制图关键词检索结果

Clausebase在北美发射,德勤的Roggen Joins

ClauseBase Launches in North America, Deloitte’s Roggen Joins

比利时的Clausebase是AI驱动的法律制图平台,该平台正在北美推出,并在加拿大蒙特利尔的一个基地开业。他们也雇用了...

NASA的露西捕获了冰淇淋状的小行星,违反了期望

NASA’s Lucy Captures Ice Cream Cone–Shaped Asteroid That Defies Expectations

NASA的露西飞船(Lucy Spacecraft)捕获了小行星Donaldjohanson的醒目图像,揭示了它是具有不寻常的“冰淇淋锥”形状的接触式二进制图像。这种意外的地质复杂性为早期太阳系提供了见解。尽管不是主要目标,但这次相遇是露西乐器的全面测试

美国人口统计学:最大的5年人群和2024年最常见的年龄

U.S. Demographics: Largest 5-year cohorts, and Ten most Common Ages in 2024

十一年前,我写道:人口普查局:最大的5年人口队列现在是“ 20至24岁”年龄段。这些人现在处于30到34个队列中。这个月人口普查局发布了人口估计的2024年7月的估计,我已经从上一篇文章中更新了该表。下表显示了2010年,2024年(刚刚发布)(刚刚发布)的前10名队列,以及最新的人口普查局在2030年的人口普查局预测,2024年的2024年3月30日(均为30岁的小组)(Boot and 45 pert and 45 pert and 45 pert and 45) 7个队列将低于50。注意:这是使用2023个投影主系列。在2030年,会有很多“白发”走动,但经济的关键是主要工作时代的大型队

uno:bytaddance

UNO: AI-bildgenerering med flerobjektsanpassning från ByteDance

uno(通用神经对象)是Byta Dance智能创造团队开发的图像创建的框架。它代表了受试者控制图像生成领域的先进进一步发展 - 即AI基于特定对象或人员创建图像的能力。 UNO的伟大创新在于它有能力进行“更少”的概括。在[…]邮政uno:AI图像生成中,Bytaddance的多对象适应性首次出现在AI新闻上。

al电视漫步:Lexis Create+ Genai Artafting

AL TV Walk Through: Lexis Create+ GenAI Drafting

本周的AL电视步行与LexisNexis一起进行,并探讨了其新的Lexis创建+ Genai制图功能的功能。 Lexis Create+是个性化...

南极冰遍布大面积至少85年,航空照片显示

Antarctica Ice Growing Across Large Areas for at Least 85 Years, Aerial Photos Show

哥本哈根科学家检查了1937年为制图作品拍摄的数百张旧空中照片。这些图像被补充了1950年代和1974年同一地区的许多照片,并制作了3D计算机重建。这使研究人员能够在很长的时间内检查冰川的演变。为了确定最近的趋势是否超过自然变异性的规模,据说长期观察至关重要。

棕榈尺寸的单发彩色不一致的数字全息相机系统与白光

Palm-sized single-shot full-color incoherent digital holographic camera system with white light

在最近的一项研究中,研究人员开发了一种便携式数字全息相机系统,该系统可以在单个曝光中获取用空间和时间上不相互光的光照明物体的全彩数字全息图。他们采用了基于深度学习的denoising算法来抑制图像重建过程中的随机噪声,并成功地使用了白色LED进行了视频速度全彩色数字全息动作图像成像。

地图(和骑行者)如何为道路铺平道路

How maps (and cyclists) paved way for roads

策展人另辟蹊径,回​​顾了制图历史,发现了一些惊喜

经济研究的新前沿

New Frontiers in Economic Research

印度储备银行副行长 Michael Patra 在演讲中讨论了经济研究的新领域:经济研究的特点是不断探索精神,以了解改变生计、塑造社会和定义人类愿望的无形之手。从这个意义上说,经济学家一直是绘制不屈不挠的权衡和不可能三角的制图师 […]

使用机器学习、自动训练数据和红带纹理层的索引集合自动提取建成基础设施土地覆盖

Automated Built-Up Infrastructure Land Cover Extraction Using Index Ensembles with Machine Learning, Automated Training Data, and Red Band Texture Layers

摘要:自动对建成基础设施进行分类是全球规划的需要。然而,单个指标存在弱点,包括与裸地光谱混淆,并且深度学习的计算要求很高。我们提出了一种计算量轻量的方法来对建成基础设施进行分类。我们使用一组光谱指标和一个新颖的红波段纹理层,其全局阈值由 12 个不同站点(每个站点两个季节性变化的图像)确定。使用 Sentinel-2 影像评估了多个光谱指标。我们的纹理指标使用红波段将建成基础设施与光谱相似的裸地分开。我们的评估通过评估 24 张图像中一系列特定于站点的最佳指标阈值的地面真实点来产生全局阈值。这些用于对集合进行分类,然后使用光谱指标、纹理和分层随机抽样指导训练数据选择。训练数据适合随机森林分类器

FTAV 的周五图表测验

FTAV’s Friday charts quiz

准备绘制图表

以 A.F. 命名的军事太空学院莫扎斯基参加“纪念英雄奔跑”体育爱国活动

Военно-космическая академия имени А.Ф. Можайского приняла участие в физкультурно-патриотическом мероприятии «Забег памяти героев»

学院团队由来自地形与大地测量支持和制图学院的学员组成。小伙子们轻松地跑完了五公里的路程,第一个到达了终点线。

第 50 战队隼鸟二重奏 1/48,Stéphane Sagols 制作,第 2 部分

50th Sentai Hayabusa Duo in 1/48 by Stéphane Sagols Part 2

这是 Stéphane Sagols 的第二个 1/48 Ki-43-I Hayabusa 模型,采用 Hasegawa 套件制作,这款模型以备受争议的王牌中士 Satoshi 'Lucky' Anabuki 驾驶的“Fubuki”为特色。内部和发动机细节与上一个模型相同,如下所示。这些模型采用 Hasegawa 套件 09425 Nakajima Ki-43-I Hayabusa (Oscar) '50th Flight Regiment' 制作,于 2002 年发布,其中包括所有三个“火枪手”的标记选项,即 Sasaki、Shimokawa 和 Anabuki。斯特凡使用套件贴花为方向舵上

除了写论文之外,Google Docs 的五种用途

Five Uses for Google Docs Besides Essay Writing

在过去的十六年中,我使用 Google Docs,并让学生使用 Google Docs 进行许多活动,而不仅仅是写论文。我使用 Google 文档来促进对主要来源的分析、创建图表和图解、促进小组笔记、发布简单网页以及制作协作任务列表。所有这些内容都在下面的视频中解释和演示。主要来源的指导阅读1. 找到我希望所有学生阅读的主要来源文档的数字副本,最好是公共领域的。2. 将主要来源文档复制并粘贴到 Google 文档中。3. 与我的学生共享文档并允许他们对文档发表评论。我通常使用“任何有链接的人”的共享设置,然后将链接发布在我的博客上。或者,您可以通过输入学生的电子邮件地址或将其发布到您的 Goo

导航和定位系统市场的营销研究

Маркетинговое исследование рынка систем навигации и локации

导航定位工具广泛应用于所有交通系统(汽车、航空、水运、航天)、工业(采矿、大地测量、制图)、环境研究、智慧农业等

英特尔推出商用无人机 Falcon 8+

Intel представила коммерческий беспилотник, Falcon 8+

英特尔徽标现在将出现在北美使用的最新商用和专业无人机上。 Falcon 8+是英特尔品牌下的第一款商用无人机。它配备了工业设施检查、大地测量和制图设备。

日表和图表:付款人的健康支出增长的组成部分

Table and chart of the day: Components of health spending growth by payer

,我可能会爱上桌子,并很容易地绘制图表。这是一个角色缺陷。但是我确实很喜欢下面的那个。这是来自Amitabh Chandra,Jonathan Holmes和Jonathan Skinner(PDF)的最新报纸,Adrianna上周博客。它显示了Medicare,Medicaid和[…]当日的后表和图表的价格,付款人的份额:付款人的健康支出增长的组成部分首次出现在偶然的经济学家中。

为什么我们被搞砸了,失业版

Why we’re screwed, unemployment edition

我知道这在我通常的驾驶室之外,但是我一直在玩Fred插件(H/T Jared Bernstein)。它具有大量的最新数据,并允许绘制图形。因此,我制作了这张不错的图表,显示了失业率随着时间的流逝而变化多长时间。弗雷德[…]为什么我们被搞砸了,失业版首先出现在偶然的经济学家上。