[1]。然而,Frenet 框架在应用中有几个缺点。例如,在曲率消失的地方,Frenet 框架都是未定义的。此外,Frenet 框架的主要缺点是它绕切向量有不良的旋转 [6, 18]。因此,Bishop [5] 引入了一种沿空间曲线的新框架,它更适合应用。但众所周知,Bishop 框架的计算并不是一件容易的事 [29]。为了构造 3D 曲线偏移,Coquillart [9] 引入了空间曲线的拟法向量。拟法向量为曲线的每个点都有定义,并且位于垂直于该点曲线切线的平面上 [24]。然后利用拟法向量,Dede 等人在 [11] 中引入了沿空间曲线的 q 框架。给定空间曲线 α ( t ),q 框架由三个正交向量组成,分别是单位切向量 t 、准法向量 nq 和准双法向量 bq 。q 框架 { t , nq , bq , k } 由下式给出
EUC生态系统中的空间计算是关于创建交互式的三维空间,数字和物理世界经常会汇聚。 它允许用户使用手势,语音和动作以更自然和直观的方式与内容进行交互,这是Apple Vision Pro和Meta Quest的最近所见。 增强,虚拟和混合现实技术通过使远程协作更加身临其境,通过虚拟环境增强培训,提供对Web/SaaS和Windows应用程序的访问,并提供新的方式来可视化和操纵数据,从而改变了我们的工作。EUC生态系统中的空间计算是关于创建交互式的三维空间,数字和物理世界经常会汇聚。它允许用户使用手势,语音和动作以更自然和直观的方式与内容进行交互,这是Apple Vision Pro和Meta Quest的最近所见。增强,虚拟和混合现实技术通过使远程协作更加身临其境,通过虚拟环境增强培训,提供对Web/SaaS和Windows应用程序的访问,并提供新的方式来可视化和操纵数据,从而改变了我们的工作。
二维空间 三维空间 第四代操作系统 到达角 辅助全球定位系统 机载预警和空中指挥系统 加性高斯白噪声 基站 基于集群的路由协议 Cramer-Rao 下界 国防部增强型-119 联邦通信委员会 精度几何稀释 全球定位系统 组重复间隔 分层状态路由 初始作战能力 K-最近邻 局域网 基于位置的服务 视距 远程导航 位置服务中心 移动站 非视距 位置、计时、导航 相对距离 微发现 自组织路由 无线电地图 接收信号强度 接收信号强度指示器 到达时间差 到达时间 飞行时间 世界时协调 超宽带 Wi-Fi 定位系统
坐标 𝑖 是链接的。得到的 3N 对特征值和特征向量可以分为对应于平移运动的(其中三对)、对应于分子旋转运动的(除只有两对的线性分子外,其余均为三对)以及对应于振动自由度的。正是这 3N-6 个特征值和特征向量(对于线性分子为 3N-5 个)分别决定了分子的振动频率和简正模式。所有简正频率都不同,因此简正模式(指定三维空间中每个原子振动幅度的 3N 维向量)是线性无关的,并构成分子内部坐标的基础。如果我们只考虑分子内部坐标的 3N-6 空间,可以通过坐标变换进一步简化公式 (4)。将 𝑹 坐标系转换为“简正
数据记录接收器、惯性导航系统 (INS)、定位飞行轨迹系统 (GPS)、摄像机、飞行计划和管理系统以及地面参考站 GPS 和数据处理站。测距系统、GPS 和 INS 的集成和相互配合允许获得足够密集的“点云”(具有已知坐标 X、Y、Z 的空间点),以获得代表地形表面及其覆盖物的三维空间。使用摄像机记录扫描区域可以在激光雷达数据的后处理过程中简化“点云”过滤过程。为了消除系统误差,建议使用坐标 X、Y、Z 的校正值,这些校正值是使用具有至少三倍更精确空间坐标的控制点计算的,例如:运动场表面(Tarek,2002 年)。
神经场景表示和渲染(NSR):基于NERF的基本原理,神经场景表示和渲染方法(NSR)方法迈出了进一步的步骤,以完善3D场景的刻画。NSR引入了创新的概念,例如层次表示和神经渲染,从而促进了复杂的场景创建并优化渲染效率。多视神经表面重建:专注于三维空间中对象表面的恢复,多视神经表面重建技术利用了单个对象的多个视图。通过利用神经网络的功能,它了解了图像及其相应的三维表面之间的复杂相互作用。这促进了重建中精度和细节的实现。
集成光子学正在推动紧凑型传感 [1]、计量 [2] 和量子计算 [3] 的新技术。许多应用需要将光发送到芯片外,例如,用于询问隔离的原子介质 [4–7],这得益于集成光子学的小型化和可制造性。此类设计需要能够产生具有不同波长、偏振和光束几何形状的自由空间光束的模式耦合器。例如,投射光学 [8] 和磁光阱 (MOT) [9,10] 可能需要具有大数值孔径或大光束腰的光束。可以使用片上外耦合器与平面超表面相结合来修改光束相位分布和偏振状态,从而实现精确的光束控制 [11]。此类平台能够集成多种颜色、分布和偏振的光束,从而在紧凑的三维空间内实现无与伦比的光场控制。
三维制图,因为它提供了快速的数据采集速度和前所未有的精度。本研究提出了一种从 2015 年马来西亚博特拉大学获取的机载激光扫描数据中准确提取和在三维空间中建模的方法。首先,将点云分为地面和非地面 xyz 点。地面点用于生成数字地形模型 (DTM),而数字表面模型 (DSM) 则由整个点云生成。从 DSM 和 DTM,我们获得了代表地形表面上方特征高度的规范化 DSM (nDSM)。此后,通过分层堆叠将 DSM、DTM、nDSM、激光强度图像和正射影像组合为单个数据文件。集成数据后,使用基于对象的图像分析将其分割为图像对象
工程蛋白质有可能解决生物医学、能源和材料科学中的许多问题,但在实践中创造出成功的设计却很困难。这一挑战的一个重要方面是蛋白质序列和三维结构之间的复杂耦合,而找到一种可行设计的任务通常被称为逆蛋白质折叠问题。在这项工作中,我们引入了一种基于图形表示的给定三维结构的蛋白质序列条件生成模型。我们的方法通过关注那些在序列中是长距离但在三维空间中是局部的蛋白质,有效地捕捉蛋白质中复杂的依赖关系。这种基于图的方法在速度和可靠性方面都比传统和其他基于神经网络的方法有所提高,并借助深度生成模型向快速和有针对性的生物分子设计迈出了一步。