其中涉及到的设备有冷却塔、水泵、螺杆机、离心机 、分水器（集水器）、阀门，以及管路。 其中冷却塔，水泵，螺杆机，离心机都有停机/开机状态，开机状态下要有叶轮转动效果。
有 实际内容 的 子盒子模型 , 初始状态就 沿着 左下角为中心点 , 顺时针旋转了 90 度 ;
矩阵如何进行计算呢？之前的文章中有简介一种方法，把行旋转一下，然后与右侧对应相乘。在谷歌图片搜索旋转矩阵时，看到这张动图，觉得表述的很清晰了。
模型视图投影矩阵的作用，就是将顶点从局部坐标系转化到规范立方体(Canonical View Volnme)中。总而言之，模型视图投影矩阵=投影矩阵×视图矩阵×模型矩阵，模型矩阵将顶点从局部坐标系转化到世界坐标系中，视图矩阵将顶点从世界坐标系转化到视图坐标系下，而投影矩阵将顶点从视图坐标系转化到规范立方体中。
AI科技评论按：最近微博上的全景照片很火呀，相比各位都已经在自己的iPhone或者iPad上品鉴了多家IT公司的办公室、游玩了多个旅游胜地、享受了被小猫小狗环绕的感觉了。太平洋那头的Facebook也没闲着，从去年上线类似的功能以后，全世界 Facebook 用户们已经上传了七千万张全景照片了。 Facebook 支持多种全景照片和全景视频的拍摄方式，可以让人们把自己的全方位感受分享给好朋友们。如果用户有一个专门的全景摄像机，比如理光Theta S或者Giroptic iO，还可以直接把相机里的照片发布
这是2018年ICLR发表的一篇论文，被引用超过1100次。论文的想法来源于：如果某人不了解图像中描绘的对象的概念，则他无法识别应用于图像的旋转。
其中涉及到的设备有冷却塔、水泵、螺杆机、离心机 、分水器（集水器）、阀门，以及管路。
MMRotate 是一个基于 PyTorch 和 MMDetection 的开源旋转框目标检测工具箱。它将目标检测从水平框扩展到旋转框，为场景文字、遥感影像、自动驾驶等领域的应用打下了基础，为学术界和产业界提供了高效强大的基准模型。
旋转框相比矩形框可以更好的拟合物体，同时标注起来比分割要方便的多，使用来自NVIDIA的ODTK可以方便的训练，实施和部署旋转框物体检测模型，同时具备多种扩展功能。
HTML 标签结构很简单 , 只是一个 section 标签 , 内部包裹着 6 个 div 标签子盒子 ;
文章：Robust Frame-to-Frame Camera Rotation Estimation in Crowded Scenes
大数据文摘作品 编译：Zhifu、元元、Molly、钱天培 医学图像数据的质量一直是个老大难题。难以清理的数据制约着许多深度学习的应用。 而实际上，深度学习本身就是清洗医疗数据的好帮手。 今天，我们就来讲一个案例，展示如何用深度学习迅速清洗一个杂乱的医疗图像数据集。 案例的主角是胸部X光图像。 由于设备制造商的不同，胸部X光的图像有可能是水平的，也可能是垂直翻转的。他们可能会倒置像素值，也可能会旋转。问题在于，当你处理一个庞大的数据集（比如说50到100万张图像）的时候，如何在没有医生查看的情况下发现畸变？
在真实场景中，我们见到的图像不都是方方正正的，比如扫描的图书和遥感图像，需要检测的目标通常是有一定旋转角度的。这时候就需要用到旋转目标检测方法，对目标进行精确的定位，方便后面的识别、分析等高级任务。
目前大多数数字内容制作（Digital Content Creation, DCC）工具（3ds Max、Maya、Blender）都能导出 FBX 和 glTF 这两种格式的模型文件，所以这些工具导出的内容都能在 Cocos Creator 中得到良好的展示。
本文作者提出了一种自检督方式的生成对抗网络，通过辅助性的旋转损失来达到目的。因为通常主流方法来生成自然图像都是通过条件GAN来完成，但是这就需要很多的标签数据。这些标签数据会需要耗费大量时间和精力。因此无监督方法的提出，能有效提升效率节省大量时间和精力。作者探索了两个主流的无监督的学习方法，分别是对抗训练和自监督。进一步的，这两种方法会拉近无监督学习和监督学习的距离。
自 2017 年发表“ Attention Is All You Need ”论文以来，Transformer 架构一直是自然语言处理 (NLP) 领域的基石。它的设计多年来基本没有变化，随着旋转位置编码 (RoPE) 的引入，2022年标志着该领域的重大发展。
这篇没有新的内容，只是把一个老的掉牙的东西，想的更清楚一些。关于正交化，很早之前写过一篇《因子正交化》，细节可以参考这篇，不再展开。
但是人工智能系统就不一样了，即使级别SOTA，能完成无数人类完成不了的任务，但也有很多对人类来说轻而易举的事情，它却搞不定，比如，让金毛换个角度：正面、侧面、前面、后面，人工智能可能会识别地很挣扎。
为 div 盒子模型 设置 transform: rotate 样式 , 可以使 盒子模型 围绕 中心点 进行 旋转 , 代码如下 :
与自然影像数据集不同，遥感影像中的目标通常以任意角度出现，如图 1所示。自然影像常用的水平框目标检测方法，在遥感影像上的效果通常不够理想。一方面，细长类目的待检测目标（比如船舶、卡车等），使得水平框检测的后处理很困难（因为相邻目标的水平框的重合度很高）。另一方面，因为目标的角度多变，水平框不可避免引入过多的背景信息。针对这些问题，遥感目标检测更倾向于检测目标的最小外接矩形框，即旋转目标检测。旋转目标检测最近因其在不同场景中的重要应用而受到越来越多的关注，包括航空图像、场景文本和人脸等。特别是在航空图像中，已经提出了许多设计良好的旋转目标检测器，并在大型数据集上（比如 DOTA-V1.0）获得了较好的结果. 与自然图像相比，航拍图像中的物体通常呈现密集分布、大纵横比和任意方向。这些特点使得现有的旋转对象检测器变得复杂。我们的工作重点是简化旋转对象检测，消除对复杂手工组件的需求，包括但不限于基于规则的训练目标分配、旋转 RoI 生成、旋转非最大值抑制 (NMS) 和旋转 RoI 特征提取器。
对 OpenGL 中的 模型视图矩阵进行 缩放 , 旋转 , 平移 操作时 , 先旋转再移动 , 与先移动再旋转 的效果是不同的 ;
旋转特征是将草绘截面绕定义的的中心线旋转一定的角度来创建的特征，与拉伸特征相类似，旋转特征也是基本特征之一。旋转特征创建时，需要指定的特征参数包括剖面所在的草绘平面、剖面的形状、旋转方向以及旋转角度。
Wolfram System Modeler 12.2 刚刚发布，具有诸如图的个性化，新模型库和对高级建模的扩展 GUI 支持等功能。其他功能之一是用于从 3D 形状生成 3D 模型的新工作流程。我们将使用此功能来说明一些奇怪和违反直觉的物理学。
论文: Rethinking Rotated Object Detection with Gaussian Wasserstein Distance Loss
---- 新智元编译 编译：小潘 【新智元导读】医学图像数据很难处理，经常包含旋转倒置的图像。这篇文章介绍如何利用深度学习以最小的工作量来修复医疗影像数据集，缓解目前构建医疗 AI 系统中收集和清洗数据成本大的问题。 在医学成像中，数据存储档案是基于临床假设的。不幸的是，这意味着当你想要提取一个图像时，比如一个正面的胸部x光片，你通常会获得一个存储了许多其他图像的文件夹，并且没有简单的方法来对它们加以区分。 图1：这些图片来自于相同的文件夹是有道理的，因为在放射学中我们记录的是病例而非图像。这是病
今天将分享Unet的改进模型GER-UNet，改进模型来自2020年的论文《Beyond CNNs: Exploiting Further Inherent Symmetries in Medical Images for Segmentation》，通过理解该模型思想，在VNet基础上可以做同样的改进。
摘要：位姿图优化（PGO）是3D SLAM后端优化方法之一，其精确求解依赖于良好的初始值。
然后现在的很多人脸检测器比如我们介绍过的MTCNN，FaceBoxes，RetinaFace等等都实现了高精度的实时人脸检测，但这些算法往往都是在直立的人脸上表现很好，在角度极端的情况下表现不好。通过上面的3D模型我们想到，人除了正坐和站立，还有各种各样的姿态，如Figure1所示，导致人脸的平面旋转角度(roll)的范围是整个平面内（0-360度），注意这里我们没有考虑yaw和pitch，也就是说PCN这个算法是用来解决任意平面角度的人脸检测问题。注意在论文中角度的简称是（rotation-in-place（RIP）angle）即RIP。
2019 年 MoCo 的横空出世，掀起了视觉自监督学习的热潮。后面 SimCLR, MoCo, BYOL, SwAV 等主流自监督学习算法相继被提出，自监督学习领域呈现出百花齐放，百家争鸣空前繁荣的景象。2021 年末 MAE 更是将自监督学习带到了一个前所未有的新高度。但是繁荣的背后，自监督学习经历了漫长的迭代和发展过程。
机器之心报道 机器之心编辑部 为什么基于树的机器学习方法，如 XGBoost 和随机森林在表格数据上优于深度学习？本文给出了这种现象背后的原因，他们选取了 45 个开放数据集，并定义了一个新基准，对基于树的模型和深度模型进行比较，总结出三点原因来解释这种现象。 深度学习在图像、语言甚至音频等领域取得了巨大的进步。然而，在处理表格数据上，深度学习却表现一般。由于表格数据具有特征不均匀、样本量小、极值较大等特点，因此很难找到相应的不变量。 基于树的模型不可微，不能与深度学习模块联合训练，因此创建特定于表格的深
2019 年 MoCo 的横空出世，掀起了视觉自监督学习的热潮。后面 SimCLR, MoCo, BYOL, SwAV 等主流自监督学习算法相继被提出，自监督学习领域呈现出百花齐放、百家争鸣空前繁荣的景象。2021 年末 MAE 更是将自监督学习带到了一个前所未有的新高度。但是繁荣的背后，自监督学习经历了漫长的迭代和发展过程。
在上一篇《基于HT for Web矢量实现2D叶轮旋转》中讲述了叶轮旋转在2D拓扑上的应用，今天我们就来讲讲叶轮旋转在3D上的应用。 在3D拓扑上可以创建各种各样的图元，在HT for Web系统中提供了一些常规的3D模型，但是对于那些比较复杂的模型，比如汽车、人物等模型就无能为力了，那再项目中需要用到这样的模型该肿么办呢？这时候就需要借助专业的3ds Max工具来建模了，然后通过3ds Max工具将模型导出成obj文件，然后再项目中引用导出的obj文件，这样就能成功的使用上复杂的图元了。 在《HT图形组件
工业互联网，物联网，可视化等名词在我们现在信息化的大背景下已经是耳熟能详，日常生活的交通，出行，吃穿等可能都可以用信息化的方式来为我们表达，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地铁站的现实场景，包括地铁的实时运行情况，地铁上下行情况，视频监控，烟雾报警，电梯运行情况等等，帮助我们直观的了解当前的地铁站。
选自arXiv 机器之心编译 参与：李舒阳、许迪 通过类比平面CNN，本文提出一种称之为球面CNN的神经网络，用于检测球面图像上任意旋转的局部模式；本文还展示了球面 CNN 在三维模型识别和雾化能量回归问题中的计算效率、数值精度和有效性。 1 引言 卷积神经网络（CNN）可以检测出图像任意位置的局部模式。与平面图像相似，球面图像的局部模式也可以移动，但这里的「移动」是指三维旋转而非平移。类比平面 CNN，我们希望构造一个神经网络，用于检测球面图像上任意旋转的局部模式。 如图 1 所示，平移卷积或互相关的方法
不仅如此，动漫头像还能模拟你的口型和头部动作，实时“唱”出想要的效果来（作者亲自上场）：
在上一篇《基于HT for Web矢量实现2D叶轮旋转》中讲述了叶轮旋转在2D上的应用，今天我们就来讲讲叶轮旋转在3D上的应用。 在3D拓扑上可以创建各种各样的图元，在HT for Web系统中提供了
在上一篇《基于HT for Web矢量实现2D叶轮旋转》中讲述了叶轮旋转在2D拓扑上的应用，今天我们就来讲讲叶轮旋转在3D上的应用。 在3D拓扑上可以创建各种各样的图元，在HT for Web系统中提
在上一篇《基于HT for Web矢量实现2D叶轮旋转》中讲述了叶轮旋转在2D上的应用，今天我们就来讲讲叶轮旋转在3D上的应用。 在3D拓扑上可以创建各种各样的图元，在HT for Web系统中提供了一些常规的3D模型，但是对于那些比较复杂的模型，比如汽车、人物等模型就无能为力了，那再项目中需要用到这样的模型该肿么办呢？这时候就需要借助专业的3ds Max工具来建模了，然后通过3ds Max工具将模型导出成obj文件，然后再项目中引用导出的obj文件，这样就能成功的使用上复杂的图元了。 在《HT图形组件设计
针对场景文本检测任务，近期基于DEtection TRansformer (DETR) 框架预测控制点的研究工作较为活跃。在基于DETR的检测器中，query的构建方式至关重要，现有方法中较为粗糙的位置先验信息构建导致了较低的训练效率以及性能。除此之外，在如何监督模型方面，之前工作中使用的点标签形式影射了人的阅读顺序，本文观察到这实际上会降低检测器的鲁棒性。
动作捕捉技术在影视和游戏行业已得到广泛的应用，其中最常用的技术方案是光学动作捕捉。光学动捕需要演员穿着紧身动捕服，并且在身上粘贴光学标记点，在配置好光学动捕设备的场地进行表演和动作录制。光学动捕设备通常价格不菲，同时还需要固定的室内场地，使用成本和门槛较高，很多小型动画工作室只能望而却步。如果可以从手机拍摄的视频中高精度地捕捉人物动作，那将是动画师的福音。
OpenGL 三角形绘制相关参考 【OpenGL】十三、OpenGL 绘制三角形 ( 绘制单个三角形 | 三角形绘制顺序 | 绘制多个三角形 ) 博客 ;
根据示范代码1，使用OpenGL平移、旋转、缩放变换函数来改写代码实现所要求的功能。示范代码1的代码运行结果为图1。
有个小哥因为对动漫网红主播太着迷了，于是他用深度神经网络简化了动画生成过程。具体来说，就是将动漫人物的脸部和期望的姿势等图像输入神经网络，从而生成给定姿势的输出图像。
2、移动或者旋转它，当然了，如果它只是计算机里面的物体，我们还可以放大或缩小它（物体运动，让人看它的不同部分）。（模型变换）
模拟简单的太阳系，如图A.8所示。太阳在中心，地球每365天绕太阳转一周，月球每年绕地球转12周。另外，地球每天24个小时绕它自己的轴旋转。
Unity3d 导入3dMax模型会产生的问题, 按照官方的说明，将max模型导成fbx档导入untiy似乎也不??能解决 x轴向偏转 3dmax模型导入后自动有一个x轴270度的
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