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World File Search System多边形
用相互电感传感器阵列形状的自感应
摘要 - 形状的实时感测是许多智能机器，尤其是软机器人技术的重要工具。来自一系列传感器的相互感应数据显示出巨大的希望，作为形状传感的准确工具。在本文中，我们展示了如何将电感阵列数据用于形状成像和地形形状跟踪。这个想法已扩展到许多几何设置，显示了用于形状传感的多功能工具。传感器围绕圆形阵列排列，从而重建了从圆形形状到通用多边形形状的变形，包括椭圆形。线性阵列显示了张力力和各种线路变形的传感。最后，传感器阵列用于表面，允许重建剪切力和正常力到表面。已经实施了两个线圈之间相互电感的合适方法，并进行了一系列方法，包括反转算法，校准方法和机器学习工具，显示了新形状传感器系统的应用。索引项 - 磁感应阵列，形状跟踪，线性和非线性倒置，软机器人
计算几何的进步：综合...
MONIKA SINGH，PRATAP SINGH PATWAL博士计算机科学与工程系，Laxmi Devi工程与技术研究所Bikaner技术大学，Alwar-Tijara-delhi，Rajasthan，Rajasthan 301028摘要：计算几何学：计算机科学的子场，计算机科学的一个子领域，在求解复杂的角色中扮演着重要的al-Algorice a a al algorith al gorice a a a al gymitic a viake a a al goritic a viake a viake。本文对计算几何形状的原理和进步进行了深入的探索，并特别关注C编程语言中的实现。Through an extensive review of literature, research articles, and practical applications, this paper aims to elucidate the key algorithms, data structures, and challenges in Computational Geometry while highlighting the efficiency and versatility of C as a programming language for these tasks.This comprehensive review explores the vibrant landscape of Computational Geometry with a focus on its implementation in the C programming language.它涵盖了基本的几何算法，例如凸赫尔计算，线段交集和多边形三角剖分，强调了它们的实际应用。讨论扩展到Quadtree和Octree等关键数据结构，从而实现有效的空间分区。的挑战，包括数值稳定性和维度的诅咒，通过在GIS，计算机图形和机器人技术中实现的强大解决方案来解决计算几何学的多功能性。本文还探讨了3D和高维几何形状，并行计算以及机器学习的集成的进步。道德考虑以及教育在促进协作和知识传播中的作用得到了强调。随着计算几何形状的不断发展，本文通过强调社区驱动的努力和道德考虑在塑造其未来的重要性而得出结论。关键字：计算几何，C编程语言，几何算法，数据结构，数据结构，凸面船体，线段相交，点位置，点位置，多边形三角剖分，Quadtree，Octree，Delaunay三角测量，三角形三角形，Voronoi图，Voronoi图，Voronoi图，数值，数值稳定性，相似的计算式实现，高度计算，较高dimiCore insimens grounice equorne，3 dike e e e equore，3d dime e egeorse，3d dim dime e georse，3D deceorce，3D d.考虑因素，教育，协作平台。
AIIB能源部门战略：明天的可持续能源
Abbreviations bcm billion cubic meters BECCS bioenergy with carbon capture and storage CCS carbon capture and storage CCUS carbon capture, utilization and storage CDR carbon dioxide removal CEIU Complaints-resolution, Evaluation and Integrity Unit CO2 carbon dioxide COP The Conference of the Parties DACCS direct air carbon capture and storage ESF Environmental and Social Framework FI Financial Intermediary GDP国内生产力温室气体GER GRM申诉机制GW Gigawatt GWATGATGATT-GIGAWATT小时IEA国际能源局IPCC国际气候变化小组lng液化液化天然气LTS长期低温温室气体发育开发策略MDB多边形开发策略氮氧化物经合组织经济合作与开发组织PM颗粒物PPP PPP公私合作R＆D研究与发展可持续发展目标SOE国有企业SOX SOX SOX SOX SOX SOX SOX SULFUR OXIDES T＆D传播和分销联合国联合国联合国UNSD联合国统计数据
建模我们的世界 - Esri 支持
来自地理信息系统用户。不知何故，这些表示概念被视为“实施细节”。从这个角度来看，单个现实世界事物（例如密西西比河）应在 GIS 中建模为单个事物。也许，在幕后，系统可以自动为这些现实世界事物使用多种表示。如果您问“上游是什么？” 它可以使用河流的网络表示。如果您问“水的表面积是多少？” 它可以使用多边形特征表示。如果您问“它排出什么区域？” 它可以使用表面或地形表示，等等。虽然可能希望向某些地理信息消费者隐藏这些概念，但我认为，对地理数据模型和表示的深入了解对于正确设计和使用地理信息系统至关重要。地理数据模型充当镜头或过滤器，通过它我们感知和解释现实世界的无限复杂性。只有在密西西比河的表示背景下，我们才能定义特定的属性、行为，甚至将其身份定义为“感兴趣的事物”。 理解地理数据模型概念对于了解如何定义和收集地理信息至关重要。正确解释地理信息分析得出的结果也至关重要。这类似于统计学和抽样理论在自然科学中的作用。
土耳其伊斯坦布尔东部的土地使用模式
土耳其伊斯坦布尔东部的土地利用模式 Coskun, M. Z. a. *，Musaoglu. a Saroglu a，E.，Bektas a a。ITU，土木工程学院，80626 Maslak，伊斯坦布尔，土耳其 – (coskun, nmusaoglu, saroglue, bektasfi @itu.edu.tr) 本研究是土耳其科学技术委员会 (TUBITAK) 资助项目的一部分，旨在分析伊斯坦布尔亚洲区国有土地的土地利用模式。本研究选定伊斯坦布尔亚洲区的一部分。研究区域位于博斯普鲁斯海峡东侧。本文使用了 1960-2001 年期间的 Corona Lansad TM 和 SPOT 5 影像对森林面积进行多时相分析。使用影像分类方法对卫星影像进行分类。分类后，森林面积被转换为矢量多边形，所有信息被传输到 GIS 媒体。将国有土地的现状与从卫星数据获得的情况进行了比较。通过查询分析了森林和国有土地的变化。查询分为两部分，分别是 1960、2002、2004 年和 1984、1992、1997 年。关键词：土地、伊斯坦布尔、GIS、遥感、国有、Corona Lansat、Spot 1. 1. 简介
通过PerilyMph采样探索内耳和大脑连通性，以早期检测神经系统疾病：一种挑衅性的建议
多边形网格已成为离散近似3D形状的标准，这要归功于它们在捕获不均匀形状方面的效率和高灵活性。然而，这种不均匀性导致网格结构的不规则性，使诸如3D网格分割之类的任务尤其具有挑战性。通常通过基于CNN的方法来解决3D网格的语义分割，从而可以良好准确。最近，变形金刚在NLP和计算机视野领域都获得了足够的动力，至少在CNN模型中取得了表现，从而支持了长期以来的建筑普遍主义。按照这种趋势，我们提出了一种基于变压器的方法，用于通过全球注意机制对网格的图形结构进行更好的建模。为了解决标准变压器架构在建模非序列数据相对位置的局限操作员。在Maron等人提出的人类分割数据集上，对三组Coseg数据集进行了实验结果（Wang等，2012）。（2017）和Shapenet基准（Chang等，2015），展示了所提出的方法如何在3D网格的语义分割方面产生最新的性能。
计算机视觉模型的比较
步骤1：获取图像•我们发现Google Earth Engine是获取图像的最佳方法。它有几种具有不同分辨率和频段的卫星数据集的选项。最适合我们目的的数据集是NAIP数据集，因为它的分辨率最高，每个像素为1米。•一旦我们有了获得图像的方法，我们就必须将这些图像转换为更容易访问的格式。•Python中的OpenCV软件包是最好的选择。此软件包包括许多边缘检测算法，可以将我们的图像格式作为输入，并输出标准格式（如PNG）。步骤2：Canny Edge检测•我们决定使用最适合Purdue这两个课程的方法，然后再将其推广。OPENCV包装中最有希望的边缘检测方法是Chany，Sobel，PreWitt和Laplacian。精明的边缘检测是最好的。•使用CANNY时，即使参数进行了调整，也存在很多多余的噪音，因此我们进行了额外的处理。•我们使用HSV掩码拍摄图像，仅保留适合给定颜色范围的图像的一部分。•颜色范围设置为球道和绿色的颜色，以隔离高尔夫球场。•为了减少HSV面膜产生的盐和胡椒噪声，我们使用了“非本地含量降解”技术，应用了降噪过滤器。•然后，我们采用了HSV过滤器的输出，并通过Canny Edge检测来运行它。输出是仅保留课程球道布局边缘的图像。o我们收集了整个美国高尔夫球场的图像。步骤3：概括我们的过程•下一步是概括与所有高尔夫球场一起使用的方法。o从那里，我们使用mageense.ai 2注释图像以获得“地面真相”。maveense.ai是一种Web工具，它允许我们用多边形注释数据，这将与Canny Edge检测多边形进行比较。•接下来，我们修改了该过程，以便能够通过卫星图像的文件夹迭代。然后，我们使用OPENCV的轮廓方法来纠正我们使用带注释的图像遇到的格式问题。•下一步是编写一个Python程序，将该过程的结果与地面真相进行比较。我们的目标是改变过程，看看变化有多改善或恶化结果。步骤4：与地面真相进行比较•我们为Canny做了多种方法，但是由于时间限制，我们选择了仅使用一种方法的联合3（IOU）比较的交集。•IOU是一种测量工具，可以确定对象检测器在特定对象集上的准确性。•我们选择了基于哪种方法在视觉上看起来最好的比较方法。
使用虚幻引擎中的人工智能进行游戏开发
简单的“基于网格的寻路”，其中地形被映射到均匀正方形的刚性网格上，并将寻路算法（例如 A* 或 IDA*（图形遍历））应用于网格。[8][9][10] 有些游戏不只是使用刚性网格，而是使用不规则多边形，并从 NPC 可以步行到的地图区域组装导航网格。[8][11] 作为第三种方法，开发人员有时可以方便地手动选择 NPC 应该用来导航的“路径点”；但代价是，这样的路径点可能会产生不自然的运动。此外，在复杂环境中，路径点的表现往往比导航网格差。[12][13] 除了静态寻路之外，导航是游戏 AI 的一个子领域，专注于让 NPC 能够在动态环境中导航，找到通往目标的路径，同时避免与其他实体发生碰撞。相比改进游戏 AI 以妥善解决虚拟环境中的难题，修改场景使其更易于处理往往更具成本效益。如果寻路因特定障碍物而陷入困境，开发人员可能最终会移动或删除该障碍物。[14] 2. 文献综述
图形显示控制器 MB86291A - Farnell
（续） • 绘图功能： • 峰值绘图速度为每秒 800 Mpixels（内部工作频率为 100 MHz） • 2D 绘图功能：点、线、三角形、多边形、BLT 和图案绘图 • 3D 绘图功能：点、线和三角形绘图以及通过 Z 缓冲去除隐藏表面 • 特殊效果：抗锯齿、粗体 / 虚线处理、alpha 混合、Gouraud 着色、纹理映射（双线性过滤、透视校正）和平铺 • 显示功能： • 支持的最大显示分辨率：1024 × 768 像素 • 彩色显示，可使用每像素 8 位的调色板，或直接使用每像素 16 位的 5 位 RGB 颜色 • 覆盖四层屏幕，其中下两层可分为左右部分 • 支持两个 64 × 64 像素的硬件光标 • 模拟 RGB 和数字 RGB 信号输出 • 能够使用外部同步模式 • 电源电压 ：内部电路和 SDRAM 的两个电源分别为 2.5 V ± 0.2 V 和 3.3 V ± 0.2 V （用于 I/O 部分） • 封装 ：208 针塑料 QFP（引脚间距为 0.5 毫米） • 工艺技术 ：0.25 µ m CMOS
牺牲＃2025-08621
与Emova.me公司（https://www.emova.me/）密切合作，来自Irisa和Rennes University的Virtus团队，正在寻求从一些单眼观点中改善Avatars的3D重建。传统上，从多个视图中拟合模板多边形网格（一个3D形态模型）的头像重建方法搜索，并估计照明特性以将材料属性作为2D纹理提取[6]。然而，这些技术存在局限性（处理头发或胡须外观，缺乏镜面，缺乏眼睛或嘴巴等关键特征的精度）。最近的混合技术一直在混合神经辐射场估计（NERFS [4]，高斯Splats [3]）与基于网格的重建，以通过覆盖模板网层表面上的NERFS，2D或3D Splats来显着提高现实主义水平[1,2,2,7]。然而，这种神经辐射现场技术需要大量的视图来执行定性估计。在有限视图作为输入的情况下，该技术需要依靠强壮的先验，要么通过编码在潜在空间表示中的头像出现[5,7]，对数千个真实或合成模型进行了培训，要么通过提供其他指导来确保神经场重建的融合。