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三维模型特征提取算法

虚拟装配在CAD建模领域使用广泛,Solidworks、Pro/E、UG等都有自己的零件装配程序模块,但是它们相互之间并不能进行直接的数据格式转换。比如:Solidworks创建一个简单的零件直接用Pro/E打开会丢失很多模型拓扑信息。STL文件格式是通用的固体三维模型表示文件,常用CAD软件都能打开。STL文件是一种简单数据格式,其中只记录了模型的顶点和法向量(数据格式下一节具体介绍),大多数CAD软件支持STL文件格式的零件输出。然而,无论何种CAD软件打开STL文件之后,都难以读取模型的特征信息,甚至连模型的一个表面都选不中。在这种情况下,如果我们想把一大堆的STL格式模型,加载到某款CAD软件中进行装配,可能性几乎为零。在这种情况下,出现了对提取模型拓扑信息的需求。下面将详细介绍这种方法,并给出在OSG场景中提取一个齿轮面的例子,供大家参考

  • 2021-04-20
  • 阅读1102
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5G核心网技术

5G网络畅想 采用通用硬件;7张网络满足多样化业务需求网络平台级运营,灵活适配业务需求,满足能力开放 , 用户面部署下沉,减小业务时延,降低传输网压力支持多制式统一接入与管理,实现异构组网

  • 2021-04-17
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物联网技术在石油行业的应用

物联网被世界公认为是继计算机、互联网与移 动通信网之后的世界信息产业第三次浪潮 1国际: u 2009年初,IBM抛出"智慧地球”的构想u欧盟2009年9月制定了物联网行动计划u智能电网是奥巴马最关注的新经济发展计划之一。 I国内: u温家宝总理2009年8月7日在无锡提出“感知中国”,仿佛一.夜之间物联网热遍了大江 u各地政府迅速部署,大力支持:江苏、上海、广东、浙江、重庆等地政府出台扶持政策,加快示范工程与产业推进 2010年两会, 温家宝在政府工作报告中首次提及物联网,众多代表委员也聚焦物联网,并建议把它作为国家战略来抓

  • 2021-04-20
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智能楼宇自控系统解决方案

关注公众“找方案”获取更多行业解决方案 关注公众“找方案”获取更多行业解决方案 SAIA智能楼宇自控系统 微信公众号“找方案”,为各位写方案的案友提供各行业的精品解决方案下载,包括:智慧城市、智能制造、智慧林业、智能交通、应急指挥、智慧环卫、智慧社区、国土、公安、管网、电信、银行、物流、教育等,欢迎关注。 01|系统简介 SAIA楼宇自控系统是惠朋星公司基于瑞士SAIA-BURGESS公司PCD产品开发的智能楼宇控制系统。本系统由中央管理站、DDC控制器、远程I/O站及各类传感器、执行机构组成,是能够完成多种控制、管理功能及提供中央空调动态模糊节能控制的网络系统。应用于综合办公大楼、工厂、医院、商场、机场等,是国际上最先进的楼宇自控系统之一。

  • 2021-04-18
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工厂6S现场管理实务——个人

我们的成功表明,我们竞争者的管理层对下层的介入未能坚持下去,他们缺乏对细节的深层关注。我们的成功表明,我们竞争者的管理层对下层的介入未能坚持下去,他们缺乏对细节的深层关注。

  • 2024-09-23
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4G模组(400P)连接私有TCP服务器

FTP文件传输协议是一个用于从一台主机到网络中另外一台主机的传送文件的协议。FTP文件传输协议是一个用于从一台主机到网络中另外一台主机的传送文件的协议。

  • 2022-01-24
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《数据结构——用C语言描述》第十二章图

实际问题(如路径规划、定理证明、演绎推理、机器人行动规划等)都可以归结为在某状态图中寻找目标或路径的问题。

  • 2022-01-24
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3-常用图形数据结构.

实际问题(如路径规划、定理证明、演绎推理、机器人行动规划等)都可以归结为在某状态图中寻找目标或路径的问题。

  • 2022-01-23
  • 阅读1079
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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