XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System线段
使用三次参数曲线段和黄金分割生成 NACA 四位数翼型截面
Charles W. Haines 博士、Panchapakesan Venkataraman 博士、Mark H. Kempski 博士、Chris Nilsen 博士（他不知不觉地引导我走上了贝塞尔曲线的道路）、George Komorowski 先生和 David Hathaway，均为 RTT 机械工程系的教职员工。
基于 SRAM 的 FPGA 中的布线延迟建模
FPGA 设计的一个关键方面是其布线架构，它包括用于互连器件逻辑块的资源。在早期的 FPGA [1] 中，互连主要由跨越一个逻辑块长度或宽度的短线段组成。可以通过可编程布线开关将两个或多个短线段连接在一起来形成较长的线段。虽然这种方法可以很好地利用线段，因为没有可能浪费在短连接上的长线段，但要求长连接通过多个串联开关会严重影响速度性能。这是因为基于 SRAM 的 FPGA 通常使用传输晶体管来实现布线开关，而这种开关具有很大的串联电阻和寄生电容。为了解决这些问题，最近提出了一种用于互连的布线开关，用于将两个或多个短线段连接在一起的布线开关。
单幅图像结构恢复的几何推理
我们研究了从一组自动提取自单幅室内图像的线段中生成场景的合理解释的问题。我们表明，即使存在遮挡物体，我们也可以识别建筑物内部的三维结构。通过几何推理提出了几种物理上有效的结构假设，并进行了验证，以找到最适合线段的模型，然后将其转换为完整的 3D 模型。我们的实验表明，我们从线段恢复的结构与使用完整图像外观的方法相当。我们的方法展示了如何使用一组描述线段组之间几何约束的规则来修剪场景解释假设并生成最合理的解释。
使用边缘进行视觉定位、映射和重建
视觉导航是机器人技术中的基本问题之一。在过去十年中，这一领域取得了许多重要贡献。截至目前，基于特征点的方法最为流行。虽然这些方法在许多应用中都取得了成功，但无纹理环境对于这些方法来说可能存在很大问题，因为在这些场景中可靠的特征点数量通常很少。尽管如此，边缘可能仍然大量可用，但却未被使用。在本论文中，我们提出了互补的基于边缘的方法，用于视觉定位、映射和密集重建，这些方法在理论上最小的场景配置中仍可运行。从稀疏立体边缘匹配开始，我们提出了两种具有不同性能/效率权衡的技术，它们都针对实时操作。除了与流行的密集立体技术进行比较之外，我们还将这些算法与我们对基于线段的立体方法的有效改编进行了比较。谈到立体视觉里程计，我们提出了一种基于线段的重新投影优化方法，该方法能够在无纹理环境中发挥作用，而经过验证的最先进的基于特征点的方法则无法发挥作用。我们认为，我们的方法甚至可以应对理论上最小的情况，即仅由两个非平行线段组成。然后，我们将这种方法扩展为基于完整线段的同时定位和映射解决方案。使用捆绑调整，我们能够
摘要书
在自然界中，我们每天都会遇到复杂的结构，包括人体结构。分形是一种永无止境的模式。分形是无限复杂的模式，在不同尺度上具有自相似性。它们是通过在持续的反馈循环中一遍又一遍重复简单过程而创建的。分形受递归驱动，是动态系统的图像 - 混沌的图像。从几何角度来看，它们存在于几何维度之间。分形模式非常熟悉，因为自然界充满了分形。自相似物体在任何尺度上看起来都相同；无论你将其放大多少倍，它看起来都会很相似。分形由其自身的较小版本组成。最重要的分形是曼德布洛特集、朱莉娅集、康托集、海农吸引子、罗斯勒吸引子、洛伦兹吸引子、池田吸引子、马蹄图、蔡氏电路和莱亚普诺夫指数。分形冠层是通过取一条线段并在末端将其分成两个较小的线段而创建的。无限重复此过程。分形冠层具有以下属性：两个相邻线段之间的角度在整个分形中必须相同；连续线的长度比必须恒定；最小线段末端的点应该相互连接。分形二分分支见于肺、小肠、心脏血管和一些神经元。分形分支大大扩大了组织的表面积，无论是用于吸收（例如肺、肠、叶肉）、分布和收集（血管、胆管、支气管、叶中的血管组织）还是信息处理（神经）。
道格拉斯郡非网络选项报告。......
Mossman 变电站由两条古老的 66kV 木杆线供电，这些线路来自 Powerlink 的 Turkinje 132/66kV 变电站，通过 Mossman 1 (MOSS 1) 和 Mossman 2 (MOSS 2) 馈线（分别建于 1975 年和 1958 年）。Mossman 变电站由两条 66 kV 架空馈线组成，为两个室外 66 kV 母线段、四个断路器 (CB) 舱和隔离器供电。两台 1963 年的 10MVA 66/22kV 变压器为室外 22kV 场站供电，包括两个 22 kV 母线段、七个 22 kV 断路器和十三个隔离器。二次系统、通信和保护设备安装在变电站控制大楼内。四条 Mossman 22kV 馈线与相邻的 132/22kV Craiglie 变电站 22kV 配电网络共享馈线内联络线和馈线间联络线，该配电网络为大约 4280 名客户供电。
VLSI 设计 – I
• 对于慢速信号和/或短线段，分布式 RC 模型（包括与相邻线的电容耦合）将提供足够准确的图像。 • 存在几种精确（尽管计算成本高昂）的方法来提取 R 和 C 值。 • 可以使用 RC 模型模拟延迟和耦合效应。
墙-墙边界检测
从一组线段中自动识别结构是一项挑战，因为并非所有定义建筑结构的线都能被低级图像处理完美检测到。使问题进一步复杂化的是，额外的边缘可能会位于墙壁表面或不属于目标结构的物体上。因此，大多数现有方法依赖于中级区域特征，如几何上下文和方向图 [7]，作为布局估计的中间步骤。给定一张图像，我们确定其信息边缘图，然后用它来预测该图像的最佳拟合 3D 框。由于图像是现实世界的投影，因此最好以能够满足现实世界的方式来解释它们。大多数室内环境符合曼哈顿世界假设 [2]，即大多数平面位于三个相互正交的方向之一。寻找建筑结构分三步完成；找到线段和消失点，创建许多合理的建筑模型假设，并根据方向图（区域方向的局部信念图）对每个假设进行测试，以
墙-墙边界检测
从一组线段中自动识别结构是一项挑战，因为并非所有定义建筑结构的线都能通过低级图像处理完美检测到。为了进一步复杂化问题，额外的边缘可能位于墙壁表面甚至不属于目标结构的物体上。出于这个原因，大多数现有方法依赖于中级区域特征，例如几何上下文和方向图 [7]，作为布局估计的中间步骤。给定一张图像，我们确定其信息边缘图，然后使用它来预测图像的最佳拟合 3D 框。由于图像是现实世界的投影，因此最好仅以能够满足现实世界的方式来解释它们。大多数室内环境都符合曼哈顿世界假设 [2]，即大多数平面位于三个相互正交的方向之一。查找建筑结构分为三个步骤；找到线段和消失点，创建许多合理的建筑模型假设，并根据方向图（即区域方向的局部信念图）对每个假设进行测试，以便
大型风洞的定量可视化工具...
用于流动可视化的粒子由两个摄像机记录，从而整个测量体积被连续照亮。将摄像机的照明时间设置为最大可能值（约 1/帧速率），从而生成一系列图像，其中移动粒子创建复合段的连续路径。利用来自两个摄像机的粒子轨迹，重建三维粒子轨迹。为了改善弱对比度，从当前图像中减去参考图像，然后对图像进行滤波以抑制噪声，并用阈值算子进行分割。路径段是根据路径连续的事实来识别的，即每个后续段必须准确地位于前一个图像中同一段结束的位置。提取已识别线段的端点，并针对镜头和 CCD 芯片造成的失真校正线段的边缘像素坐标。一旦找不到所讨论路径的新段，就用三次样条函数来近似路径的中心线。根据应用于端点的极线条件确定两个摄像机的相应路径。找到两条对应路径后，在三维空间中逐点重建粒子轨迹。使用三维三次样条函数描述粒子轨迹。根据片段长度和曝光时间可以计算出粒子速度。为了获取有关粒子轨迹形状的信息，附加