【摘 要】
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随着传感器技术不断发展，三维点云被广泛应用于自动驾驶、机器人、遥感、文物修复、增强现实、虚拟现实等领域的视觉任务中。然而直接应用收集到的海量原始点云数据的效果不佳，因此基于深度学习的点云处理方法受到越来越多的关注和研究。该文综述了近六年来基于深度学习的三维点云处理方法的研究进展。首先给出了三维点云的基本概念和获取方式，简述了4种点云处理任务；然后针对点云去噪和滤波、点云压缩、点云超分辨率以及点云修
【基金项目】
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国家自然科学基金（61573183）；
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随着传感器技术不断发展，三维点云被广泛应用于自动驾驶、机器人、遥感、文物修复、增强现实、虚拟现实等领域的视觉任务中。然而直接应用收集到的海量原始点云数据的效果不佳，因此基于深度学习的点云处理方法受到越来越多的关注和研究。该文综述了近六年来基于深度学习的三维点云处理方法的研究进展。首先给出了三维点云的基本概念和获取方式，简述了4种点云处理任务；然后针对点云去噪和滤波、点云压缩、点云超分辨率以及点云修复、补全和重建任务，重点阐述了相应的深度学习方法的原理并分析了优缺点；随后介绍了22种点云数据集和4类评价指标，给出了性能对比结果；最后探讨了点云处理方法目前存在的问题，对未来的研究趋势进行了展望。
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＜正＞物理实验能让学生更好地理解物理知识，积极地参与物理课堂，不断提高学生学习物理的水平、兴趣和热情，从而营造良好的物理教学氛围，提升教学效率。但传统的教学评价以教师为主体，以学生成绩为主要的评价标准，缺乏全面性，导致学生为了学习而学习“。教学评”一体化要求教师的教、学生的学与教学评价相一致，已取得一些良好的教学成果。在此背景下进行初中物理实验教学，物理教师要实现教学目标、教学活动、教学评价的统一
为了降低人类生产和生活过程排放的氮素污染物对自然水体的环境压力，我国污水处理厂的总氮排放标准在持续提升，对生物脱氮技术的稳定性和经济性提出了极大的挑战。硫自养反硝化技术不受水质低碳氮比限制，在脱氮成本、污泥产率及碳减排等方面优势突出，受到学术界和工业界的广泛关注。经过长期研究积累和工程实践，硫自养反硝化技术已经发展和衍生出多元化的工艺系统。本文聚焦于硫基功能材料作为反硝化电子供体驱动的自养生物脱氮
为深入了解四川省碳源、碳汇情况，该研究基于XGBoost机器学习算法，对多源卫星（GOSAT、OCO-2和OCO-3）的CO2干空气柱平均摩尔分数（XCO2）数据进行融合填补，重构四川省2015-2021年1 km网格XCO2逐日浓度时空分布。结果表明，XGBoost模型基于网格和天的留出验证R~2分别为0.98和0.96，可实现XCO2数据的高精度时空分布重构。四川省2015-2021年XCO2
＜正＞梅核气以咽喉如有物梗阻，吞之不下，吐之不出为临床特征，类似于现代医学之慢性咽炎、咽神经症及反流性食管炎等[1-4]，受情绪影响较大[5]。关于该病的记载最早可以上溯到《金匮要略·妇人杂病篇》：“妇人咽中如有炙脔，半夏厚朴汤主之。”形象地描述了梅核气的症状，并给出了治疗方剂。明代《古今医鉴》更是对本病进行了详细的记载，并将其命名为“梅核气”，《古今医鉴·梅核气》云：“梅核气者，窒碍于咽喉之间，
为研究博物馆最常用的支架固定措施固定馆藏人物俑文物的抗震有效性，开展两类典型体型易损、材质易损人物俑文物复制品-支架固定措施抗震系统足尺振动台试验研究。获得了人物俑在不同工况下的地震响应及人物俑与支架间的相互作用，探讨人物俑关键体型参数、金属支架卡固位置、支架尺寸、固定措施与人物俑间安装缝隙对该类文物运动状态的影响，评估支架固定措施的抗震有效性并提出合理建议，为兼顾安全性及最小干预原则的支架固定人
＜正＞介绍计算供电负荷的附加系数法。该方法引入附加系数Kf,并将苏联导则介绍的利用系数法[1]与新二项式法[2-3]、新需要系数法[4]、综合系数法[5]有机地结合起来。应用附加系数法，使用与利用系数Kl相关的计算系数C0,就能既准确又便捷地求出计算负荷。通过实例分析，附加系数法相对利用系数法的偏差控制在±10%范围内的概率接近100%,证明该方法是有效和可靠的。
我国中压配电网的线损计算面临着算法繁琐、准确性不足的问题，原因在于目前的线损算法的需求数据和采集数据匹配程度较低。针对此现象，提出了基于负荷曲线的线损计算方法，首先根据实际用电数据建立负荷曲线模型，计算出日负荷标幺值、日负荷有功功率、日负荷无功功率，再使用前推回代法精确计算日线损值和线损率，最后根据江苏省某市某供电企业的实际配电线路进行算例分析，验证了该计算方法的有效性。
在电力行业精细化发展的背景下，需求侧用户终端可调节潜力分析以及源网荷柔性互动研究已经成为迫切需求。针对上述问题，提出了基于边缘计算模式下的负荷可调节潜力计算方法，该方法适用于电力系统数据量大、调节潜力影响因素众多的情况。首先基于边缘计算技术，提出融合边缘计算的智能分析系统；其次，通过多维度考虑可调节潜力影响因素情况下，采用长短期记忆（Long Short-Term Memory,LSTM）神经网络
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