本文通过底层云的表面表示，在不平坦的环境中引入了一种新的机器人运动计划和导航的方法。所提出的方法通过将机器人的运动学和物理约束与标准运动计划算法（例如，来自开放运动计划库的机器人）纳入了最先进的导航方法的缺点，从而实现了有效的基于采样的计划者在原始点云图上挑战不平衡的地形导航。与基于数字高程图（DEMS）的技术不同，我们的新型基于表面的状态空间公式和实现是基于原始点云图，从而允许建模重叠的表面，例如桥梁，码头和隧道。实验结果证明了在真实和模拟的非结构化环境中提出的机器人导航方法的鲁棒性。拟议的方法还通过将基于我们基于Surfel的方法的机器人约束抽样策略提高其成功率的成功率，从而优化了计划者的表现。最后，我们提供了拟议方法的开源实施，以使机器人社区受益。
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牙科时代是确定个人年龄的最可靠方法之一。通过使用牙科全景射线照相（DPR）图像，法医科学中的医师和病理学家试图建立没有有效法律记录或注册患者的个人的年代年龄。实践中当前的方法需要密集的劳动，时间和合格的专家。在医学图像处理领域，深度学习算法的发展提高了预测真实价值的敏感性，同时降低了成像时间的处理速度。这项研究提出了一种自动化方法，以使用1,332个DPR图像估算8至68岁的个体的法医年龄。最初，使用基于转移学习的模型进行了实验分析，包括InceptionV3，Densenet201，EdgitionNetB4，MobilenetV2，VGG16和Resnet50V2；因此，修改了表现最好的模型InceptionV3，并开发了新的神经网络模型。减少开发模型体系结构中已经可用的参数数量，从而更快，更准确。所达到的结果的性能指标如下：平均绝对误差（MAE）为3.13，均方根误差（RMSE）为4.77，相关系数r $ $^2 $为87％。可以想象将新模型作为法医学和牙科医学中的潜在可靠和实用的辅助设备。
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全景牙科射线照相（PDR）图像处理是法医医学中最广泛使用的方法之一。深度学习模型由于其高处理速度，准确性和稳定性而被广泛用于当今放射学图像的自动分析。提出了一些使用转移学习的方法来分类PDR图像。在这项研究中，使用了Densenet121卷积神经网络（CNN）分类器，该分类器是预先训练的深度学习体系结构之一。提出的Densenet121网络已在最后一层之前进行了几层扩展和微调，以提高其从数据中理解更复杂模式的能力。在此阶段结束时，它已经通过包含PDR图像的牙科数据集进行了培训，并变得更有经验。采用了K折的交叉验证方法来提高所提出的Densenet121模型的准确性。在这项研究中，对于4,800个测试数据集的分类精度为97.25％，实现了最佳性能。提出的模型以及基于Grad-CAM的分析还表明，下颌骨和牙齿是性别分类中最重要的领域。
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