在几何学中，黄金螺线属于对数螺线，其增长因子为φ，即黄金比率，数值为0.618。也就是说，黄金螺线每旋转四分之一圈，其半径就变成原来的0.618。
FreeSurfer 是美国哈佛-麻省理工卫生科学与技术部和马萨诸塞州总医院共同开发的一款磁共振数据处理软件包，是基于 Linux 平台的全免费开源软件。FreeSurfer 能完成对高分辨率的 MRI 图像进行分割、配准及三维重建，其处理过程主要包含去头骨、B1 偏差场校正、体数据配准、灰白质分割、面数据配准等。FreeSurfer 可以方便地处理大脑 MRI 图像，并生成高精度的灰、白质分割面和灰质、脑脊液分割面，根据这两个表面可以计算任何位置的皮质厚度及其他面数据特征如皮质 外表面积、曲率、灰质体积等，这些参数可以映射到通过白质膨胀算法得到的大脑皮质表面上直观显示。另外，FreeSurfer 还具有特征的组间差异分析及结果的可视化功能。
在这个项目中，我使用 Python 和 OpenCV 构建了一个 pipeline 来检测车道线。这个 pipeline 包含以下步骤:
最近，我们参加了Capgemini的全球数据科学挑战赛。我与Acores鲸鱼研究中心合作，挑战抹香鲸的识别任务，用人工智能帮助拯救抹香鲸的生命。
为了简化对优化问题的表示，我们将路径定义为参数曲线，多项式螺旋线(Polynomial Spirals)是参数曲线的一种。
生活当中，人们讨论中提到的曲率是哪一种曲率呢？我认为它并不是特指某类曲率，可能max(各类曲率)和它比较接近。比如一般认为圆柱也有非零曲率值，因为它的最大主曲率非零。
在漫长的岁月中，由于天气、战争等各种原因，无数船只沉入海底。加上近代人类在航空技术上的进步，又有不少航空器由于各种原因葬身水下。
来源：新智元本文约2500字，建议阅读7分钟 本文为你带来跨界研究，评估将AI用于水下考古的可能性。 近日，美国德州大学奥斯丁分校的一位考古学女博士搞起了跨界研究：用AI帮助美国海军寻找海底沉船，效果还不错！ 有没有兴趣来个水下探险？ 玩一次就可以财务自由的那种。 人类航海史最早可以追溯到新石器时代。 在漫长的岁月中，由于天气、战争等各种原因，无数船只沉入海底。加上近代人类在航空技术上的进步，又有不少航空器由于各种原因葬身水下。 这些长眠于海底的船只、飞机以及其他物件有些在航行过程中携带了大量的金
本文主要介绍我们在ICDM‘2021发表的工作，ACE-HGNN: Adaptive Curvature Exploration Hyperbolic Graph Neural Network。
本期推文对课题组前期曲率传感器相关的工作进行介绍，具体文章见（Adhesion-Free Thin-Film-Like Curvature Sensors Integrated on Flexible and Wearable Electronics for Monitoring Bending of Joints and Various Body Gestures），主要完成人刘浩等，附录部分曲率传感器设计由国栋完成，希望对大家有所帮助~
◆ ◆ ◆ 当你抓起一块比萨，正要一口吞掉的时候，比萨一下子软了，从你的指尖处耷拉了下来，这情景是不是很尴尬？ 那么，比萨到底应该怎么吃？可以说，比萨没有绝对正确或错误的吃法。然而，根据19世纪的数学理论，握比萨的正确姿势——把它弯成U型就好了。 油管 Numberphile 频道用卡尔·弗雷德里克·高斯的绝妙定理(Theorema Egregium)解释了一下：不管你怎么弯曲一块比萨，它至少有一个区域是平的。所以，在弯曲比萨时，我们要让它直接冲着嘴。 高斯管它叫做“绝妙定理”，它从一个新的角度来观察一个扁
【高等数学】【3】微分中值定理与导数的应用 1. 微分中值定理 1.1 罗尔定理 1.1.1 费马引理 1.1.2 罗尔定理 1.2 拉格朗日中值定理(微分中值定理) 1.3 柯西中值定理 2. 洛必达法则 2.1 洛必达定理1【0/0】 2.2 洛必达定理2【∞/∞】 2.3 类型靠拢0/0或∞/∞ 2.* 注意事项🎈 3. 泰勒公式 3.1 泰勒中值定理1 3.2 泰勒中值定理2 3.3 麦克劳林公式 4. 函数的单调性与曲线的凹凸性 4.1 函数单调性 4.2 曲线的凹凸性与拐点 5. 函数的极值与最
来源：雷锋网、AI研习社本文约3100字，建议阅读9分钟本文为你介绍如何将数据转换成正态分布来建立模型。 在这篇文章中，我们讨论另外一个困扰神经网络训练的问题，病态曲率。 虽然局部极小值和鞍点会阻碍我们的训练，但病态曲率会减慢训练的速度，以至于从事机器学习的人可能会认为搜索已经收敛到一个次优的极小值。让我们深入了解什么是病态曲率。 病态曲率 考虑以下损失曲线图。 **病态曲率** 如你所知，我们在进入一个以蓝色为标志的像沟一样的区域之前是随机的。这些颜色实际上代表了在特定点上的损失函数的值，红色代表
虽然局部极小值和鞍点会阻碍我们的训练，但病态曲率会减慢训练的速度，以至于从事机器学习的人可能会认为搜索已经收敛到一个次优的极小值。让我们深入了解什么是病态曲率。
本系列的上一篇文章介绍了随机梯度下降，以及如何应对陷入局部极小值或鞍点的问题。在这篇文章中，我们将查看另一个困扰神经网络训练的问题，病态曲率。
屈光指的是眼睛做光学系统所具有的度数。也就是是否具有近视度数、远视度数或者散光的度数，屈光主要就是指上述说的这三种类型。一般是与眼睛看远处物体所在眼内成像的焦点与视网的关系所决定。
在另一篇文章中，我们讨论了随机梯度下降的具体细节，以及如何解决诸如卡在局部极小值或鞍点上的问题。在这篇文章中，我们讨论另外一个困扰神经网络训练的问题，病态曲率。
算法步骤：利用二次曲面逼近方法求每点的方向矢量以及曲率；根据曲率确定特征点集；根据方向矢量调整对应关系，从而减少ICP算法的搜索量，提高效率。
3D打印中的下一个重要突破，可能就是利用同样的制造技术制造“ 4D材料”，这种材料可以随着时间的推移而变形，以响应周围环境的变化（比如湿度和温度）。它们有时也被称为“主动折叠”或“变形材料”系统。
文章：Curved-Voxel Clustering for Accurate Segmentation of 3D LiDAR Point Clouds with Real-Time Performance
「优化」通常是指将函数最大化或最小化，而函数的集合通常表示遵循约束条件的可选择范围。我们可以通过对比集合内不同的函数选择来确定哪个函数是「最优」的。
自动驾驶汽车需要感知不同颜色和不同光照条件下的车道线，才能准确检测车道。除了速度和汽车动力学之外，它还应该知道车道曲率，以确定保持在车道上所需的转向角。
锂电池具有较高的能量密度，较高循环寿命，无记忆效应，具有较高的单体供电电压（3V）等优势，如下图所示，其出现推动了相关产业的发展，使得手机、电脑以及新能源汽车逐渐走向千家万户，获得了2019年诺贝尔化学奖；然而，电池发生爆炸、鼓包的情况时有发生，大大降低了企业在公民心中的可信度，因此，电池的安全监测具有显著的意义，本文针对具体的工程问题（新能源汽车电池安全监测），依据课题组前期的技术积累，提出相关的解决方案，具体内容如下所示：
看到一篇文章《计算机视觉中的曲率尺度空间技术: 基本概念与理论进展》——钟宝江，对于尺度空间的理解很有帮助，遂贴部分内容在此，如果涉及侵权，请告知，我会马上删除。
《基于最优前轮侧偏力的智能汽车LQR横向控制》是期刊《清华大学学报（自然科学版）》在2020年8月21日网络首发的一篇论文。《清华大学学报（自然科学版）》是EI检索期刊，2019年复合影响因子1.068，综合影响因子0.633。
对于一阶近似，所有现代的深度学习模型都是使用梯度下降训练的。在梯度下降的每一步，您的参数值开始于某个起点，并将它们移动到最大的损失减少的方向。通过对损失对整个参数向量求导，也就是雅可比矩阵。然而，这只是损失的一阶导数，它没有告诉你曲率的任何信息，或者说，一阶导数变化的有多快。由于您所处的区域中，您对一阶导数的局部近似可能不会从该估计值点(例如，就在一座大山前面的一条向下的曲线)推广到很远的地方，所以您通常希望谨慎，不要迈出太大的一步。因此，为了谨慎起见，我们用步长控制前进的速度，即α（alpha），如下式所示。
还是想感慨一下，学习最快的方式还是有明确的需求，这样才能够有足够驱动力去完成。当然现在的学生的学习条件是真的好，毕竟在我小学的时候，拥有一台电脑真的很奢侈的一件事情，但是现如今的孩子们都在学习各种机器人的技术，真的是发展飞快。祝你们未来一切顺利呀~~~
光纤的两个端面必须精密对接起来，以使发射光纤输出的光能量能最大限度地耦合到接收光纤中去。光纤线路的成功连接取决于光纤物理连接的质量，两个光纤端面需要达到充分的物理接触，如同融为一体的介质。物理接触对保证光纤连接点的低插入损耗和高回波损耗至关重要，光纤端面形状的演化，经历了PC、UPC和APC三种类型，如图1所示。PC 是Physical Contact，物理接触。UPC (Ultra Physical Contact)，超物理端面。APC (Angled Physical Contact) 称为斜面物理接触，光纤端面通常研磨成8°斜面。
https://proceedings.icml.cc/static/paper_files/icml/2020/1185-Paper.pdf
上两篇介绍了关于欧几里德分割，条件分割，最小分割法等等还有之前就有用RANSAC法的分割方法，这一篇是关于区域生成的分割法，
上一篇文章详细分析了imageProjection节点，该节点订阅了原始点云话题、imu原始测量话题、以及VIS的里程计话题，发布了预处理（过滤无效点、有序化、去畸变）之后的点云话题cloud_deskewed和cloud_info（其中cloud_deskewed话题是普通的PointCloud2的消息类型，cloud_info话题是自定义格式的消息类型）。
通常会听到尺度变化等这类词语，看到的也总是一堆的数学公式，有时候真的不知道这到底有啥用，有啥意义，没有弄懂这些意义，当然就更不可能的理解，不可能去掌握应用它了，现在我才理解，小波变化其实也是一种尺度变化。今天我看到一篇南航数学系写的关于尺度空间解释的文章，感觉很通俗易懂，我们不从数学上来推倒什么是尺度空间，只是从生活常识方面来解释尺度空间的意义，意义懂了，数学方面自然就好理解了。
相位偏折术是一个比较冷门的方向，主要用于测量镜面物体。一直以来，干涉法都是测量镜面最佳方法，精度可以达到波长的几百分之一，但是有一些局限性：
近些年，基于深度学习的发展，计算机视觉在人工智能和深度学习的大背景下方兴未艾，与此同时，当越来越多的应用场景被挖掘出来时，也意味着计算机视觉的发展前景将无比广阔，其中图像处理技术就是最热门的应用之一，而最近一段时间，图像处理技术中最受欢迎的必须是图像修复功能，一键修复老照片等App应用，在社交网络上掀起一股潮流。
文章：LOAM: Lidar Odometry and Mapping in Real-time
薄透镜等式(Thin-Lens Equation)，也称为透镜制造者公式(Lensmaker’s Formula)，是一个特殊的光学公式，揭示了物距、像距、透镜折射率以及透镜表面曲率之间的关系。这个公式对于理解透镜如何改变光线的传播路径以及如何形成图像是至关重要的。
点云采样的方法有很多种，常见的有均匀采样，几何采样，随机采样，格点采样等。下面介绍一些常见的采样方法。
小白在之前的为小伙伴在前面的推送中带来了moravec算子，忘记了的小伙伴可以回过去看一下《图像特征点|moravec特征点》，但是moravec算子也具有很多不足之处。接下来小白将介绍Harris角点中针对其不足之处进行的改进地方。
首先注意一点，这里是region growing segmentation，不是color-based region growing segmentation.
由于对三维激光SLAM比较感兴趣，并且最近也在找无人驾驶激光SLAM算法的岗位，所以花了一个多月把LOAM的论文和源码好好看了一遍。发现论文还是比较容易明白，但一看代码全是坑。看论文懂了，看代码似懂非懂。为了尽快把这坑填上，所以诚邀读者一起探讨。作者始终认为填坑最好的方法是拉别人和你一起填坑。由于三千多行的源码不是一篇博客能够讲明白的，所以这篇博客主要讲一下我对LOAM论文的理解，后续会有代码的介绍，希望对大家能有帮助。
大语言模型如 ChatGPT 和 GPT-4 在各个领域对人们的生产和生活带来便利，但其误用也引发了关于虚假新闻、恶意产品评论和剽窃等问题的担忧。本文提出了一种新的文本检测方法 ——Fast-DetectGPT，无需训练，直接使用开源小语言模型检测各种大语言模型生成的文本内容。
图神经网络(GNN)已被证明在处理与图相关的任务方面取得了有竞争力的结果，如节点和图分类、链接预测以及各种领域中的节点和图聚类。尽管结果很有希望，但据报道GNN存在过度平滑、过度挤压和不足。文献中提出了图重连和图池化作为解决这些限制的解决方案。图重连包括修改(编辑和/或重新加权)图的边，以便针对特定任务(如图/节点分类或链接预测)优化信息流。许多图重连方法依赖于边采样策略:首先，根据相关函数为边分配新的权重，然后根据新的权重对它们进行重新采样，以保留最相关的边(即那些具有较大权重的边)。计算边缘相关性的方式有很多种，包括随机计算、基于相似度计算或基于边缘曲率计算。本教程提供了文献中提出的基于扩散、曲率或谱概念的图重连的最相关技术的概述。它将解释它们的关系，并将介绍最相关的最先进的技术及其在不同领域的应用。本教程将从理论、经验和伦理的角度概述这一领域的开放性问题。
Hybird A*算法保证生成的路径是车辆可实际行驶的，但它仍然包含很多不必要的车辆转向操作，我们可以对其进行进一步的平滑和优化。
大数据文摘授权转载自机器人大讲堂 近日，通过借鉴象鼻在应对不同环境需求时进行局部刚度调控的生物行为，中山大学先进制造学院/航空航天学院吴嘉宁副教授联合大连理工大学工程力学系彭海军教授提出了一种可预编程刚度的仿生连续型机器人，解决了传统连续型机器人受材料均一性限制而引起的弯曲构型形式单一问题，进一步提高了连续型机器人与变曲率环境的共形交互能力。 该研究成果以《A Preprogrammable Continuum Robot Inspired by Elephant Trunk for Dexterous M
本笔记不涉及基础知识，重点在于分析考研数学的出题角度和对应策略。笔记随着做题的增多，不定时更新。且为了提高效率，用表线性梳理的形式代替思维导图，望谅解。
光纤跳线的品质影响着整个光纤链路，每条光纤跳线在出厂前都必须经过一些严格测试，那么跳线厂家都会做哪些测试来保证跳线的高品质呢？
点云匹配算法是为了匹配两帧点云数据，从而得到传感器（激光雷达或摄像头）前后的位姿差，即里程数据。匹配算法已经从最初的ICP方法发展出了多种改进的算法。他们分别从配准点的寻找，误差方程等等方面进行了优化。下面分别介绍：
计算机视觉在自动化系统观测环境、预测该系统控制器输入值等方面起着至关重要的作用。本文介绍了使用计算机视觉技术进行车道检测的过程，并引导我们完成识别车道区域、计算道路RoC 和估计车道中心距离的步骤。
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