对于生产制造型企业而言，随着企业规模的扩大和产量的增加，生产设备的稳定和安全运行就成为企业效益的重要保障。...减少设备故障、科学合理保养设备以延长设备的生命周期，从而杜绝设备的安全隐患，避免因设备停工带来的损失成为企业管理者们关注的重点。设备巡检是保证设备安全和稳定运行的一项重要工作。...通过定期和规律的设备巡检，企业管理者可实时掌握设备的运行情况以及健康情况，今早发现潜在的安全问题和隐患，从而采取有效的维护和保养措施，以提升设备的可利用率。...1) 给每个设备绑定一个唯一的二维码通过信息化工具（易点易动设备管理系统），可将每个设备绑定一个二维码，进行一物一码管理，优化设备巡检流程，不论是巡检人员还是管理者，扫码实时查看设备档案、巡检、保养、...抵达相应的巡检点和设备存放处后扫码填写巡检项目，现场定位并对设备进行拍照记录，可有效规避未到场的假巡检等；同时，通过易点易动设备巡检解决方案，可以设置自定义提醒，确保巡检班组人员收到巡检提醒，确保巡检没有遗漏
看到下面红色框框的地方,左边的数字$80.22，代表这篇文章价值多少Steem,右边的数字205 votes，代表有多少人对这篇贴文点赞/投赞成票 这是2017年12月初的币值对照表，简单换算一下 80.22...文章质量越高、收到的赞数越高，作者得到的奖励就越高 挖掘优质文章：越早在优质文章刚发表的时候透过点赞、留言来支持，也能获得奖励 持有Steem Power：类似股权分红（下面详解） 透过外部交易所购买Steam...影响一个帖子赚多少钱，最重要的还是内容的质量，质量越高的文章才有可能获得更多人点赞 SP多的人点赞影响力更大，所有文章根据点赞者的SP加总计算后得出分数，共同瓜分奖金池 你可以获得别人给你帖子回覆、评论时获得的奖励的...50% 万一有人作弊、找人帮自己点赞怎么办？...除此之外，Steemit也是研究社会学和博弈论的绝佳工具，就让我们一起观察Steem未来的发展吧。
实现思路 实现文章的一些操作功能，最主要的还是评论，这是作者和读者之间沟通的桥梁，评论功能的衍生无非是细化作者和读者之间的互动，或者增加文章的传播，所以在动手开发时需要思考下你期望实现哪些功能，并对应功能进行细化...小程序截图2 既然有点赞和收藏的功能按钮，是否用户需要看下我点赞和收藏的文章列表呢，所以在「我的」中就有相应的列表，样式如下： ?...小程序截图3 到这里，最最基础的功能基本差不多，接下来就要看后端是否能支持这些页面了「主要就是数据的保存和展示了」 对于评论来说，肯定需要一个集合用于保存用户的评论，而对于用户的喜欢和收藏也需要一个集合来进行保存...childComment: _.push(event.comments) } }) await task;} 关于判断是否已收藏 在文章第一次加载时，我们需要判断下该用户是否有对该文章有相关操作，如果有相应的收藏和点赞操作...这里主要想分享实现一个功能时候的过程，有想法的时候如何一步步去成功变现。 小程序本身不难，相应的文档也很详细，但是组装的过程和逻辑的实现需要自身去思考和体会。
基于上述分析，本文介绍一种基于正交投影的点云局部特征描述（TOLDI）方法（相关成果发表于Pattern Recognition 2017）。...对于非基于 LRF 的特征，它们主要利用局部几何属性的统计量作为特征表达，例如 SI 和 FPFH。由于该类特征抛弃了空间信息，存在描述能力不足的缺陷。...与之相反，基于 LRF 的特征首先在点云局部曲面建立一个本征的 LRF，然后基于 LRF 来对几何信息进行解码，例如 PS 和 RoPS。...其亦可受用于现有其它基于 LRF 的特征描述子来提升它们的匹配性能； • 一个基于正交投影的 TOLDI 点云局部特征描述子，具有良好的区分性、鲁棒性和时效性。...2.正交投影特征描述 接下来将详述正交投影 TOLDI 描述子。首先，介绍一个可重复性高和稳健的 LRF；该 LRF 是基于法向量以及邻域点投影向量和所计算得到。
随着传感器技术的发展，例如微软 Kinect、谷歌 Tango 手机和平板的出现，点云数据的获取变得和图像一样便捷，人们可以利用电脑、手机和平板设备获得点云数据。...在这些移动设备上的点云处理对于存储和时效性有着苛刻的要求。...传统的点云局部特征描述子可以按照是否基于 LRF 分为两类，目前非基于 LRF 的特征面临着描述性不足的问题。...RCS 具有描述性强、时效性高以及很强的抗噪声、点云分辨率变化、嘈杂和遮挡的能力； • 基于初始提出的浮点型 RCS，该论文提出了多个 RCS 的二值化变种。...相关的基于视角的特征描述方法包括Snapshots、RoPS 和TOLDI，它们利用所有邻域点的局部深度或点密度来进行特征编码。
概述 在做地图的时候，点的标注展示是一个非常常见的功能，但是十几种点在某些区域比较密集是非常常见的，但是业务表达中却需要将之展示出来。基于此需求，本文结合canvas和ol做一简单的实现。...效果 实现： 密集区点的标注通过牵引线的方式引出展示； 地图放大的时候更新展示； 思路 实现代码 const points = [ { "properties": {"name":"测试名称应该...canvasWidth canvas.height = canvasHeight const context = canvas.getContext('2d'); // 数据聚类处理，根据上下和左右的距离进行判断...res[key]) res[key] = [] res[key].push(d) } return res } // 绘制两边为圆的矩形 function drawRoundRect...ctx.fillText(text, px - 7, py) } // 绘制矩形 drawRoundRect(ctx, x, y, width, height) // 绘制左边的图标
为了帮助企业提升设备巡检和维修效率，并延长设备的使用寿命，易点易动设备管理系统应运而生。本文将介绍易点易动设备管理系统，探讨其如何成为企业提升设备管理效率和优化维修流程的有力工具。...设备巡检效率提升易点易动设备管理系统通过自动化和数字化的方式，大大提高了设备巡检的效率。系统可以建立设备巡检计划和任务，并分配给相应的人员。...设备使用寿命延长易点易动设备管理系统的综合功能有助于延长设备的使用寿命。通过及时的巡检和维修，可以及早发现设备问题并采取修复措施，避免问题进一步恶化。...数据分析与决策支持易点易动设备管理系统具备强大的数据分析和报告功能。系统可以收集和整理设备巡检、维修和使用的数据，并生成详细的报告和统计图表。...通过易点易动设备管理系统，企业可以实现设备管理的全面数字化和优化，为企业的可持续发展提供有力支持。
从点云中提取几何特征是配准、重建、跟踪等应用的第一步。SOTA的方法往往需要计算底层特征作为输入或者提取基于patch的有限感受野的特征。...因此，大量的工作集中在设计具有区分性的3D特征，进而建立对应关系。 早期的3D特征描述主要依赖于人工设计的特征描述子，如SHOT、FPH和FPFH等，这些局部描述子可以区分局部几何特征。...作者在3DMatch测试集中比较了FCGF与传统方法和深度学习方法的性能，如Table 1所示，第1列是方法名称，第2列是FMR值(及其标准差)，第3列是在旋转的3DMatch数据集中的FMR值(及其标准差...)，第4列表示特征描述子的维度和提取特征的时间。...四、总结 1.论文基于MinkowskiEngine实现了点云的全卷积网络，点云和卷积等采用稀疏表示，优化了显存。
通过设计一个视觉问答模型，将图像内容的内部表示与从知识库中提取的信息相结合，以回答广泛的基于图像的问题，最终的模型在几个主要的基准数据集上实现了图像语义生成和视觉问答的最佳结果。...首先，提出了一个基于属性的CNN + RNN架构神经网络，可以应用于多个V2L问题。通过插入对人类有意义的场景属性的明确表示来实现这一点。...每个语义属性对应于从训练图像描述中挖掘出的单词，并且表示关于图像内容的更高级的知识。针对每个属性对基于CNN的分类器进行训练，并且图像的属性可能性集合形成图像内容的高级表示。...在这项工作中，本文将自动生成的图像描述与从外部知识库（KB）提取的信息融合，以提供有关图像的一般问题的答案。图像描述采用一组语义标注的形式，外部知识是从知识库中挖掘的基于文本的信息。...▌结论 ---- ---- 在本文中，首先研究了将中间属性预测层引入主要的CNN-LSTM框架的重要性，而这一点在以前的几乎所有工作中都被忽略了。
它非常具有挑战性，Kaggle竞赛中最好的方法只能解决20%的任务，依赖于手工制作的转换链的暴力搜索。在本文中，我们介绍了基于描述性网格模型和最小描述长度（MDL）原理的方法的初步探索。...第3节解释了我们在两部分MDL框架下对ARC任务的建模，特别是我们的模型类别。第4节描述了基于MDL的学习过程，这归结为定义描述长度和模型细化。...背景有一个大小（2D向量）和一个颜色。一个对象是一个形状，位于某个位置。形状要么是一个点，用它的颜色描述；要么是一个矩形，用它的大小、颜色和掩码描述。...根据任务模型，每个网格的描述长度基于网格对的链式读取。首先，相对于给定读取的网格的描述长度归结为网格解析树和网格增量的描述长度。 请注意，网格解析树π的描述长度是相对于应用于其环境的网格模型m的。...为了与网格模型和网格解析树可比，我们将网格增量δ编码为一组点。因此，网格增量的描述长度定义为： 请注意，点的描述长度是相对于从网格解析树绘制的网格进行的。特别是，这使得网格大小可用于点位置的编码。
到目前为止，用于log P预测的许多可用工具都基于物理描述符，例如原子类型计数或极性表面积或拓扑描述符。...这里将计算分子的不同物理描述符以及结构指纹，并使用三种不同的回归模型（神经网络，随机森林和支持向量机）对它们的性能进行基准测试。...RDKit计算的log P预测具有较高的均方误差，并且该数据集的确定系数较弱。RDKit的MolLogP实现基于原子贡献。...将描述符与scikit-learn的默认随机森林配合使用，可以使获得比RDKit log P预测值更高的R2和MSE性能。但是，这很可能是由于使用的训练集与他们用来开发模型的训练集之间的差异。...计算指纹已经看到了简单分子描述符的性能，想评估一些最流行的分子指纹的性能。
AirTest相比Appuim有个好处就是可以对GUI图片进行捕捉和最新版本支持WebView（目前Appuim不支持iOS12的WebView进行Xpath抓取） AirTest环境搭建可参考以下链接...，每台设备的UI可能因为适配状况，会有不一样，会导致AirTest的成功率不稳定，所以，理论上优先使用POCO进行元素定位，其次才是AirTest进行定位 AirTest捕捉 AirTest初始化： from...点击.png 等待操作： assert_exists(图片, "等待成功登陆出现") 自动捕捉 点击AirTest辅助窗右上角的录制按钮，然后在设备视窗进行操作，就能自动录制操作脚本，但因为这种方式错误性比较高...自动捕捉 POCO辅助窗右上方第三个按钮【POCO Auto Recording】是进行自动捕捉录制，任何操作都录制成脚本 微信朋友圈无限点赞 from airtest.core.api import.../tpl1545118102228.png, record_pos=(0.057, 0.385), resolution=(750, 1334))) # poco("赞"
但是随着用户数量的增加，高质量的压缩方案也是变得更迫切，而边缘计算平台的性能提升也为解码增强提供了算力支持。AI算法的进步则提供了更丰富的计算方式。...今晚7点 LiveVideoStack特别邀请到了中兴微电子 多媒体技术总监 孔德辉老师为大家带来以基于AI和NPU的Codec变革为主题的内容分享。...演讲内容及讲师信息： 主题：基于AI和NPU的Codec变革 1. 经典编码标准在应用中的困境； 2. AI-Codec的发展现状，益处与困境； 3....AI-NPU-Codec的可能形态探讨； 孔德辉 中兴微电子 多媒体技术总监 2017年电子科技大学博士毕业加入中兴微，专注与视频核心技术前沿探索及其与硬件加速的结合方案，负责应用与IPTV的视频核心IP...设计，两代基于DSA的AI加速器的架构设计，发表论文与专利20+，目前负责多媒体核心IP平台化以及在不同场景的落地。
其实就是使用激光雷达获取的点云计算全局的点云描述子，并记录成个一个数据集，而使用双目视觉三角化生成点云作为输入将这些三角化出来的三角点计算三种描述子，不断的与数据集进行检索和对比，最终匹配上的则是回环检测成功...激光雷达传感器扫描的是环境的三维结构，而不是其视觉外观，使得基于激光雷达的地点识别更能抵御环境变化，如外观和亮度的变化。...文章的主要贡献有 •计算激光雷达点云数据全局描述子适应基于视觉的位置识别系统中； •实现对视觉外观发生变化时位置识别的精度和鲁棒性; •与现有方法相比，实现更低的计算成本。...我们选择DELIGHT[5]、M2DP[15]和Scan Context[19]作为全局描述符，因为它们是用于位置识别的最先进的激光雷达描述子，对稀疏和不一致的点云具有鲁棒性。...DELIGHT：是一种根据点云的激光雷达强度的点云描述子，根据激光雷达扫描点云按半径、方位角和仰角分为16个基元。
1、简介 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2104.08303.pdf 最近，基于 Transformer 的架构被用于越来越多被应用于Table QA。...第一个模型称为 RCI Interaction ，它利用基于 Transformer 的架构，该架构独立地对行和列进行分类以识别相关单元格。该模型在最近的基准测试中查找单元格值时产生了极高的准确性。...此外，RCI Interaction 模型优于最先进的基于 Transformer 在非常大的表语料库（TAPAS 和 TABERT）上进行预训练的方法，在标准 WikiSQL 基准上实现了 ∼3.4%...最终[CLS] 隐藏层的输出用于后面的线性层和softmax，判断行或者列是否包含答案。 RCI Representation： 问题的向量表示和列或者行的向量表示会先被分别算出来。...2.2 表格序列化 我们了解了模型的结构后，还有个问题没介绍，那就是行和列是怎么序列化为文本的？
我们提出了一种高效的闭环检测策略，基于两阶段分层的扫描帧强度上下文（ISC）重新识别，平均每次查询仅耗时1.2毫秒。 进行了对所提出描述子的全面评估，包括本地实验和公共数据集测试。...现有的基于LiDAR的闭环检测方法主要利用仅凭几何的描述子，忽略了强度信息，受到最近对LiDAR强度的研究启发，我们认为强度信息对于地点识别是有效的，并提出了一种名为扫描帧强度上下文的全局三维描述子。...资源 自动驾驶及定位相关分享 【点云论文速读】基于激光雷达的里程计及3D点云地图中的定位方法 自动驾驶中基于光流的运动物体检测 基于语义分割的相机外参标定 综述：用于自动驾驶的全景鱼眼相机的理论模型和感知介绍...、定位和建图的框架 动态的城市环境中杆状物的提取建图与长期定位 非重复型扫描激光雷达的运动畸变矫正 快速紧耦合的稀疏直接雷达-惯性-视觉里程计 基于相机和低分辨率激光雷达的三维车辆检测 用于三维点云语义分割的标注工具和城市数据集...【论文速读】AVP-SLAM：自动泊车系统中的语义SLAM 【点云论文速读】StructSLAM:结构化线特征SLAM SLAM和AR综述 常用的3D深度相机 AR设备单目视觉惯导SLAM算法综述与评价
这个少年，之后成为了世界顶尖人工智能和机器人科学家，ACM Fellow和IEEE Fellow，曾写出三维计算机视觉里著名的“张氏标定法”。...小时候特别崇拜国内生命科学家的张林琦，如今成为清华艾滋病综合研究中心主任、全球健康与传染病研究中心主任。 疫情期间，他利用所在领域的技术和方法，开展药物和疫苗的研究。 ?...无外乎一点：信息技术的发展，让他们当中的一部分人必定会更好更快的走向科学之路。 ? 深圳中学的周文熙，6岁起开始观测月球，立志成为航天工程师，如今是一名深中天文社社长。...实事求是讲，那种科学家被围着轮流合影和签名的场景，确实在这个时代很稀缺了。...在这本书里，屠呦呦、钟南山等十位知名中外科学家，将谈到自己从事科学的经历和心路历程。
微信对公众号消息页样式进行了改版，主要包括作者、点赞的排版和样式调整。具体为：作者名称换行并突出、文末“点赞”图标改成“❤”并与“阅读”位置互换等。 Q 为什么要进行改版？...比如将可操作的点赞和“阅读原文”放在一起，方便用户集中在此区域进行操作。图标改为“❤”是和朋友圈点赞图标保持一致的概念。此外，我们希望更突出公众号文章作者的重要性。...将作者名称换行显示，是为了更突出创作者的重要性。“再小的个体，也有自己的品牌”，每个公众号背后的作者也应该受到更多的尊敬。微信公众平台会继续在作者体系上不断探索。...我们希望能把作者当作一个独立的单元来对待，作为一个独立的栏目，体现作者的个人特色。微信公众号平台希望通过这一次改版，给予用户更好的体验，给予作者更优的展示空间。
摘要 电线杆和建筑物边缘是城市道路上经常可见的标志物，为各种计算机视觉任务提供可靠的提示，为了重复提取它们作为特征并在离散的激光雷达帧之间进行配准，我们提出了第一个基于学习的激光雷达点云中三维线的特征分割和描述子模型...我们的工作的关键贡献在于，这种用于训练和使用用于扫描数据配准目的的线段特征的方案，其中包括： （1）据我们所知，我们提出了第一个基于学习的激光雷达扫描数据线段分割和描述子计算，为全局配准提出了适用的特征类别我们提出了一种点云的线段标记方法...点云线段的分割和描述子联合训练 线描述子的定义：与仅需要线段的两个端点的几何定义不同，每条线的描述子应通过其所有所属点传达局部外观，因为观察到的端点可能由于可能的遮挡而在帧之间变化，因此，我们将描述子定义为其所有所属点的平均值...Lmatch和非匹配线之间的损耗Lmismatch，每个术语可以写成的公式如下： 基于线的配准：我们的网络为每个点云输出标签和描述子，首先提取线段，然后执行描述子匹配以获得线段的对应，匹配描述子的阈值设置为...图10.阿波罗SourthBay数据集的定性可视化，SanJoseDowntown数据集，大多数直线对应线段有着稳定的极点，这有助于大幅度减少平移误差 总结 本文提出了第一种基于学习的激光雷达扫描点云线特征分割和描述子计算的方法
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