本文介绍了一种通过凸松弛方法拟合和分割多结构数据的技术，展示了其在图像平面提取和单应性估计中的高精度表现。研究还提出了基于体素的平面提取方法和实时平面重建模型，显著提高了点云构建的精度和效率。G3Reg框架通过提取几何原语实现激光雷达点云的快速注册，展现了卓越的稳健性和实时性能。
本文总结了NER任务的最新技术，包括SpanBert、Global Pointer、A Unified MRC Framework、Named Entity Recognition as Dependency Parsing和Boundary Enhanced Neural SpanClassification，它们分别使用MRC思想、双仿射模型和边界增强神经跨度分类模型来解决flat和nested NER问题，以及降低推理时间复杂度。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
