在本文的第一部分中，我们确定了工业时代将复杂性组织成漂亮、整洁的线性盒子，尽管这是一种高效的机器制造方式，但这种方法已不再足以满足现代组织的需求。信息时代的全球网络。
本文主要是关于 pointNet，pointNet++，frustum point 的一些整理和总结，内容包括如何将点云进行深度学习，如何设计新型的网络架构，如何将架构应用的3D场景理解。文章由于篇幅过长，将分成上下两部分。
在ThingJS中搭建的数字孪生可视化场景都是放在3D“容器”内的，3D“容器”提供了3D和2D的界面展示能力。上篇文章浅析过了3D空间界面，下面我继续学习一下2D界面如何与3D界面连接。ThingJS内置了div2d和div3d元素，创建2D界面时需要将元素插入到 div2d。
你可能很难理解如何为LSTM模型的输入准备序列数据。你可能经常会对如何定义LSTM模型的输入层感到困惑。也可能对如何将数字的1D或2D矩阵序列数据转换为LSTM输入层所需的3D格式存在一些困惑。 在本教程中，你将了解如何定义LSTM模型的输入层，以及如何重新调整LSTM模型加载的输入数据。 完成本教程后，你将知道: 如何定义一个LSTM输入层。 如何对一个LSTM模型的一维序列数据进行重新调整，并定义输入层。 如何为一个LSTM模型重新调整多个并行序列数据，并定义输入层。 让我们开始吧。 教程概述 本教程分
https://g2ex.github.io/2017/09/12/ethereum-guidance/
【新智元导读】Science近日介绍了 CVPR上的最新计算机视觉研究成果。新的机器学习算法能学会如何将包含了3D物体的照片“翻译”成2D平面，最终又将这些2D平面组合成3D的形式。未来的应用可能包括为虚拟和增强现实设计对象，创建房间的3D地图用于机器人导航，以及设计通过手势控制的计算机接口。 看着一张照片，想象照片里面物体（人、汽车和狗等等）的 3D 形状，对人来说并不是难事。但是，缺乏现实世界经验的计算机却显然还没有那么聪明。 现在，科学家们创造了一个新的“转化”的方法，让计算机离具备这种能力又更进了
作者通过对CNN中的基础模块中的结构冗余进行探索，提出了一种高效网络设计方案。作者首先引入了一种广义的复合核结构，它有助于进行更快的卷积操作(通过引入更高效的sum-pooling)。基于此，作者提出了Structured Convolution，并证实将卷积分解为sum-pooling+更小尺寸卷积有助减小计算复杂度与参数量，作者同时还证明了如何将其应用到2D和3D卷积核以及全连接层。更进一步，作者还提出一种结构正则化损害用于促进网络的具有上述性质架构，在完成训练后，网络在几乎不造成性能损失下进行上述分解。
两者之间的区别在于，在两个阶段的检测器中，第一阶段使用区域提议网络来生成关注区域，第二阶段使用这些关注区域进行对象分类和边界框回归。另一方面，单级检测器使用输入图像直接学习分类概率和边界框坐标。因此，这些架构将对象检测视为简单的回归问题，因此速度更快但准确性较低。
自动驾驶汽车严重依赖输入的训练数据来做出驾驶决策，从逻辑上来说，数据越详细，车辆做出决策就越好，最重要的是更安全。虽然现代相机可以捕捉到非常详细的真实世界特征，但输出结果仍然是2D的，效果并不够理想，因为它限制了我们可以提供给自动驾驶汽车神经网络的信息，这意味着汽车必须学会对3D世界做出猜测。与此同时，相机捕捉信息的能力有限，比如在下雨的时候，相机捕捉到的图像几乎无法辨别，而激光雷达仍然可以捕捉信息。因此，2D相机无法在所有环境下工作，由于自动驾驶汽车是神经网络一个高危应用场景，我们必须确保构建的网络尽可能完美，这一切要从数据说起。理想情况下，我们希望我们的网络将3D数据作为输入，因为它需要对3D世界进行预测，这就是激光雷达的用武之地。
WebGL是一种基于OpenGL的浏览器内置3D渲染器，它可以让你在HTML5页面中直接显示3维内容。 在本教程中，我会介绍你使用此框架所需的所有基础内容。
对于高性能的 RPC 框架，Netty 作为异步通信框架，几乎成为必备品。例如，Dubbo 框架中通信组件，还有 RocketMQ 中生产者和消费者的通信，都使用了 Netty。今天，我们来看看 Netty 的基本架构和原理。
作者：Chenyang Si, Ziqi Huang, Yuming Jiang, Ziwei Liu
在本文中我将展示如何将Jetson Nano开发板连接到Kubernetes集群以作为一个GPU节点。我将介绍使用GPU运行容器所需的NVIDIA docker设置，以及将Jetson连接到Kubernetes集群。在成功将节点连接到集群后，我还将展示如何在Jetson Nano上使用GPU运行简单的TensorFlow 2训练会话。
Tarsier是优锘科技推出的一款可视化+大数据的IT运维管理产品，针对当前业务环境和技术环境下企业IT运维面临的结构复杂、数据碎片、变化常态、机制板结等问题，Tarsier提供以可视化、场景化为核心理念的系列产品助力企业解决问题
铂链（Bottos）是国内首个基于区块链技术的数据共享、AI模型共享生态一站式应用平台，是实现将数据和模型通过点对点网络进行登记发行、转让交易的去中心化网络共享协议。
在上一章中，我们讨论了构建机器人所需的硬件组件的选择。 机器人中的重要组件是执行器和传感器。 致动器为机器人提供移动性，而传感器则提供有关机器人环境的信息。 在本章中，我们将集中讨论我们将在该机器人中使用的不同类型的执行器和传感器，以及如何将它们与 Tiva C LaunchPad 进行接口，Tiva C LaunchPad 是德州仪器（TI）的 32 位 ARM 微控制器板，在 80MHz。 我们将从讨论执行器开始。 我们首先要讨论的执行器是带有编码器的直流齿轮电动机。 直流齿轮电动机使用直流电工作，并通过齿轮减速来降低轴速并增加最终轴的扭矩。 这类电机非常经济，可以满足我们的机器人设计要求。 我们将在机器人原型中使用该电机。
笔者最近在写安卓端OpenGL ES采集渲染摄像头的功能，恶补了一下OpenGL的相关知识，本篇权当记录。
WebGL 是 Web 3D 渲染引擎的基础，它作为非常底层的 API，学习上手难度非常大，这是因为 WebGL 要求的背景知识比较多。而网上的教程一般没有过多介绍直接就介绍 API 开始渲染了，容易让人云里雾里，很容易被劝退，就算学到了 API 使用，也是只懂表面知识，没有了解背后的原理，很容易就忘记了。
在本节中，您将加深对理论的理解，并学习有关卷积神经网络在图像处理中的应用的动手技术。 您将学习关键概念，例如图像过滤，特征映射，边缘检测，卷积运算，激活函数，以及与图像分类和对象检测有关的全连接和 softmax 层的使用。 本章提供了许多使用 TensorFlow，Keras 和 OpenCV 的端到端计算机视觉管道的动手示例。 从这些章节中获得的最重要的学习是发展对不同卷积运算背后的理解和直觉-图像如何通过卷积神经网络的不同层进行转换。
假设我们想要创建一个能够识别图像中的天鹅的神经网络模型。天鹅具有某些特征，可用于帮助确定天鹅是否存在，例如长颈，白色等。
最近，Apple公布了名为ARKit的新增强现实（AR）库。对于许多人来说，它看起来只是另一个优秀的AR库，而不是一个值得关注的技术破坏者。但是，如果你看一下过去几年的AR进展，就不应该太快得出这样的结论。
有趣的镜子不是平面镜子，而是凸/凹反射表面的组合，它们会产生扭曲效果，当我们在这些镜子前面移动时，这些效果看起来很有趣。
最近，MIT计算机科学与AI实验室的朱俊彦团队，发表了一篇论文《Visual Object Networks: Image Generation with Disentangled 3D Representation》，描述了一种用GAN生成3D图片的方法。
今天为大家介绍的是来自广州国家实验室陈红明团队发在Briefings in Bioinformatics上的一篇论文“3D based generative PROTAC linker design with reinforcement learning”[1]。PROTAC 全称为 proteolysis-targeting chimeras (蛋白水解靶向嵌合分子)，是一种杂合双功能小分子化合物，由三部分组成：靶蛋白配体（warhead）、连接子 Linker、和 E3 连接酶配体（E3-ligand），结构中两个配体之间通过 linker 相连，从而形成“三体”复合物（PTS）：warhead-Linker-E3-ligand。它通过将靶蛋白和细胞内的 E3 泛素连接酶的距离拉近，利用泛素-蛋白酶体途径特异性地降解靶蛋白。由于PROTAC相对较大的分子量，以及维持其在蛋白口袋中结合模式的复杂性，合理的设计多样性的linker极具挑战性。已有的PROATC的linker生成方法只能生成1D或2D的linker，并没有考虑该linker对三元复合物PTS的影响，无法衡量其在PTS内的合理性。本文提出了一种新的3D的Linker生成模型PROTAC-INVENT，该模型不仅可以生成PROTAC的2D结构，还可以生成PROTAC与靶蛋白和E3连接酶的三维推定结合构象PTS。该模型在强化学习（RL）框架下训练，使PROTAC结构的生成偏向于预定义的2D和3D属性。并通过实例验证了该模型在生成合理的PROTAC三维构象方面的实用性。另一方面，该算法的工作流也可以作为专门针对PROTAC的对接协议。
随着 AR / VR 技术和自动驾驶汽车技术的发展，3D 视觉问题变得越来越重要，它提供了比 2D 更丰富的信息。本文将介绍两种用于 3D 场景分析的基本深度学习模型：VoxNet 和 PointNet。
随着各行业对计算机依赖性的日益提高，计算机信息系统的发展使得作为其网络设备、主机服务器、数据存储设备、网络安全设备等核心设备存放地的计算机机房日益显现出它的重要地位，而机房的环境和动力设备如供配电、UPS、空调、消防、保安等必须时时刻刻为计算机信息系统提供正常的运行环境。一旦机房环境和动力设备出现故障，对数据传输、存储及系统运行的可靠性构成威胁。如果故障不能及时处理，就可能损坏硬件设备，造成严重后果。对于银行，证券，海关，邮局等需要实时交换数据的单位的机房，机房管理更为重要，一旦系统发生故障，造成的经济损失更是不可估量。因此许多机房的管理人员不得不采用24小时专人值班，定时巡查机房环境设备，这样不仅加重了管理人员的负担，而且更多的时候，不能及时排除故障，对事故发生的时间无科学性的管理。而在现如今工业4.0的改革崛起，工业互联网和 5G 等新基建的发展下，工业管控在可视化系统的搭载上越来越广泛，比起传统的机房，智能机房在节省很多人力劳力的基础上，还带来更稳定的环境保障。
欢迎回到第三部分，也是我们的迷你WebGL教程系列的最后一部分。在此课程中，我们会会介绍光照和添加2D对象到场景中。新的内容很多，我们还是直接开始吧。
注意：当我们以后台方式启动一个容器时，就必须要有一个前台进程，否则 docker 容器发现没有应用，就会自动停止。
此前提到过使用 overlay2 和 registry 组合的技术来优化镜像同步的流程，本文详细介绍了另一个性能更佳、流程更简单的解决方案。
文章：Representing 3D sparse map points and lines for camera relocalization
也许你刚刚用solidity[4]、rust 编写了一个链上程序，但是如果没有一个很好的前端交互，几乎没有人可以使用它。
激光雷达和照相机是用于感知和理解场景的两个基本传感器。他们建立周边环境模型、提供检测和确定其他对象位置的方法，从而为机器人提供了安全导航所需的丰富语义信息。许多研究人员已开始探索用于精确3D对象检测的多模式深度学习模型。Aptiv开发的PointPainting [1]算法是一个非常有趣的例子。
容器中可以运行一些网络应用，要让外部也可以访问这些应用，可以通过 -P 或 -p 参数来指定端口映射。
翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库，专用于存储和处理大型矩阵，相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多，是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习，可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层：从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度： 1.导入模块numpy并以np作为别名，查看其版本 难度：1 问题：导入模块num
https://blog.csdn.net/weixin_44510615/article/details/117409037
https://webrtchacks.com/webrtc-meets-webvr/
Numpy中对数组索引的方式有很多（为了方便介绍文中的数组如不加特殊说明指的都是Numpy中的ndarry数组），比如：
Computational Geometry Algorithms Library，CGAL，计算几何算法库。使用C++语言编写的，提供高效、可控的算法库。广泛应用于计算几何相关领域，如地理信息系统、计算机图形学、计算机辅助设计、信息可视化系统、生物医学等。
📷 @TOC[1] Here's the table of contents: •一、比特币是如何运作的，区块链是什么 •1.1、比特币可以用来做什么？ •1.2、在哪里可以找到区块链
土工格栅是一种铺嵌入在土体中的一种土体加固结构。在Paxis2D中为一种线实体，在Plaxis3D中为一种面实体。
随着3D扫描技术的进步，如何将点云的前景和背景正确分离成为点云处理的一个具有挑战性的问题。具体来说，就是给定一个对象位置的估计，目标是识别属于该对象的那些点，并将它们与背景点分开。除了将前景与背景分离的基本任务外，分割还有助于定位、分类和特征提取。根据人类视觉感知的原理，一个典型的2D图像的图割问题如图1所示。
问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 讲真，你得试试这个，很好玩。 来自诺丁汉大学和金斯顿大学的一队AI专家，最近发了一个新的研究成果：使用机器学习算法，只需要一张人脸照片，就能生成
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。AbsDiff，计算两个数组之间的绝对差。 dst（I）c = abs（src1（I）c-src2（I）c）。所有数组必须具有相同的数据类型和相同的大小（或ROI大小）。 累加，将整个图像或其所选区域添加到累加器和。 累积产品，将2张图像或其选定区域的产品添加到累加器中。 AccumulateSquare，将输入src或其选定的区域，增加到功率2，添加到累加器sqsum。 累积权重，计算输入src和累加器的加权和，以使acc成为帧序列的运行平均值：acc（x，y）=（1-alpha）* acc（x，y）+ alpha * image（x，y ）如果mask（x，y）！= 0，其中alpha调节更新速度（累加器对于先前帧的多少速度）.. 自适应阈值，将灰度图像转换为二进制图像。每个像素单独计算的阈值。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C，它是blockSize x blockSize像素邻域的平均值，由param1减去。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C，它是blockSize x blockSize像素邻域的加权和（高斯），由param1减去。 添加，将一个数组添加到另一个数组：dst（I）= src1（I）+ src2（I）if mask（I）！= 0所有数组必须具有相同的类型，除了掩码和大小（或ROI）尺寸）。 AddWeighted，计算的两个数组的加权和如下：dst（I）= src1（I）* alpha + src2（I）* beta + gamma所有的数组必须具有相同的类型和相同的大小（或ROI大小）。 ApplyColorMap，将颜色映射应用于图像。 ApproxPolyDP，近似具有指定精度的多边形曲线。 ArcLength，计算轮廓周长或曲线长度。 ArrowedLine，绘制从第一个点指向第二个点的箭头段。 BilateralFilter，将双边滤镜应用于图像。 BitwiseAnd，并计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接：dst（I）= src1（I）＆src2（I）if mask（I）！= 0在浮点数组的情况下，使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 BitwiseNot，反转每个数组元素的每一位：。 BitwiseOr，计算两个数组的每元素逐位分离：dst（I）= src1（I）| src2（I）在浮点数组的情况下，它们的位表示用于操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 BitwiseXor，计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接：dst（I）= src1（I）^ src2（I）if mask（I）！= 0在浮点数组的情况下，使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 模糊，使用归一化的盒式过滤器模糊图像。 BoundingRectangle，返回2d点集的右上角矩形。 BoxFilter，使用框过滤器模糊图像 BoxPoints（RotatedRect），计算输入2d框的顶点。 BoxPoints（RotatedRect，IOutputArray），计算输入2d框的顶点。 CalcBackProject，计算直方图的反投影。 CalcCovar矩阵，计算一组向量的协方差矩阵。 CalcGlobalOrientation，计算所选区域中的一般运动方向，并返回0到360之间的角度。首先，函数构建方向直方图，并将基本方向作为直方图最大值的坐标。之后，该函数计算相对于基本方向的移位，作为所有方向向量的加权和：运动越近，权重越大。得到的角度是基本方向和偏移的圆和。 CalcHist，计算一组数组的直方图 CalcMotionGradient，计算mhi的导数Dx和Dy，然后计算梯度取向为：方向（x，y）= arctan（Dy（x，y）/ Dx（x，y）），其中Dx（x，y）考虑Dy（x，y）“符号（如cvCartToPolar函数）。填写面罩后，指出方向有效（见delta1和delta2说明）.. CalcOpticalFlowFarneback（IInputArray，IInputArray，IInputOutputArray，Double，Int32，Int32，Int32，Int32，Double，OpticalflowFarnebackFlag），使用Gunnar Farneback算法计算密集的光流。 CalcOpticalFlowFarneback（Image <Gray，Byte>，Image <Gray，Byte>，Image <Gray，Single>，Image <Gray，Single>，Double
现代工业化的推进在极大加速现代化进程的同时也带来的相应的安全隐患，在传统的可视化监控领域，一般都是基于 Web SCADA 的前端技术来实现 2D 可视化监控，本系统采用 Hightopo 的 HT for Web 产品来构造轻量化的 3D 可视化场景，该 3D 场景从正面展示了一个现代化工厂的现实场景，包括工厂工人的实时位置、电子围栏的范围、现场的安全情况等等，帮助我们直观的了解当前工厂人员的安全状况。
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：Python 数据处理：NumPy库 ---- Python 数据处理：NumPy库 1.NumPy简介 2.NumPy的ndarray：一种多维数组对象 2.1 创建ndarray 2.2 ndarray的数据类型 2.3 NumPy数组的运算 2.4 基本的索引和切片 2.5 切片索引 2.6 布尔型索引 2
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