通过使用轮廓化工具容器,可以快速盘点和记录工具。所有工具都有单独的轮廓化位置,突出显示丢失的工具。这些容器称为“阴影盒”。工具的阴影(轮廓)标识了工具所属的位置。TCP 基于即时盘点概念,部分通过使用阴影盒来实现。参见图 1-1。在无法使用轮廓化的容器上,会附上一份清单说明和容器图纸。这两种系统都使工作中心主管或检查员能够快速确保在维护操作后已检索到所有工具。
• 肺炎检测:禁用处理。通常,建议保持此选项为开启,否则将不会处理任何病例 • 生成结构化报告:如果开启,将生成基于 TID1500 模板的带有数值结果的 DICOM 结构化报告(开启) • 高不透明度分割阈值:HU 中的阈值,高于该阈值的不透明度将被视为高不透明度分割 • 可视化单个肺叶(开启)或仅左/右肺(关闭)的分割轮廓 • 打开/关闭 MPR 系列每个切片中量化结果的可视化 • 打开/关闭高不透明度分割轮廓的可视化 • 分割轮廓的厚度:分割轮廓的像素数 • 窗口(中心/宽度):带有分割轮廓叠加的结果系列的默认窗口参数。 • 显示体积渲染:如果关闭,将不会生成体积渲染系列。
从典型的风速参数创建随机风速轮廓。然后将风轮廓用于CASPOC连接的风力涡轮机的模拟。
摘要 - 分配证据表明,在大型数据集上训练的深神经网络模型偏向颜色和纹理信息。人类可以轻松地从图像以及边界轮廓中识别对象和场景。中级视觉的特征是通过一组所谓的格式塔分组规则重组和组织简单的主要特征为更复杂的特征。虽然在人类文献中进行定性描述,但迄今为止缺少这些感知分组规则的计算实施。在本文中,我们为在复杂场景中检测基于轮廓的线索的检测贡献了一组新型算法。我们使用内侧轴变换(MAT)根据这些分组规则在局部评分轮廓。我们通过两种方式证明了这些线索对场景分类的好处:(i)当强调感知分组信息时,人类观察者和CNN模型都最准确地对场景进行了分类。(ii)与使用未加权轮廓相比,使用这些措施加权轮廓可以显着提高CNN模型的性能。我们的工作表明,即使这些度量直接从图像中的轮廓计算出来,当前的CNN模型似乎并未提取或利用这些分组提示。
摘要:本文介绍了开发铁路车轮组轮廓成形/再成形和测量技术系统的一些想法,以提高铁路运输的维护和安全性。根据铁路运输的要求,用于重塑铁路车辆车轮和车轮组的车床正在多样化和现代化。本文介绍了通过采用 CNC 设备对具有两个工作单元的传统车床进行现代化改造的一些想法,用于同时驱动和测量轴上的两个车轮。在每个工作单元的径向滑架上,在其紧邻的位置安装有成形工具,测量系统用于确定车轮侧面内表面的轴向位置、车轮直径和滚动轮廓的主要几何参数。在重新成型之前进行测量,以确定轮廓的磨损情况,并选择重新成型和加工后的车轮直径和轮廓,以确定是否符合规格。关键词:铁路车轮组、车轮车削、铁路车轮轮廓、车轮磨损
下列内容必须包含在必需的场地规划中: 带有尺寸的地产界线轮廓 拟建结构的轮廓,该轮廓用交叉影线标出“拟建建筑” 拟建结构与街道、后方和侧面地产界线(退让线)的距离 地产上所有现有的结构 地产相邻的所有街道和街道名称 地产上的所有地役权和通行权 所有现有和拟建的车道
特征为平坦、上升、下降-上升或下降。每个声谱图内的轮廓用白色虚线突出显示。 (B) 视觉音调标记在感知上与每个音调的音高轮廓一致,可用于多感官感知丰富。 (C) 视觉表示在语义上与 (A) 中呈现的音调的单词含义一致,可用于多感官语义丰富。 (D) 音高轮廓的手势、感知一致的表示。来源:认知科学趋势 (2022)。DOI:10.1016/j.tics.2022.10.007
图 4.3:使用光学表面轮廓仪分析的实验性 RCF 轨迹轮廓 (a) 10 5 个周期的表面轨迹轮廓的 3D 视图 (b) 10 5 个周期的顶视图 (c) 不同的测试周期 ............................................................................................................................................................. 82