XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMesh
Instant-UV：网格的快速隐式纹理学习
建模3D对象有效地成为计算机视觉研究中的一个核心主题。传统代表涉及几何表示的网格，体素网格以存储SDF或占用率之类的值或用于外观建模的UV地图。由于其离散的性质，其表示功能受硬件限制的约束。采用多层感知器（MLP）允许形状[5，10，22，29，30]，辐射场[24]，纹理[17，20，28，47]等的高质量表示。Mildenhall等。[24]表明，高视觉保真度是使用频率编码来编码功能的关键。近年来，由于使用较小的MLP，大大提高了训练和推理速度，多分辨率参数编码变得越来越流行。尽管如此，由于其直观的编辑功能和有利的动画可能性，许多应用程序仍然依赖网格作为对象表示。不幸的是，直接在网格上进行了少数作品铲球外观建模。先前的工作将纹理直接作为3D空间中的连续函数回归[28]，并使用频率编码[1，40]。内在的编码[17]也被引入以解锁更大的视觉细节。Mahajan等。[20]提出了一个有效的多解决顶点 -
运河网格：无云规模的无侧租户服务网格体系结构
近年来，服务网格框架在构建基于微服务的应用程序方面已广受欢迎。这些框架的关键要素是每个K8S POD中的代理，该Pod（名为Sidecar）处理了POD Inter-POD流量。我们的经验测量表明，这种每个pod的壁car会引起许多问题，包括侵入用户吊舱，过多的资源占用，在管理许多侧面方面的大量开销以及通过旁边的流量引起的绩效退化。在本文中，我们介绍了Canal Mesh，这是一种云规模的无侧面多租户服务网格架构。Canal Decouples服务网格功能从用户群集中函数，并在公共云中部署集中式网格网关来处理这些功能，从而将用户入侵和编排开销。通过服务合并和多租户，下属的服务网格成本也降低了。要解决由于基于云的部署而引起的不断上升的问题，例如服务可用性，租户隔离，嘈杂的邻居，服务弹性和额外的下属成本，我们利用包括层次故障恢复，混乱碎片，快速间歇性，精确的缩放，精确的缩放，云的重复使用和资源聚集等技术。我们的评估表明，运河网格的性能，资源消耗和控制平面的开销明显优于ISTIO和环境。我们还分享了多年在生产中部署ISTIO和运河的经验。
使用3D网格
摘要。基于网格的场景表示，提供了一个有希望的方向，可简化大规模的层次视觉定位管道，根据全局特征（检索）（检索）和基于本地特征的视觉定位步骤来组合视觉位置识别步骤。现有工作证明了网格对视觉定位的可行性，但在Visual Place识别中使用从它们中呈现的合成数据库的影响仍然很大程度上尚未探索。在这项工作中，我们研究了大规模视觉位置识别（VPR）的密集3D纹理网格。使用基于合成网格的图像数据库与现实世界图像进行检索相比，我们确定了显着的性能下降。为了解决这个问题，我们提出了一种新型的VPR管道Meshvpr，它利用轻量级的特色对齐框架来弥合现实世界和合成域之间的差距。MESHVPR利用了预训练的VPR模型，对于全市范围的部署是有效且可扩展的。我们使用可自由使用的3D网眼的新型数据集，并从柏林，巴黎和墨尔本手动收集了查询。广泛的评估表明，MESHVPR通过标准VPR管道实现竞争性能，为基于网格的本地化系统铺平了道路。数据，代码和交互式可视化可在https://meshvpr.github.io/
Cloud2Cloud生成3D-MESH云高度估计...
整合高清图像和激光雷达数据提出了技术挑战，包括在空间和时间上对齐数据以及处理数据质量和分辨率的差异。噪声也是一个相关因素，它可能是由运动模糊，照明问题或固有的噪声引起的，可能会影响数据质量和模型的准确性。机器学习模型推广到看不见的数据和不同大气条件的能力可能受到限制，从而影响点云的稳健性。处理相当大的数据集和培训计算密集型机器学习模型所需的计算资源的可用性也可能对项目限制。最后，环境条件（例如云密度，照明和天气模式）的变化可能会影响视差计算，从而影响生成点云的准确性和一致性。
运河网格：无云规模的无侧租户服务网格体系结构
在本文中，我们介绍了Canal Mesh，这是一种云规模的无侧面多租户服务网格架构。Canal Decouples服务网格功能从用户群集中函数，并在公共云中部署集中式网格网关来处理这些功能，从而将用户入侵和编排开销。通过服务合并和多租户，下属的服务网格成本也降低了。要解决由于基于云的部署而引起的不断上升的问题，例如服务可用性，租户隔离，嘈杂的邻居，服务弹性和额外的下属成本，我们利用包括分层故障恢复，shu e shard，快速间歇性，精确的缩放，云量规定和资源共同点等技术。我们的评估表明，运河网格的性能，资源消耗和控制平面的开销比ISTIO和环境要好得多。我们还分享了多年在生产中部署ISTIO和运河的经验。
网状MEA设计神经元在...
nmi感谢Project Memmea（＃441918103）的德国研究基金会（DFG）的支持，作为DFG优先计划SPP 2262 MEMRISTEC（＃422738993）的一部分，以及国家巴达登 - 沃特堡州的经济事务，劳动和旅游业。UTSA承认NIH授予U01DA054170，R01NS113516和R01NS124855，以及来自Jr. Robert J. Kleberg，Jr。和Helen C. Kleberg Foundation和Semmes基金会的资金。
DOI：https://dx.doi.org/10.30919/es1088 人工智能和机器学习在制造工程中的作用和应用：回顾 Sara Bunian，1，# Meshari A. Al-Ebrahim 2，*，# 和 Amro A. Nour 3，# 摘要 人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、嵌入式系统、云计算、大数据和物联网 (IoT) 的使用正在影响工业 4.0 向先进技术和高效制造流程的范式转变。由于智能和学习机器的成功使用所带来的快速进步，对人工智能的需求日益增加。人工智能被植入智能制造中，以解决关键的可持续性问题并优化供应链、能源和资源使用以及废物管理。工业 4.0 致力于实现客户驱动的制造能力，以提高灵活性、可持续性和生产力。AI 和 ML 主要用于现代工业流程的优化和监控。工业人工智能系统研究是一个多学科领域，ML、机器人和物联网都参与其中。工业人工智能开发、验证、部署和维护可持续制造的解决方案。由于云计算的兴起和数据存储成本的大幅下降，现在可以存储大量信息和数据并将其传输到 ML 和 AI 算法中，以简化和自动化组织的不同流程。
DOI：https://dx.doi.org/10.30919/es1088 人工智能和机器学习在制造工程中的作用和应用：综述 Sara Bunian，1，# Meshari A. Al-Ebrahim 2，*，# 和 Amro A. Nour 3，# 摘要 人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、嵌入式系统、云计算、大数据和物联网 (IoT) 的使用正在影响工业 4.0 向先进技术和高效制造流程的范式转变。由于智能和学习机器的成功使用所带来的快速进步，对人工智能的需求日益增加。人工智能被植入智能制造，以解决关键的可持续性问题并优化供应链、能源和资源的使用以及废物管理。工业 4.0 正在努力实现客户驱动的制造能力，以提高灵活性、可持续性和生产力。AI 和 ML 主要用于现代工业流程的优化和监控。工业 AI 系统研究是一个多学科领域，ML、机器人和物联网都参与其中。工业 AI 开发、验证、部署和维护可持续制造的解决方案。由于云计算的兴起和数据存储成本的大幅下降，现在可以存储大量信息和数据并将其传输到 ML 和 AI 算法中，以简化和自动化组织的不同流程。智能制造和工业 4.0 的框架基于智能流程设计、监控、控制、调度和工业应用。智能制造涵盖了广泛的领域，最初被称为基于物联网的技术。
HEC-RAS 2D 流动面积灵活计算网格
• . • 距离（这是从桥面上游侧到桥梁外侧上游和下游外侧横截面的距离） • 沿流动方向的桥面宽度 • 过道路流量的堰系数 • 站（沿桥面/道路从左到右的距离）、桥面上游侧和下游侧的高弦和低弦高程
2D 网格生成与细化
将 2D 流动区域边界数字化。（注意，HEC-RAS 允许您从 Shapefile 导入特征。如果您愿意，可以右键单击 Perimeter 图层并选择导入 从 Shape 文件导入特征。接下来，选择 GISData 文件夹中的 Leveed Area.shp 文件并按导入...或者您可以练习使用编辑工具。）15. 双击以完成（结束）草图。