基于深度学习的多视图立体重建方法综述

多视图立体重建（Multi-view stereo Reconstruction,MVS Reconstruction）的目标是根据一组已知摄像机参数的多视角图像来重建场景的三维模型,是近年来三维重建的一类主流方法。本文针对最新的近百个基于深度学习的MVS方法做了较为系统的算法评估对比。首先,对现有的基于监督学习的MVS方法,按照特征提取、代价体构建、代价体正则化和深度回归的重建流程对各算法进行梳理,重点对代价体构建和正则化这两阶段的改进策略进行归纳总结,对于无监督的MVS方法,主要分析各算法损失项的设计,并按照其训练方式进行分类;其次,总结了MVS方法常用的实验数据集及其对应的性能评价指标,进一步研究特征金字塔结构、注意力机制、由粗到精等策略的引入对MVS网络性能的影响;此外,介绍了MVS方法的具体应用场景,包括数字孪生、自动驾驶、机器人技术、遗产保护、生物科学等领域;最后,提出关于MVS改进方向的建议,并对多视图三维重建未来的技术难点与研究方向进行探讨。     

金属纤维声学性能研究现状与展望

金属纤维多孔材料是一种重要的纤维类多孔材料,具有优异的吸声性能。对金属纤维多孔材料的制备工艺进行了介绍,综述了金属纤维多孔材料的吸声理论模型以及试验研究的现状。针对单层金属纤维,依据理论与试验研究结果,详细探讨了不同结构的金属纤维多孔材料的特性参数(包括纤维丝径、孔隙率和平均孔径等)、装配参数(主要指背后空气层厚度)、梯度特性以及外部环境对材料吸声性能的影响。探讨了金属纤维复合结构的吸声性能以及金属纤维多孔材料吸声性能的优化现状。最后阐述了金属纤维多孔材料在声学领域的工程应用,并对金属纤维多孔材料的后续研究工作进行了展望。     

预应力技术在高层建筑中的应用

从无粘结预应力平板结构、预应力转换层结构、预应力基础等方面介绍了预应力技术在高层建筑中的应用，分析了其所带来的优势，最后对预应力技术在高层建筑中的发展进行了展望。