·的公司为参与建设基础设施的公司提供服务,例如测量和工程咨询。·s制造和分发铝制条,杆和类似产品以用于基础设施的公司。·s制造和分发铁和钢铁产品,例如管道,床单,酒吧,I梁和类似产品,用于基础设施。·的公司生产用于建设基础设施(例如水泥和沥青)的公司。·的公司为基础设施的建筑商提供长期工程支持。·copers提供道路/公路工程,运输计划,浪费和环境管理,供水和处理等公司。·a生产高级材料的公司(例如钛,陶瓷,合金等)用于建设基础设施。
摘要:建筑信息建模(BIM)的结合带来了土木工程的重大进步,增强了项目生命周期的效率和可持续性。激光扫描等高级3D点云技术的利用扩展了BIM的应用,尤其是在操作和维护中,促使探索自动化解决方案以进行劳动密集型点云建模。本文介绍了监督机器学习(特别是支持向量机)的演示,用于分析和分割3D点云,这是3D建模的关键步骤。对点云语义分割工作流进行了广泛的审查,以涵盖关键元素,例如邻域选择,特征提取和特征选择,从而为此过程开发了优化的方法。在每个阶段都实施各种策略,以增强整体工作流程并确保弹性结果。然后使用来自桥梁基础结构场景的不同数据集评估该方法,并将其与最先进的深度学习模型进行了比较。调查结果强调了在精确细分3D点云时监督机器学习技术的有效性,超过了较小的培训数据集的深度学习模型,例如PointNet和PointNet ++。通过实施高级分割技术,要点对点云的3D建模所需的时间有所减少,从而进一步提高了BIM过程的效率和有效性。
基础设施计划代表了政府已批准在财政年度进行建设的主要项目的总价值,以及维修和维护,资本赠款和与基础设施有关的分配。基础设施付款(现金)代表财政年度分配给基础设施计划的支出预算,并且由于许多主要工程项目的多年交付时间范围,因此通常比基础设施计划的价值低。
the UPV/EHU in Leioa, and supported primarily by the Department of Education and the Innovation Fund of the Basque Government, with additional support from Fundación Biofísica Bizkaia through the Basque Excellence Research Centres program, BREM focuses on structure determination of vitrified biological specimens – macromolecules and their complexes, organelles, cells and tissue – with the goal of understanding the structural basis of biological过程和人类疾病的发病机理。
摘要 - 对月球,火星及其他地区的开发任务需要多个空间基础设施。但是,将材料发送到太空的成本很高。一种缓解这种成本的方法是使用自适应基础架构,该基础架构可能利用可以根据相关环境和任务需求组装,拆卸并重新组装成多种机械结构的离散构件。的确,NASA可自动化的可重新配置自适应系统(ARMADAS)项目正在采用这种方法。由Armadas Engineers选择的离散建筑组件是Cuboctaheron,或更简单的“ Voxel”作为体积像素。体素轻巧且简单,并组装成具有高刚度和稳定性的可编程机械超材料结构。然而,完整体素的运输保持体积较大,并且在体内的制造体积为系统增加了显着的复杂性。在此,我们引入了一个Cuboctoctahedron Voxel设计,该设计在运输过程中压缩到其部署体积的35%,并在其目的地处于其扩展状态下被动锁,然后可以组装许多体素。受Hoberman Sphere的启发,Voxel设计用于使用一维力输入部署。我们进一步确认新的可部署体素与现有的Armadas组装代理兼容。索引术语 - 改变形状的机器人,变形机器人,模型基础设施,可重构基础架构
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特殊功能文章EVS基础架构网络将通过公共私人合作伙伴关系〜当前状态和挑战,以全面传播电动汽车〜
APEX AIOPS基础架构可观察性,APEX AIOPS软件AS-A-Service的一部分,是AI驱动的应用程序,用于观察和预测分析Dell服务器,存储,数据保护,网络,网络和超频基础架构以及单个用户界面中的Dell Apex Multicloud Services。客户调查验证基础架构可观察性会速度解决最高10x 1
“ Since we want to recreate the situation as close to reality as possible at the test site, it is imperative that the entire infrastructure is functioning as a backbone and the data is handled extremely securely.As we are talking about autonomous vehicles that will be allowed on public roads in the near future, we and the municipality cannot afford any accidents.At the Future Mobility Park test site, we ensure that any potential errors that could cause accidents are fixed, in advance.”
视觉同时本地化和映射(SLAM)提出了一种有希望的途径,以实现使用具有成本效益的视觉传感器的自主驾驶系统中必不可少的受理和本地化任务。然而,存在视觉大满贯框架通常会遭受重大累积错误和在互补的驾驶场景中的性能下降。在本文中,我们提出了Vilam,这是一个新颖的框架,利用智能的路边基础设施实现高精度和全球一致的本地化和自动驾驶汽车的映射。VILAM的关键思想是利用基础架构的精确场景测量作为全局引用,以纠正车辆构造的本地地图中的错误。为了克服3D局部图中的唯一变形,以使其与基础架构测量一致,Vilam提出了一种新型的Elastic Point云注册方法,该方法可以独立优化本地地图的不同部分。Vilam采用了轻质因子图构造和优化,以首先纠正车辆轨迹,从而有效地重建了一致的全局地图。我们在多个道路场景中的真实世界智能灯柱测试中启动了Vilam端到端。广泛的实验表明,Vilam可以通过消费者级别的板载摄像头实现分解级级别的局部iZation和映射准确性,并且在多样化的道路场景下非常强大。在我们的实际测试床上的Vilam视频演示,请访问https://youtu.be/ltlqdnipdve。