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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。
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。
2024年9月中学通讯
社交媒体如此令人上瘾并让我们的孩子一直沉迷于手机的原因有很多：社交媒体通过点赞和评论提供即时反馈，让他们感受到社会认可和认同。社交媒体上展示的最新趋势让年轻人害怕错过。这增加了他们不断查看动态的动力。每一个通知或积极的互动都会触发多巴胺的释放，这是一种让人感觉良好的荷尔蒙。
人体工程学与人为因素 2022，编辑 N Balfe 和 D Golightly，CIEHF 点合并：提高空中交通管理中的人机系统集成
点合并提供了一个框架，可减少飞机在接近繁忙机场时进入“传统”等待航线的要求。通过点合并到达机场标准到达路线 (STAR) 的飞机无需雷达引导，而是沿着中间定位点 (IF) 的圆形“序列弧”飞行，然后由空中交通管制员 (ATCO) 引导到 IF 开始仪表进近。这种设计通过帮助开发和维护 ATCO 态势感知、提高自动化程度和减少管制员工作量来支持人类操作员。此外，点合并操作的好处符合 SESAR 的目标，包括提高安全性、降低 ATM 成本和增加空域容量（SESAR 联盟，2009 年）。
点合并：提高空中人机系统集成度...
点合并提供了一个框架，可减少飞机在接近繁忙机场时进入“传统”等待航线的要求。通过点合并到达机场标准到达路线 (STAR) 的飞机无需雷达引导，而是沿着中间定位点 (IF) 的圆形“序列弧”飞行，然后由空中交通管制员 (ATCO) 引导到 IF 开始仪表进近。这种设计通过帮助开发和维护 ATCO 态势感知、提高自动化程度和减少管制员工作量来支持人类操作员。此外，点合并操作的好处符合 SESAR 的目标，包括提高安全性、降低 ATM 成本和增加空域容量（SESAR 联盟，2009 年）。
同型：oio：有限张开的球状n ...
shomotopy.io是一名图形证明助手，用于使用有限的半分类较高类别，作为𝑛维弦图。它是用生锈写的，并编译为WebAssembly以在Web浏览器中运行。不需要安装，并且可以在https://beta.homotopy.io上访问。它可用于简单的情况，例如绘制字符串图的tikz或构建复杂的字符串 - 格拉马式证明，因为系统检查每个输入是否可以接受。交互都通过点和点击接口进行，该接口触发操纵基础组合编码的递归算法 - 我没有时间详细介绍此信息，但是请参阅我们的随附的纸张以及先前的hossopopy.io上的工作主体。同型。您可以保存证明并通过URL与他人共享，并以类似Arxiv的方式在同型网站上永久发布它们，以便可以将其作为参考包含在论文中。
rtu ddc points.book
点5允许A BMS通过控制占用轻松控制单元。要使此方法正确工作，必须启用调度（点216）。仅启用时间表一次。它不需要定期打开/关闭。内部时间表还必须设置为在所有时间内都没有占用（必须将第46-87点设置为1440）。coctu pancy的输入将始终覆盖一个未占用的输入之一，因此将内部时间表设置为无空缺，允许BMS完全控制单元处于占用模式通过点5。，如果将任何内部时间表点设置为1440以外的其他内容，则使用点5在那段时间内打开和关闭占用率将无效，并且必须在现场调整时间表。要在现场时手动设置计划时间插槽以毫无用处，请遵循计划说明。
点云模型改善了机器人学习者的视觉鲁棒性
摘要 - 视觉控制策略在视觉条件（如照明或摄像机位置）与训练过程中所见的情况有所不同时可能会遇到重大的性能降解 - 通常甚至在较小的差异方面表现出急剧下降的能力。在这项工作中，我们研究了基于RGB-D和基于点云的视觉控制策略的这些类型的视觉变化的鲁棒性。要对基于模型和基于模型的强化学习者进行这些实验，我们引入了一种新颖的Point Cloud World Model（PCWM）和基于点云的控制策略。我们的实验表明，明确编码点云的策略比其RGB-D对应物更强大。此外，我们发现我们提出的PCWM在训练过程中的样本效率方面显着优于先前的工作。在一起，这些结果表明，通过点云进行有关3D场景的推理可以提高性能，减少学习时间并增加机器人学习者的鲁棒性。项目网页：https：//pvskand.github.io/projects/pcwm