，于是自己在之前的脚本的基础上进行了整改写成了只提供接口的Python库,基 本思想就是封装了matplotlib中相关接口，方便快速搭建和定制自己的能量曲线和网格结构, 代码托管在GitHub上并上传至...对于研究晶体材料的同学如果想通过python来绘制简单的晶格图像可以参考一下。...插值方法 为了能将能量最高点沿着横坐标任意位置移动，我先将顶点的两边用二次函数进行插值，获取两个不同的二次函数形式，然后根据二次函数的形式在左右两边插上5个点，为了能让分开插值的两部分看起来连续，在将上面的...绘制二维和三维抽象网格 晶格中的原子和键在catplot中被抽象成图中的node和edge，这样我们就可以通过创建图中的node和edge的方式搭建我们网格的重复单元，之后可以通过重复单元的扩展方法来将其扩展成...总结 本 来catplot这个库最初是自己用matplotlib来绘图的小脚本，由于现在写论文的情况下需要灵活的绘制网格图，所以进行了重写，现在写成了一个 封装了matplotlib的python库方便使用者可以快速搭建自己想要的网格图和绘制漂亮的
新的布尔堆栈提供了一个用于编辑布尔值的中心位置，输入对象显示为层，使复杂的装配更易于管理，并在视口中实时显示更改。用户还可以从五种输入对象的显示样式中进行选择，并调整其线框的颜色和不透明度。...3D建模的其他更改：现有的3D建模工具更新，包括在“扫描网格”工具中为每条曲线使用单个或者是多个创建者节点选项，通过沿引导曲线扫描轮廓曲线来有效创建3D几何。...这一部分还有其它更改，例如：对称性、支持密度绘制、控制根据组件标签平滑网格的不同部分的选项。值得一提的是，组件标签系统本身已经更新过，目前具有不少新功能，像多选、复制、和合并标签等。...对于工作流程，包含视口中显示的网格设置线框的颜色和不透明度的共享，在Viewport 2.0中支持无限数量的灯光。...17.在弹出的窗口中选择【替换目标中的文件】，返回桌面，双击运行Maya 2023，软件正常运行，安装完成 。注意：使用不同的解压软件，第一步展示内容可能略有不同。软件首次打开速度较慢，属于正常现象。
图 1：全球视力受损者估计人数 视障者无法通过视觉系统接收外界的信息，在日常生活中面临着诸多不便。他们很难躲避附近的障碍物，也无法从书籍或是屏幕中获取信息。...AIoT 架构 感知与交互 视障辅助设备的 AIoT 架构包括 3 层： 1、感知层，即收集外部数据的传感器及模组； 2、网格层，使用窄带物联网 (NB-IoT) 进行数据连接，并使用 HTTP 和...图 3：智能眼镜的结构示意图 物体识别过程中，YOLO v5 算法会将图片划分为网格，随后预测每个网格单元的边界框，并在创建边界框的同时识别出图片中的不同物体。...测试中，智能盲杖分别记录了不同年龄的被试在静止和行走状态下的心率，结果与商用手环的偏离率在 0.72-3.52% 之间。...表 3：不同实验条件下的跌倒监测准确率 在不同场景下，智能盲杖的平均监测正确率为 87.33%，说明这一设备可以在多数情况下对使用者的状态作出正确判断。
用现代术语可表述为： 高斯曲率在局部等距变换下不变。 不过有个问题：平面无法拉伸，收缩或撕裂，如果要想将平板变形为具有不同高斯曲率的复杂形状时会遇到问题。...为了解决这个问题，van Rees团队使用网状的网格结构，而不是在最初的模拟中建模生成连续的纸张。他们用橡胶材料制成晶格，当温度升高时，该材料会膨胀。晶格中的间隙使材料更容易适应其表面积剧烈变化。...麻省理工学院的团队使用高斯图像创建了一个虚拟地图，该地图显示了要重新将材料变形为人的面部需要将平面弯曲多少。然后，研究人员设计了一种算法，将设计方案转换为晶格中正确的骨骼（rib）模式。 ?...这些特定模式的rib在整个网格片上以不同的速率生长，每个rib都可以弯曲成鼻子或眼窝的形状。印刷之后的网格在热烘箱中固化，然后在盐水浴中冷却至室温。瞧！人脸诞生了！...研究人员还做了一个包含导电液态金属的晶格，相当于有源天线，其共振频率可以随着人脸的变形而变化。 这些形变材料可能被用来制造仅改变温度（或其他环境条件）就能自行展开和膨胀的帐篷。
光线投射网格映射 k均值物体聚类 圆形拟合物体形状识别 SLAM 迭代最近点匹配 EKF SLAM FastSLAM 1.0 FastSLAM 2.0 基于图的SLAM 路径规划 动态窗口方式 基于网格的搜索...状态晶格规划 这个脚本使用了状态晶格规划（state lattice planning）实现路径规划。 这段代码通过模型预测路径生成来解决边界问题。...随机路径图（PRM）规划 ? 这个随机路径图（Probabilistic Road-Map，PRM）规划算法在图搜索上采用了迪杰斯特拉方法。 动画中的蓝点为采样点。...Voronoi路径图规划 ? 这个Voronoi路径图（Probabilistic Road-Map，PRM）规划算法在图搜索上采用了迪杰斯特拉方法。 动画中的蓝点为Voronoi点。...贝济埃路径规划 贝济埃路径规划的示例代码。 根据四个控制点生成贝济埃路径。 ? 改变起点和终点的偏移距离，可以生成不同的贝济埃路径： ?
观察下面的动图，你是否对其流动的线条顺滑性感到惊讶？ 当我第一次看到这张图的时候，第一反应就是，这不就是一张随机的运动图嘛，把每粒子的运动轨迹位置添加一个通过random函数获取数值不就可以了？...网格定义 二维网格的向量 定义一个n维网格，其中每个网格交点都有一个与其关联且固定的随机n维单位长度渐变向量；但在一维情况下，梯度是介于 -1 和 1 之间的随机标量。...点积 每个点与其最近的网格节点梯度值的点积 输入一个点（二维的话就是二维坐标，三维就是三维坐标，n维的就是n个坐标），我们找到和它相邻的那些晶格顶点（二维下有4个，三维下有8个，n维下有2^n个），...计算该点到各个晶格顶点的距离向量，再分别与顶点上的梯度向量做点乘，得到个点乘结果。...插值 使用缓和的曲线来计算它们的权重和。由高等数学可以知道，函数越是高阶可导函数曲线越是平滑，在一阶导满足连续性，但它的二阶导在晶格顶点处（即t = 0或t = 1）不为0，会造成明显的不连续性。
这个圆堆图（circle packing chart）之前有人问过，但是当时也不知道是如何实现的。...今天看到一个很有意思的数据可视化案例：画圆堆图展示美国不同年龄段在情人节送的礼物的不同 数据和代码链接 https://github.com/BjnNowak/TidyTuesday/blob/main.../valentine_day.R 这部分代码看的还不是很明白，这里画这个图是用 packcircles + ggplot2来做的，查了一下这个R包的基础用法，链接 https://r-graph-gallery.com.../305-basic-circle-packing-with-one-level.html 先来画一个最基本的 这里我们只画18-24年龄段的这个图 读取数据 library(tidyverse)...这个形式在科研作图中应该可以用来替换柱形图
迭代最近点匹配 EKF SLAM FastSLAM 1.0 FastSLAM 2.0 基于图的SLAM 路径规划 动态窗口方式 基于网格的搜索 迪杰斯特拉算法 A*算法 势场算法 模型预测路径生成...势场算法 下面是使用势场算法进行基于二维网格的路径规划。 ? 动画中蓝色的热区图显示了每个格子的势能。...随机路径图（PRM）规划 ? 这个随机路径图（Probabilistic Road-Map，PRM）规划算法在图搜索上采用了迪杰斯特拉方法。 动画中的蓝点为采样点。...这个Voronoi路径图（Probabilistic Road-Map，PRM）规划算法在图搜索上采用了迪杰斯特拉方法。 动画中的蓝点为Voronoi点。 青色叉为迪杰斯特拉方法搜索过的点。...改变起点和终点的偏移距离，可以生成不同的贝济埃路径： ?
FastSLAM 1.0 5.4 FastSLAM 2.0 5.5 基于图的SLAM 六、路径规划 6.1 动态窗口方式 6.2 基于网格的搜索 迪杰斯特拉算法 A*算法...势场算法 下面是使用势场算法进行基于二维网格的路径规划。 ? 动画中蓝色的热区图显示了每个格子的势能。...6.5 随机路径图（PRM）规划 ? 这个随机路径图（Probabilistic Road-Map，PRM）规划算法在图搜索上采用了迪杰斯特拉方法。 动画中的蓝点为采样点。...这个Voronoi路径图（Probabilistic Road-Map，PRM）规划算法在图搜索上采用了迪杰斯特拉方法。 动画中的蓝点为Voronoi点。 青色叉为迪杰斯特拉方法搜索过的点。...改变起点和终点的偏移距离，可以生成不同的贝济埃路径： ?
在把场景中的物体提交给GPU进行下一阶段操作之前，需要把对最后影像没有任何贡献的物体裁剪掉，仅仅把可见的网格数据传送给GPU。这个建立可见网格实例表的过程即为可见性判断。锥体由虚拟摄像机来定义。...对于第一种情况，物体会被排除在渲染表之外。给定一个网格模型，我们可以通过一些简单的判别测试来判断网格模型是否位于平截头体内，这些测试会用到物体的包围体积（包围物体的一个球体）及平截头体的六个平面。...2.2 图元装配 几何阶段处理结束后，送到光栅化阶段的是一堆三角形面片，所以中几何阶段中需要对顶点进行图元装配。所谓的图元装配，即根据顶点原始的连接关系，还原出模型的网格结构。...网格由顶点和索引组成，在之前的流水线中是对顶点的处理，而在这阶段是根据索引将顶点连接中一起，组成线、面单元。...单色图象是最简单的格式，一般由黑色和白色组成，在一些单色图象如黑白照片和有深浅的图案中，会使用各种灰度，这种图象常被称为灰度图象(Grayscale Image)。
在把场景中的物体提交给GPU进行下一阶段操作之前，需要把对最后影像没有任何贡献的物体裁剪掉，仅仅把可见的网格数据传送给GPU。这个建立可见网格实例表的过程即为可见性判断。锥体由虚拟摄像机来定义。...对于第一种情况，物体会被排除在渲染表之外。给定一个网格模型，我们可以通过一些简单的判别测试来判断网格模型是否位于*截头体内，这些测试会用到物体的包围体积（包围物体的一个球体）及*截头体的六个*面。...2.2 图元装配 几何阶段处理结束后，送到光栅化阶段的是一堆三角形面片，所以中几何阶段中需要对顶点进行图元装配。所谓的图元装配，即根据顶点原始的连接关系，还原出模型的网格结构。...网格由顶点和索引组成，在之前的流水线中是对顶点的处理，而在这阶段是根据索引将顶点连接中一起，组成线、面单元。...单色图象是最简单的格式，一般由黑色和白色组成，在一些单色图象如黑白照片和有深浅的图案中，会使用各种灰度，这种图象常被称为灰度图象(Grayscale Image)。
在“几何图形蒙版”中选择要遮罩的几何图形之后，可以启用视口顶部的“隐藏/忽略排除的几何图形”按钮（或通过按ALT + H快捷键）。...这使项目更易于导航，尤其是在导出和烘焙时，因为在这些上下文中也可以看到描述。要添加或编辑描述，只需在“纹理集列表”窗口中单击“ UV拼贴”，然后进入“纹理集设置”窗口进行编辑。...在编辑“几何图形蒙版”时，还可以将材料或智能材料从架子上拖放到视口中。...>>>>>substance painter 2021>>>>>4、现在，可以使用Alt +鼠标单击来隔离烘焙窗口中的网格图列表，以隔离要烘焙的特定贴图，而不必手动排除它们。...相同的快捷方式可用于重新启用所有网格图。
tile 可以是固定大小的（例如形成4×6的网格 ）或可变大小的。。每个 tile 可以独立编码和下载，并且可以以不同的质量进行编码。...图 2 视口预测的准确性（即被预测的视口中的 tile 的比例）随着更大的预测窗口而急剧下降 挑战： 同时正确处理网络和运动不确定性是困难的。...图 4 在前瞻窗口中计算位置分数 位置分数（ _{} ），它捕捉在用户查看帧 时显示 tile 的预测重要性。考虑图 4，该图说明了与四个不同 tile 相关的区域何时出现在用户的视口中。...即使 tile 可能在 (t_1，t_2) 时段内位于用户的视口中，但在某些时间间隔内（例如当该关联区域在视口中心时）它可能更为重要。...对于每个 tile ，Dragonfly 计算： 位置分数： 位置分数评估 tile 基于其在视口中的位置的重要性。
如下图所示，正在快速活动的机械臂一边抓取传输带上运输的零件，一边在下面网格状的盘子里进行组装。一套操作流程下来，和它一模一样的另一个机器人就造成了。...在以下两张图中，可以看出机器人的基础结构——一个空心只有边框的多面体，它的学名是Voxel（翻译：体素，体积像素的简称）。...据了解，这样成型的立方八面体具有卓越的结构特性，能够实现低密度下的高硬度，从而保证高强度使用下的结构稳定。 再通过下图中不同功能的伺服驱动（连接Voxel模块的构件），最终形成完整的机器人本体。...以下是机器人装配的构造分解图。 将其组装后放到25毫米比例尺的晶格中之后，就形成了这款装配机器人可进行作业的整体架构，见下图。...首先，目标构建形状由用户以连接网格的形式输入；在此基础上，通过编译器，可以将输入的形状离散成为多个分层架构；之后，系统可以自主分析，通过怎样的路径能够完成更加高效的组装。
列表对比 掺杂原子被动打进到基板的晶体内部，但是它是被硬塞进去的，不是一个热平衡下的过程，杂质一般也不出在晶格点阵上，且离子轨迹附近产生很多缺陷。...如下图， 但是离子注入之后也是需要二次退火的，退火的目的一是去除缺陷，二是让掺杂的原子能够进入到晶格里面去，让其处于激活状态。...感兴趣的可以查阅半导体书本学习，推荐一本卡哇伊的半导体书，日本人画的，估计是一位热爱画漫画的微电子专业的学生画的，萌妹子＋知识点画的很生动。 如何做好离子注入，可以通过以下公式计算得到。...上图是注入的参数选择窗口（Linux系统版本采用这个窗口） 例如我们模拟不同硼离子注入角度的效果 如上图，在晶向（110）的硅片上注入B离子，角度不同得到的注入深度对应的离子浓度不同。...解释一下line语句，Line是表示定义网格，进行二位的定义，Loc是Location的简写，spacing是loc处临近网格的间距，二者默认单位都是um。
在训练过程中，形变基从数据集中的所有身份学习得到，并可通过微调适用于训练身份外的风格。最终网格输出 \hat{y}_{1:T} 由估计的顶点相对位移与主体的模板网格相加得到。...具体而言，对于具有此类辅音的帧， w_{t,n} 在 (0,1] 中取值，否则为 0 。 图 3：在 VOCAset 序列中自动标注双唇辅音（'m','b','p'）及其相应的唇部闭合。...为了检测实际的唇部闭合，我们在检测到的辅音之前的窗口中搜索唇部距离曲线（红色）上的局部最小值。唇部损失权重设置为高斯函数的固定值。...图 5：在 VOCAset 测试集上的平均 L2 顶点距离误差的比较。 表 2：在 VOCAset 测试集上进行的感知 A/B 用户研究。...消融实验 表 4：关于我们的方法及其部件在 VOCAset 上的消融实验。Sty 和 LipCt 表示使用风格适应和唇部接触损失。 图 6：定性消融比较。
这样的机制就可以在BA的时候用有共视关系的关键帧，即使两帧在时间相差很远，或者来自原来的建图过程。...地图融合分成两部分：首先，在一个由Ka和Km相邻点定义的连接窗口中进行合并，在第二阶段，通过位姿图优化将校正传播到合并图的其余部分。...合并算法的具体步骤为: 连接窗口集合：连接窗口包括Ka和他的共视的关键帧，Km和他的共视关键帧，以及所有他们观测到的地图点。利用Tma把Ma中的地图点和关键帧和Mm对齐然后再放到连接窗口中。...利用中期的点关联来更新共视和基本图添加Mm和Ma的连接边。 连接窗口的BA：在连接窗口中把所有来自Mm和Ma中的关键帧进行局部优化。为了保证滑窗中的关键帧数，Mm的共视帧保持固定。...一旦优化完成，连接窗口中的所有帧都可以进行跟踪，来快速准确的重用地图Mm。 位姿图优化：利用整个融合地图的本质图进行位姿图优化，保持连接区域的关键帧固定。
机器之心发布 来源：旷视科技 基于网格曲面的几何拓扑信息可以为物体语义分析和几何建模提供较强的线索，但是，如此重要的连接性信息在点云中是缺失的。...为此，旷视西雅图研究院首次提出一种全新的深度学习网络，称之为 GeoNet，可建模点云所潜在表征的网格曲面特征。...融合进 backbone，在 GeoNet 中 POF 层依然使用提取自倒数第二个全连接层的潜在测地特征。第三，在 PointNet++ 融合中，借助最远点采样，本文以分层方式应用 POF 层。...为证明已学习的深度测地表示的可用性，本文在一系列对潜在曲面网格特征理解有所要求的点云任务上进行了实验，比如点云上采样、法向量估计、网格重建、非刚性形状分类。...GeoNet 在 baselines 上有持续提升，代表性结果如图 4 所示。本文方法捕捉到不同的拓扑学模式，比如弯曲面，分层结构，外部/内部部分等等。 ? 图 4：测地邻域估计的表示结果。
对战对手不同装束，而受训者可以戴 VR 头盔来同时观察对手的当前姿势和预测的0.5秒后的姿势。 ? 首先，通过残差网络（学习输出减去输入残差的机器学习）来分析RGB图像，以估计对手的2D位置。...该位置输入到 LSTM（可以学习长时序列数据的模型）以学习时序特征，并且预测未来的2D位置。 之后用网格光流（为向量来视觉化表示物体移动。...通过将物体网格化减少计算量），将我们使用晶格光流（它表示物体的运动作为视觉表示中的矢量。物体的复杂性通过晶格简化以减少计算量），将位置信息转换成了人便于看的“运动”表示。...之后在实验中，让佩戴了HTC Vive的用户在没有预测和有预测两种情况下进行测试。结果是，没有预测平均反应时间是0.62秒，而有预测的响应是大约0.41秒，这表明有预测的情况更容易避开攻击。...于是我们就可以期待各种各样的应用，比如观众在0.5秒前预测守门员是向左还是向右扑，还有在跳交际舞的时候通过预判对方的动作，让舞蹈更流畅。
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