由于大型部件通常非常昂贵,因为它们是小批量生产的,因此一次成功生产是唯一有效的方法。在计量辅助生产环境中,准确的在线几何数据被反馈到过程中,以持续提高制造的精度和速度。创新的大规模计量解决方案在组装过程中定位和跟踪零件。或者,计量数据可用于校准工业机器人,或驱动闭环反馈回路,以稳固地提高定位机器人的准确性。领先的汽车、航空航天和其他制造公司依靠尼康计量的计量辅助生产解决方案来生产更高质量的产品,并实现生产成本和生产时间的节省。
摘要 如今,技术进步的兴起和人工智能 (AI) 在许多活动领域的广泛使用引发了教育领域的范式转变,而教育领域似乎面临着多重挑战,以适应高度数字化社会的新需求。在线教育已成为一场“大规模革命”(尼康,2023 年),为人工智能与语言学习的无缝融合提供了肥沃的土壤。外语培训师已经意识到这一转型过程的好处,并一直试图利用新的机会,将它们融入教育过程并根据学习者的实际需求进行调整。虽然人工智能因其改善学习成果的潜力而不断受到赞誉,但也有人反对使用它,称其负面影响远远超过其好处。本文旨在分析人工智能教学过程的优缺点,并强调其在外语方面的具体适用性。
当X射线击中对象时,它们被吸收但也散射,一种不希望的现象会随着物体的密度增加而增加。散布来自零件的所有点,都降低了图像对比度灵敏度,在平板图像中可见。尼康计量学已经开发了一个专有的CLDA,该CLDA优化了X射线穿过零件的收集,而无需捕获不需要的散射X射线。通过避免图像污染和相关的对比度减少,CLDA意识到了惊人的图像清晰度和对比度。与直阵阵列相比,二极管的线性阵列弯曲以进一步增强图像质量。这允许使用更长的晶体来增强X射线灵敏度,从而提高信噪比并减少扫描时间。
Leica 是徕卡显微系统公司的注册商标。Loctite 是汉高股份公司和两合公司的注册商标。Nikkor 和 Nikon 是尼康公司的注册商标。Canon 是美国佳能公司的注册商标。Apple、Macintosh、Final Cut Pro 和 QuickTime 是 Apple Inc. 在美国和其他国家/地区的注册商标。Windex 是 SC Johnson & Son, Inc. 的注册商标。Windows 是 Microsoft Corporation 的注册商标。Sony 是 Sony Corporation 的注册商标。TORX 是 Acument Intellectual Properties, LLC 在美国或其他国家/地区的注册商标。IOS 是 Cisco 在美国和其他国家/地区的注册商标。Avid 是 Avid Technology, Inc. 的注册商标。DaVinci Resolve 是 Blackmagic Design 在美国和其他国家/地区的注册商标。EDIUS Pro 是 Grass Valley 的注册商标。Vegas Pro 是 Sony Creative Software 的注册商标。IDX 是 IDX Company, Ltd. 的注册商标。
Leica 是徕卡显微系统公司的注册商标。Loctite 是汉高股份公司和两合公司的注册商标。Nikkor 和 Nikon 是尼康公司的注册商标。Canon 是美国佳能公司的注册商标。Apple、Macintosh、Final Cut Pro 和 QuickTime 是 Apple Inc. 在美国和其他国家/地区的注册商标。Windex 是 SC Johnson & Son, Inc. 的注册商标。Windows 是 Microsoft Corporation 的注册商标。Sony 是 Sony Corporation 的注册商标。TORX 是 Acument Intellectual Properties, LLC 在美国或其他国家/地区的注册商标。IOS 是 Cisco 在美国和其他国家/地区的注册商标。Avid 是 Avid Technology, Inc. 的注册商标。DaVinci Resolve 是 Blackmagic Design 在美国和其他国家/地区的注册商标。EDIUS Pro 是 Grass Valley 的注册商标。Vegas Pro 是 Sony Creative Software 的注册商标。IDX 是 IDX Company, Ltd. 的注册商标。
关键词:光束法区域网平差、自校准、系统校准、非度量相机 摘要 使用市售的非度量相机(例如佳能、尼康)进行摄影测量操作正变得非常流行。使用它们的原因有几个,例如有效载荷更轻、传感器成本低、尺寸更小,以适应有限的机载空间(例如无人机作为数据采集平台)、快速周转项目、易于更换等。与使用数字高分辨率度量图像传感器(Hexagon DMC、Microsoft Vexcel UltraCam 系统等)相比,所有这些属性都具有优势。然而,为了获得接近使用度量系统获得的结果,必须考虑上述非度量图像传感器的所有系统误差;对它们进行建模并消除(或尽量减少)它们对所获取图像的影响。本文回顾了与使用非度量图像传感器相关的功能和随机模型。将关注传感器内部校准参数,即校准焦距、主点、对称 - 非对称 - 切向镜头畸变模式和可能严重扭曲所获取图像的其他偏差。为此,使用焦距为 50 毫米的尼康 D810 数码相机在摄影测量测试场区域“Franklin Mills Mall”进行相机校准。该场地覆盖了多个飞行高度,分别产生 15 和 30 厘米 GSD 的图像。飞行了两个垂直摄影测量飞行带,具有高端搭接和侧搭接。测试场区域拥有大约 25 个目标控制和检查点,这些点的测量精度为 2 厘米或更高。使用 PIX4Dmapper(专为从无人机或地面获取的图像而创建的软件包)对上述图像进行自动空中三角测量。导出图像观测结果(ASCII),并使用汉诺威莱布尼茨大学程序系统 BLUH 进行相应的束流区域调整,该系统能够通过附加参数(十二个标准加上不同失真模式的中型非度量数字相机)进行自我校准。调查中使用了不同数量和分布的地面控制点 (GCP) 和检查点 (ChkPts)。本文介绍了结果。
一般成员 Frank E. Abboud,英特尔公司 Uwe FW Behringer,UBC Microelectronics Ingo Bork,西门子 EDA Tom Cecil,Synopsys 公司 Brian Cha,Entegris 韩国 Aki Fujimura,D2S 公司 Emily Gallagher,imec Jon Haines,美光科技公司 Koji Ichimura,大日本印刷株式会社 Bryan Kasprowicz,HOYA Romain J Lallement,IBM 研究 Khalid Makhamreh,应用材料公司 Kent Nakagawa,Toppan Photomasks 公司 Patrick Naulleau,EUV Tech 公司 Jan Hendrik Peters,bmbg consult Steven Renwick,尼康 Douglas J. Resnick,佳能纳米技术公司 Thomas Scheruebl,卡尔蔡司 SMT GmbH Ray Shi,KLA 公司 Thomas Struck,英飞凌科技股份公司 Anthony Vacca,自动视觉检测 Andy Wall,HOYA Michael Watt, Shin-Etsu MicroSi Inc. Larry Zurbrick,是德科技公司
图3。使用JaneliaFluor®Halotag®配体的U2OS细胞的活细胞标记表达核Halotag®蛋白。父母U2OS细胞和U2OS细胞稳定地表达与三个核定位序列融合的halotag®蛋白被粘附在玻璃底室载玻片上,并用JaneliaFluor®503,JaneliaFluor®JFX554或Janelia fluor®JFX554或Janeliafluor®635collagang®ligand con Client + 30分钟在30分钟的clienteriafluor®503标记。孵化器。细胞培养基被苯酚红培养基取代。的细胞用488nm激光激发JaneliaFluor®503Halotag®配体(面板A),561nm激光激发JaneliaFluor®JFX554Halotag®Ligand(B)和637nm Laser raser contitation in Janeliafluor®JFX554Halotag®635®635Laseria®6355555。在表达halotag®细胞中,标记仅限于细胞核。父母细胞(无halotag)显示没有标记。使用尼康AX/AXR共聚焦显微镜收集图像,该显微镜具有计划荧光40倍油目标。
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