang等,2012)。(2017)和Shapenet基准(Chang等,2015),展示了所提出的方法如何在3D网格的语义分割方面产生最新的性能。
作为主要主题,本报告提供了一项正在进行的北欧倡议的摘要,该计划探讨了各种策略来管理与电源系统相关的挑战,该电源系统由电源基于电子的设备的比例明显更高。功率生产增长的主要部分将来自太阳能和风能,这些电力是使用功率电动转换器连接到网格的资源,称为电力电子间设备1(PEID)。北欧电网中PEID的份额不断增长是一个新的发展。从历史上看,北欧发电量依赖于同步连接到网格的大型构造,从而产生了稳定且可预测的系统特征。系统特征的这种根本变化为
错误:有限号。被跟踪的粒子2幂律法(1d)2。确定性算法(基于模型):( Acuros基于XB网格的方法:LBTE)→离散环境(空间,能量,角度)
快速行进方法通常用于扩展各个字段中的前面模拟,例如流体动力学,计算机图形和微电子,以恢复级别集合函数的签名距离字段属性,也称为重新启动。为了提高重新距离步骤的性能,已经开发了快速行进方法的并行算法以及对层次网格的支持;后者在局部支持模拟域的更高分辨率,同时限制了对整体计算需求的影响。在这项工作中,先前开发的多网性快速行进方法通过所谓的基于块的分解步骤扩展,以改善层次结构网格的串行和并行性能。OpenMP任务用于基于每个网格的基础粗粒平行化。开发的方法提供了改进的负载平衡,因为该算法采用了高网格分配学位,从而使网格分区与各种网格尺寸之间的平衡。对具有不同复杂性的代表性几何形状进行了各种基准和参数研究。在24核Intel Skylake Computing平台上的各种测试用例中,串行性能提高了21%,而平行速度为7.4至19.1,有效地使以前方法的并行效率增加了一倍。©2021作者。由Elsevier B.V.这是CC下的开放访问文章(http://creativecommons.org/licenses/4.0/)。
英联邦已经在实现这一清洁能源的未来方面取得了长足的进步。在过去的十年中,马萨诸塞州每年可节省超过2%的销售量,为客户节省了数十亿美元,并避免了数千吨温室气体的排放。我们获得了超过4吉瓦(GW)的太阳能,足以为700,000户家庭提供动力,比新英格兰的任何其他州都要多。英联邦已支持对本地分销网格的投资,这导致全国电网将系统范围的可靠性保持在99.9%的范围内,并支持对气候变化影响的现代化和准备网格的步骤。这一切都完成了这一切,同时还通过政策,计划和实践来促进能源公平和气候正义。
英联邦已经在实现这一清洁能源的未来方面取得了长足的进步。在过去的十年中,马萨诸塞州每年可节省超过2%的销售量,为客户节省了数十亿美元,并避免了数千吨温室气体的排放。我们获得了超过4吉瓦(GW)的太阳能,足以为700,000户家庭提供动力,比新英格兰的任何其他州都要多。英联邦已支持对本地分销网格的投资,这导致全国电网将系统范围的可靠性保持在99.9%的范围内,并支持对气候变化影响的现代化和准备网格的步骤。这一切都完成了这一切,同时还通过政策,计划和实践来促进能源公平和气候正义。
摘要。基于网格的场景表示,提供了一个有希望的方向,可简化大规模的层次视觉定位管道,根据全局特征(检索)(检索)和基于本地特征的视觉定位步骤来组合视觉位置识别步骤。现有工作证明了网格对视觉定位的可行性,但在Visual Place识别中使用从它们中呈现的合成数据库的影响仍然很大程度上尚未探索。在这项工作中,我们研究了大规模视觉位置识别(VPR)的密集3D纹理网格。使用基于合成网格的图像数据库与现实世界图像进行检索相比,我们确定了显着的性能下降。为了解决这个问题,我们提出了一种新型的VPR管道Meshvpr,它利用轻量级的特色对齐框架来弥合现实世界和合成域之间的差距。MESHVPR利用了预训练的VPR模型,对于全市范围的部署是有效且可扩展的。我们使用可自由使用的3D网眼的新型数据集,并从柏林,巴黎和墨尔本手动收集了查询。广泛的评估表明,MESHVPR通过标准VPR管道实现竞争性能,为基于网格的本地化系统铺平了道路。数据,代码和交互式可视化可在https://meshvpr.github.io/