XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System通过点
PointNeuron：通过点云的几何和拓扑学习进行 3D 神经元重建
从 3D 显微镜图像重建数字神经元是研究大脑连接组学和神经元形态的重要技术。现有的重建框架使用基于卷积的分割网络在应用追踪算法之前将神经元从噪声背景中分割出来。追踪结果对原始图像质量和分割精度很敏感。在本文中，我们提出了一种新的 3D 神经元重建框架。我们的关键思想是利用点云的几何表示能力来更好地探索神经元的内在结构信息。我们提出的框架采用一个图卷积网络来预测神经骨架点，采用另一个图卷积网络来产生这些点的连通性。我们最终通过解释预测的点坐标、半径和连接来生成目标 SWC 文件。在 BigNeuron 项目的 Janelia-Fly 数据集上进行评估，我们表明我们的框架实现了具有竞争力的神经元重建性能。我们对点云的几何和拓扑学习可以进一步有益于 3D 医学图像分析，例如心脏表面重建。我们的代码可在 https://github.com/RunkaiZhao/PointNeuron 上找到。
通过点对点能源交易实现可再生能源微电网的套利策略
摘要 — 本文提出了一种针对可再生能源微电网 (MG) 的套利策略，以克服光伏和风能等可再生能源 (RES) 在日前市场 (DAM) 和实时市场 (RTM) 之间建立的交易能源市场 (TEM) 中的点对点 (P2P) 能源交易这一新兴商业领域中的不稳定行为。为了识别由 P2P 和实时交易之间的价格差异产生的套利机会，提出了一种具有区间系数的双层风险约束随机规划 (BRSPIC)。在决策的第一阶段，采用各种方案来处理 DAM 价格的不确定性。在第二阶段，P2P 能源交易竞争由基于非合作领导者-追随者博弈的双层规划建模。在较低层次上最大化同行的社会福利的同时，MG 在较高层次上最大化其利润。为了更加贴近实时，第三阶段考虑了区间系数，以应对 RES 和负载以及 RTM 价格的不确定性。条件风险价值 (CVaR) 被强制应用于模型，以控制利润波动的风险。通过使用 Karush-Kuhn-Tucker (KKT)，BRSPIC 被转换为单级优化。然后，将其线性化并通过混合整数线性规划 (MILP) 求解器进行求解。通过在测试系统上评估所提出的模型，很明显，通过套利策略，MG 的利润增加了 3.1% 以上。通过考虑 CVaR，完全规避风险的决策会使 MG 的利润减少 27%，尽管这是一个非常保守的决策。
通过点计数监测鸟类种群
本卷部分包含 1991 年 11 月 6 日至 7 日在马里兰州贝尔茨维尔举行的“通过点计数监测鸟类种群趋势”研讨会上发表的论文，旨在满足通过点计数监测鸟类种群的方法标准化的需求。介绍了在各种条件下工作的各种调查人员的数据，并研究了点计数方法的各个方面。鸟类点计数是最广泛使用的定量方法，涉及观察员在标准时间段内从单个点记录鸟类。讨论了采样和分析的统计方面，并将其应用于点计数的目标。研讨会参与者同意点计数标准，该标准应广泛适用于各种栖息地和地形。