2023上海土木工程建设新技术 | 城市更新领域新技术(下)

根据结构图纸初步建模计算,然后参照设备性能及受力分析设置行走器控制点,控制各行走器设置虚拟旋转轴,通过调整步履行走器的行走速度和角度达到旋转的目的。由于设计分布在建筑不同部位进行顶推,建筑受力分散,相较于原有单侧布置的旧型设备更不容易产生集中受力及压缩变形,对保留建筑更有效地进行一个相对静态的平移,保证...

合肥市锦城小学:探索图形变换之美

课程伊始,梁老师通过展示电风扇的转动、时钟里秒针的旋转、射箭运动员拨动弓弦让箭飞驰而出、合肥南站人来人往的场景以及神十九火箭发射升空的壮丽画面等几组图片,瞬间吸引了学生们的眼球,让他们直观地感受到了平移和旋转现象就在自己的日常生活中。在深入讲解平移概念时,梁老师巧妙地安排了一个游戏环节——平移数学...

基准要素间约束,你懂不?|GD&T培训|GD&T内训|检具设计

在下面的示例(见图六)中,第一基准要素是零件的外圆,其拟合要素是不受外部约束的最小外接圆柱,方位要素是其轴线,约束了零件的四个自由度(两个旋转、两个平移),第二基准要素是零件上一个槽(两平行平面),其拟合要素是平行于基准轴线A的最大分离的两平行平面,其位置根据不同的标准规定具有不同的解释(见图八)。

AI4Science基石:几何图神经网络

几何图由邻接矩阵、节点特征、节点几何信息（例如坐标）构成。在欧氏空间中，几何图通常表现出平移、旋转和反射的物理对称性，一般使用群来刻画这些变换，包括欧式群、平移群、正交群、置换群等等。直观上看，可以理解为置换、平移、旋转、翻转四种操作按一定顺序的复合。对于众多AIforScience领域，几何图是一种有...

深度学习与第一性原理计算

该领域的一个核心问题是将几何先验融入图神经网络的设计中,即利用图数据中蕴含的空间关系和对称性来增强神经网络的数据利用和表达能力,这个方向也被称为“几何深度学习”[15]。例如,某些与材料结构相关的深度学习任务(如神经网络力场)具有平移不变的特性,即如果令所有原子的位矢ri平移同一个矢量,预测目标量保持不变...

预算1.02亿元!西南大学近期大批仪器采购意向

1、采购名称:智能采摘机器人开发平台;2、采购标的需实现的主要功能或者目标:(1)手臂形式:并联多关节安装方式;(2)旋转轴转角范围±360°,负载大于10kg;(3)重复定位精度XYZ轴±0.1mm;(4)搭载机器视觉系统及可编程二次开发平台,能实现蘑菇、水果等果蔬抓取采摘;3、采购数量:1套(www.e993.com)2024年12月19日。552024年10月22具身智...

AI4Science基石:几何图神经网络,最全综述来了

在欧氏空间中,几何图通常表现出平移、旋转和反射的物理对称性,一般使用群来刻画这些变换,包括欧式群、平移群、正交群、置换群等等。直观上看,可以理解为置换、平移、旋转、翻转四种操作按一定顺序的复合。对于众多AIforScience领域,几何图是一种有力且通用的表示方法,其可以用于表示众多物理系统,包括小分子、蛋...

AI4Science的基石:几何图神经网络最全综述 | 追问新知

与一般的拓扑图不同,为了更好描述物理系统,几何图加入了不可或缺的空间信息,需要满足平移、旋转和翻转的物理对称性。鉴于几何图神经网络对于物理系统建模的优越性,近年来各类方法层出不穷,论文数量持续增长。近日,人大高瓴联合腾讯AILab、清华、斯坦福等机构发布综述论文:《ASurveyofGeometricGraphNeuralNetw...

《现代电影技术》|刘绍龙等:生成式AI驱动的电影技术创新...

特殊图像生成是一种人工智能生成内容(AIGC)的创意应用,其指生成利用视觉错位形成的图像,比如狗的头像旋转180°后变成了树懒。在创意探索过程中,Burgert等[12]利用扩散模型提出视觉错位图像生成框架,名为“扩散错觉”(DiffusionIllusions)。该框架将图像的错觉形式转化为通过翻转、旋转或隐藏等方式产生的不同画面内容...

学术交流 | 武汉大学测绘学院闫利教授:面向未知环境的自主无人机...

图1自主无人机智能感知测量技术与框架在具体的研究策略中,本文首先针对在自然空间和社会空间中广泛分布的线特征,在自主定位部分引入IMU信息对传感器实时获取图像中的线特征进行提取,然后根据灭点理论将特征线分为结构线和非结构线两类,并设计相应的特征匹配方法对结构线特征进行匹配,最后基于因子图优化无人机位姿,进...