基于邻域参与的形状感知卷积网络的点云分析

点云作为三维传感器的主要输出,在许多领域有着广泛的应用.但是,由于点云中点的不规则性,使得它不像二维图像那样,可以直接使用深度网络进行分析处理.提出了一种新的直接在点云上进行深度卷积的方式——邻域参与的形状感知卷积.对于给定邻域,首先通过多层感知器(Multi-layer Perceptron,MLP)对邻域内每一点提取点特征,然后利用平均池(Average Pooling)操作获得邻域的全局特征,再将全局特征与点特征串联,并通过MLP学习出与输入特征维度相同的权重.利用权重对输入特征进行加权,最终通过最大池(Max Pooling)和MLP得到邻域的特征描述.实验结果表明,算法能够提高三维点云分类和语义分割的准确率.在ModelNet40数据集上的分类准确率为93.2%,在ShapeNet Parts数据集上语义分割的平均交并比为86.4%.

浅议高校后勤水电管理与维修保养安全工作

在当前我国高校建设发展的过程中,水电管理和维 修保养安全工作,有着十分重要的意义,本文通过对高校人事 制度管理工作进行简要的分析,阐述了高校后勤水电管理和维 修工作的相关内容.

浅谈高校后勤管理工作创新思维重要性

改革开放三十多年以来，我国高等教育取得了从未有过的光辉业绩，有了突飞猛进的发展。高校后勤的改革历经了10余年的探索，初步建立起来了新型的保障与服务体制与机制，在高校大规模扩招后，基本保障了后勤的正常维持与运转，从而明确了高校后勤改革的思路、方向与目标。可是，高校后勤管理工作与高校内的教学科研等方面的管理相比，特别是与社会上相同性质的行业来比较，尤其是与西方高速发达的国家高校后勤相比较，我国高校后勤还有很大的差距，还有诸多问题急需提高和改进。这就要求我们高校后勤的管理工作者具备创新思维。

高校后勤维修管理存在问题与对策的研究

高校维修管理是确保高校教学、科研、管理顺利进行,促进学校事业发展的重要工作。后勤改革后,要在正确认识维修工程管理中存在的主要问题和工作难点的基础上,探索维修工程管理有效途径,提高维修工程质量,为高校实现又好又快发展创造条件。