在公共场合保持安全距离，是预防病毒传播的一个通用做法。WHO 倡议人与人应保持至少 3 英尺（0.9 米）的距离，我国则建议保持在 1.5-2 米，来降低感染的风险。
还要明白3D视图和俯视图、地平面视图的区别，因为在海拔为0时将进入地平面视图，上下的操作将变为拉近和推远。
点击编程【参数】-【平面（wcs）】，工件坐标系、刀具平面、绘图面都是要选择俯视图，原点坐标都设置X0、Y0、Z0
为了让机器人能够胜任更复杂的工作，机器人不但要有更好的控制系统，还需要能更多地感知环境的变化。如今的机器人可以深入核电站进行调查、清理海洋石油泄漏、组建无人军队、探索火星表面……但神通广大的它们甚至无法像人类一样简单地喝一口茶。 今年5月，AlphaGo与柯洁对弈时曾在己方一侧起手落子，这违反了对弈的礼仪，引发了激烈争论。事后据DeepMind工作人员解释，计算机无法分清上下左右，那只是无心之失。即使聪明如AlphaGo，它也分不清2D图像的方位，对于其他机器人来说，拥有能感知到水壶、方糖、牛奶的能力，更
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在对抗新冠状病毒的斗争中，保持社会距离是一个减缓疾病的传播非常有效的措施。虽然数以百万计的人们都老老实实呆在家里帮助减少传播，但制造业和制药业的许多员工仍然不得不每天上班，以确保满足基本生活需求。
883. 三维形体投影面积 题目描述 在 n x n 的网格 grid 中，我们放置了一些与 x，y，z 三轴对齐的 1 x 1 x 1 立方体。 每个值 v = grid[i][j] 表示 v 个正方体叠放在单元格 (i, j) 上。 现在，我们查看这些立方体在 xy 、yz 和 zx 平面上的投影。 投影 就像影子，将 三维 形体映射到一个 二维 平面上。从顶部、前面和侧面看立方体时，我们会看到“影子”。 返回 所有三个投影的总面积 。 📷 思路 正视图：每一行最大值之和； 侧视图：每一列
给定一个 r \times c 的平面，在上面摆有一些箱子。我们可以得到他的三视图（如下图，左边矩阵上的值为平面上每一位摆放的箱子个数，右边三个视图为正视图，俯视图，左视图）：
车道线检测是自动驾驶与计算机视觉领域中的重要研究方向，3D车道线任务更是近几年的研究热点，下面为大家盘点下近三年的一些工作！
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达芬奇曾创作的绘画展示了意大利某些地区的鸟瞰图，其细节水平在摄影和飞行机器发明之前是不可能实现的。实际上，许多评论家都想知道他如何想象这些细节。但现在研究人员正在研究逆向问题：给定地球表面的卫星图像，该区域从地面看起来是什么样的？这样一个人造图像有多清楚？
文章：LiDAR-based curb detection for ground truth annotation in automated driving validation
这是公司大神写的一个放官网上给用户学习的例子，我一开始真的不知道这是在干嘛，就只是将三个形状图元组合在一起，然后可以同时旋转、放大缩小这个三个图形，点击“Animate”就能让中间的那一个图元单独绕着某一个点旋转，表单最上方的“Axis”真的完全不知道拿来干嘛用的，觉得好累赘，而且是官网的 Demo，也没有解释。。。所以我今天得任务就是完全剖析这个例子！ 本文例子：http://www.hightopo.cn/demo/3drotate/3d-rotate.html 首先让我们来看下这个案例： 我们来看
其他加工参数和三轴2D刀路设置一样 3、平面选择工件坐标系选择俯视图，刀具平面选择右视图，绘图平面选择右视图
这是公司大神写的一个放官网上给用户学习的例子，我一开始真的不知道这是在干嘛，就只是将三个形状图元组合在一起，然后可以同时旋转、放大缩小这个三个图形，点击“Animate”就能让中间的那一个图元单独绕着
选自spectrum.ieee 作者：Evan Ackerman 机器之心编译 编辑：陈萍 消除高端耗能的组件，只需要一个单目相机、一些神经网络、一个基础的 GPU 系统以及一些以人类可读的非常基础的俯视图形式的简单提示，这个机器人就能很好的进行导航。 大多数机器人导航方式与多数人类导航方式截然不同。当机器人对环境有全面的了解，并对周围的一切进行完整的几何重建以及准确了解自身位置和方向时，它们表现最好。激光雷达、预先存在的地图、强大的计算机，甚至是动作捕捉系统，可以说，自主机器人的「需求」永无止境。 但
在解释自适应的IPM模型之前，首先需要了解使用相机的物理参数来描述IPM的基本模型[1]（这篇文章虽然有点古老，但是从数学层面上阐述了IPM的数学模型）下图展示了相机坐标系，图像坐标系，以及世界坐标系之间的关系，其中（u,v）是像素单位，(r,c)和（X,Y,Z）是米制单位。
3D视觉的核心问题是恢复场景结构、相机位姿、和相机参数，而解决方式有两种，一种是off-line的sfm(structure from motion)，一种on-line的slam(simultaneous localization and mapping)。Slam 与sfm的区别在于，大多数slam系统是需要提前标定相机，而sfm 则不需要提前标定(通常所说的三维重建和slam的区别，严格意义上应该是sfm 和slam的区别)。
不同的应用对3D相机各方面性能有不同的要求，包括分辨率、视场角、成像距离、精度、帧率等。如何根据自己的实际需求选择合适的相机，是很多3D视觉产品研发初期就要考虑的问题。室内场景的3D应用相对成熟。结构光相机被广泛应用于工业机械臂的引导；TOF相机与双目相机被广泛应用于消费电子、机器人自动驾驶等。近年来，室外场景的各种3D应用被逐步挖掘出来。户外场景下对各种典型相机的成像效果分析以及它们的适用领域，目前鲜有报道。为了让3D视觉学术研究、产品研发人员对这一问题有基本的了解，本文给出以下4种典型3D相机的成像效果实测：
先用 大卷积核 对输入的整张 feature map 进行第一轮的常规卷积：
图1：Building3D数据集中最大的城市Talinn以及建筑物和房屋点云，mesh和线框模型。
图像失真会影响到道路检测（将直线判断成曲线），车辆检测（用CNN检测的时候，识别出来的车比实际更大或者更小）
但科学家们目前研发出来的微型机器人原型都是刚性的，而且通常很慢，无法即时响应发给它们的无线指令。
关卡的承接关系 关卡的承接就是关卡与游戏中其余关卡之间的联系。关卡需要一起运作，让玩家依次学会所有的技能，把玩家从一处带到另一处，讲一个完整的故事。设计关卡的承接，最好从一张完整的世界地图开始。这张地图应该包含了所有关卡的范围、顺序以及特殊关卡的说明。 1. 决定关卡范围 关卡的范围包含了关卡中可玩内容的多少，或者说，期望玩家呆在关卡里的时间长度。关卡范围的决定因素有三个，1）整个游戏的进行时间，2）游戏中的关卡总数量，3）关卡是否能重复进入。大多数玩家喜欢每隔15分钟就体验到游戏里的一些变化，因此，最好把
数据中心本质上是数学和逻辑的组合，分析模块化数据中心的颗粒度可以归纳演绎出其典型模型，本文介绍一些大型互联网数据中心的典型案例，正是为了做此方面的分析。 大型互联网公司数据中心建筑布局 图一是谷歌数据中心的典型布局，从空中俯视看到的庞大体量和氤氲升腾的水汽，让人立马联想到现代化的超级信息处理工厂，或在海上全力巡航的超级信息航母。谷歌的数据中心建筑结构极其精简，主体机房为宽而矮的单层仓储式厂房建筑结构，船体的中后两舱为两个长宽形主体机房模块，船头为机房配套的功能区域(如安保办公、拆包卸货、备品备件间等)；船体
我参考的文章和写的代码都上传到了Github，大家感兴趣可以去看看。也不知道会不会侵权。matlab这次让我真的是眼前一亮，我从来没有感觉一个软件可以这么酷炫。我决定了，真的是以后要每天都写200行的代码，为什么还不到400字，混个原创好难啊。
不错吧？但这算哪门子火星车哦，就这种机器人也好意思拿出来秀！唉，没办法，水平有限，再看看下面这款，合不合口味？
Arista大佬说 51.2T或者102.4T交换机 无需CPO-可插拔光模块还可一战 Arista创始人：给你瞅瞅102.4T的盒式交换机 📷 但是 有人辞官归故里 有人星夜赶科场 前有Intel为Tofino2续命 Intel：有关交换与智能网卡的一切 📷 后有博通宣布 Tomahawk4就将尝试CPO 闲人退散！思科正式推出25.6T交换芯片 📷 近日 终于有代工厂推出 第一代产品的概念交换样机 基于TH4芯片的64x400G 2U设备 📷 俯视图 不说芯片有多金贵 单这装配工艺就需要技能提升 📷
日本研究人员在去年开发的救灾机器人的基础上，创建了一个远程操控的灾害搜救建筑机器人原型。 这种机器人的两臂可以围绕其中心旋转360度，并提供多任务功能。该团队还开发出有四根手指的“机器手”，帮助机器人
macOS Ventura13.0正式版已上线，众多新功能，随 macOS Ventura 而来。macOS Ventura 让各种日常操作都进化成神操作，一波新技能助你搞定更多。
三维机房效果图创建过程步骤，制作教程原创文章发布，多年实战经验简述： A:客户提供机房布置方案规划图之后，先沟通好，例如角落里是七氟丙烷柜，右侧是精密空调，后边是UPS配电柜，冷通道是双排还是单排的，这个要搞清楚，不然后边修改就麻烦了。 B:思路理清之后就可以整理CAD图纸了，删除辅助线，标注尺寸，地面和墙面填充，删除多余线条，然后复制好整理的图纸。
OCP全球峰会落幕 "被花式加班"的Inspur 不仅每年大力主办OCP中国日 同时赞助OCP全球峰会也比肩大厂 📷 但是有眼不识泰山 在Sapphire赞助商中 其实还有一家公司值得关注 而且是根正苗红的网络公司-Ragile 📷 在OCP大会期间 Ragile公司发布业界第一台 Near-packaged Optics(NPO)交换机 交换机同时采用了冷板Cold Plate散热技术 📷 NPO是个什么鬼？ 因为罗马不是一天建成的 硅光交换机也不是一蹴而就的 NPO是综合考虑OBO和CPO的产物 📷
问：ECharts 3D 柱状图 刚开始的位置角度怎么调整？ 刚打开的时候显示不全，想要变成第二张的样子，应该怎么设置？ 📷 图一 📷 图二 答： 配置项如图三，调整 grid3D.viewControl.alpha 和 grid3D.viewControl.beta 的值即可。 📷 图三 官方这个例子，设置 option.grid3D.viewControl.beta = 0 就行。 📷 一些补充 设置 grid3D.viewControl.rotateSensitivity 可以修改鼠标控制图表旋转
由于我们只能一个一个球的画，所以我们需要让之前画的球保留下来，让所有画的球在一个地方出现。
本文主要介绍轮廓逼近的原理及其在OpenCV中的使用演示。同时可在文末获取Python-OpenCV学习文档pdf。
相信大家的机器人平台STM32端底层控制和机器人urdf建模都已经顺利完成了，在正式开始ros端编写机器人启动功能包之前，我们还不得不学习一些必要的理论知识。别担心数学不好，这里基本都是高中数学。下面我们开始，Are you ready？ 没准备好也开始了。
今天我们来看一篇点云目标检测方面的文章——MV3D，下面是作者提供的Demo演示。
虽然已经有半自动驾驶汽车在世界各地运行。这篇文章探讨了将移动计算平台用作ADAS副驾驶的程度。
SuperNAP数据中心于2009年首次亮相，让Switch通信公司名声大震。在前所未有的规模其近100万平方英尺的数据中心内，SuperNAP支持极端的功率密度功能。其数据中心承载了当今世界许多领先技术公司的服务器和存储设备，总计千百余名客户。 该公司的最新创作，被称为SuperNAP8，建立在其基础上的是一些创新且可靠的冷却散热系统。该项目刚刚成为首个获得T4（应该是某模块）等级建筑设施认证的多租户数据中心。而该认证是国际正常运行时间协会(Uptime Institute)对于关键任务可靠性评级的最高等
来自： http://blog.csdn.net/sunanger_wang/article/details/7744015 虽然最近注意力已经不可遏制地被神经科学、大脑记忆机制和各种毕业活动吸引过去了，但是还是觉得有必要把这段时间双目视觉方面的进展总结一下。毕竟从上一篇博文发表之后，很多同仁发E-mail来与我讨论，很多原来的疑团，也在讨论和一步步的试验中逐渐解决了。 开篇之前，首先要感谢maxwellsdemon和wobject，没有和你们的讨论，也就没有此篇的成文。 说到双摄像头测距，首先要复习一下
文章：Monocular Object and Plane SLAM in Structured Environments
我们通过摄像头拍摄时，除非是俯视图拍摄，否则都会出现变形。离摄像头进的地方大，离摄像头远的地方小。
AIM-T300 绝缘监测装置是安科瑞电气集多年电力仪表行业的设计经验，研究开发出来用于监测 IT 配电 系统（不接地系统）对地绝缘状况的仪表。产品采用先进的微控制器技术，集成度高，体积小巧，安装方便， 集智能化、数字化、网络化于一身。仪表具有绝缘故障预警、故障报警、事件记录等多种功能，可用于矿井、 玻璃厂、电炉和试验设备、冶金厂、化工厂、爆炸危险场所、计算机中心以及应急电源等场所的 IT 配电系统 中，实时监测 IT 配电系统对地的绝缘状况，当发生绝缘故障时，及时报警，提醒工作人员排查故障。
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