上下車體匹配及CAS造型匹配詳細教程 
局部匹配：地板 局部匹配：后輪罩 穿透檢查及修復，更新焊點，網格質量修復，光滑處理等 匹配CAS造型 提取原模型及目標CAS的特征線 2天 1D Mapping變形 CAS面匹配微調 穿透檢查及修復
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DEP MeshWorks ??? 3年前
MeshWorks進行汽車前保險杠匹配變形 
結論： MeshWorks的特征線映射方法不僅僅可以快捷的將部件匹配變形，同時可以實現高精度變形；變形后的零件，無須再調整配合面，安裝硬點；保證項目開發過程中，高效率的搭建車身模型。若您想咨詢MeshWorks軟件購買事宜，請下方掃碼或聯系18665820511或caesoft@qq.com。
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DEP MeshWorks ??? 3年前
基于深度學習的多目標跟蹤算法原理 
也可以通過設計二分類代價，使相同目標的檢測特征匹配類型為 1，然不同目標的檢測特征匹配類型為 0，從而學習并輸出(0,1]之間的檢測匹配度。如果考慮已有軌跡與檢測之間的匹配，采用深度學習方法可以用于設計并計算軌跡之間的匹配相似度，這種方法可以認為是基于深度學習的高階特征匹配方法。使用深度學習計算高階特征匹配算法，可以學習多幀表現特征的高階匹配相似度，也可以學習運動特征的匹配相關度。
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駕駛哥 ??? 4年前
基于Matlab的纖維圖像特征提取與自動分類程序實現 
讀取纖維圖片，自動輸入纖維種類，顯示纖維圖像，經過灰度處理，再通過二值化+細化，利用Harris角點檢測算法進行特征點提取，進行匹配相似性計算，從而最終輸入分類結果，顯示纖維種類。筆者寫的部分代碼和UI界面如圖3所示。
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320科技工作室 ??? 1年前
Workbench之22 Eigenvalue Buckling 特征值屈曲分析 
Workbench之22 Eigenvalue Buckling 特征值屈曲分析特征值屈曲分析系統，預報理想彈性結構的理論屈曲強度，此方法使用彈性屈曲分析的書本方法，例如，柱體的特征值屈曲分析與經典歐拉方法匹配。然而，缺陷和非線性導致實際結構達不到其理論彈性屈曲強度。特征值屈曲分析通常求解快速，但結果不保守。
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仿真工匠 ??? 3年前
深度學習|基于MobileNet的多目標跟蹤深度學習算法 
當指派完成后, 分類出未匹配的檢測和跟蹤器.5) 對未確認狀態的跟蹤器、未匹配的跟蹤器和未匹配的檢測進行IOU匹配, 再次使用匈牙利算法進行指派.6) 對于匹配的跟蹤器進行參數更新, 刪除再次未匹配的跟蹤器, 未匹配的檢測初始化為新目標.算法整體流程如圖 3所示.
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龍騰AI技術 ??? 3年前
無人機導航定位系統關鍵技術研究 
在圖像匹配階段，通過特征點描述符對兩幅圖像進行匹配可能會產生錯誤的匹配點，從而影響視覺數據的可靠性和準確性。因此，圖像匹配篩選算法需要一種方法來判斷匹配的好壞，更好地消除不匹配的點和噪聲。 定位精度和實時性 四旋翼無人機的最快飛行速度可以達到每秒8米。
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無人機圈 ??? 4年前
三維重建與自動駕駛的契合點在哪里？盤一盤近幾年SOTA方法！ 
考慮MVS特征匹配任務的本質，提出一個強大的特征匹配轉換器 (FMT)，使用內部和外部注意力來聚合圖像內和圖像之間的上下文信息。為了更好地適應FMT，本文利用自適應接收場（ARF）模塊確保特征范圍內的平穩過渡，并通過特征路徑跨越不同尺度傳遞轉換后的特征和梯度，從而跨越不同階段。此外，本文應用成對特征相關性來度量特征之間的相似性，并采用模糊性減少焦距損失來加強監督。
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駕駛哥 ??? 3年前
CATIA裝配協同關聯設計及知識工程智能化解決方案New 
基于CATIA知識工程的車輛行業內外飾復雜曲面特征快速建模智能模塊4.4：CATIA汽車、航空曲面自適應匹配特征批量化建模二次開發曲面自適應匹配特征批量化建模二次開發4.5 車載鏡面視野空間包絡體校核快速驗證模塊（案列：汽車后視鏡視野校核）汽車后視鏡視野校核4.6: CATIA管道非標設計EKL二次開發模塊功能介紹 本模塊是基于CATIA
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CATIA助手 ??? 2年前
自主研發 | 基于PERA SIM的壓桿特征值屈曲分析 
2.2 特征值屈曲分析 特征值屈曲分析預測了理想彈性結構的理論屈曲強度。該方法與教科書中的彈性屈曲分析方法相一致。歐拉柱的特征值屈曲分析與經典歐拉解相匹配。缺陷和非線性行為阻礙了大多數現實世界結構實現其理論彈性屈曲強度。因此，特征值屈曲通常產生非保守結果，因為它沒有考慮到這些影響。
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安世亞太 ??? 2年前
DEP MeshWorks - 內飾件A面快速匹配 
MeshWorks是基于特征的Morphing變形工具，可以快速變形現有的FE和CFD模型以匹配新的幾何形狀或新的比例。組件級和系統級FE/CFD模型可以通過變形，精確地適應目標設計特征，如造型線、截面、比例等。MeshWorks以其強大的網格建模、模型裝配工具幫助用戶更快的建立高質量模型。
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DEP MeshWorks ??? 3年前
Novator系列影像測量儀創新融合閃測技術！ 
7、圖像匹配，輕松測量傳統影像儀在實際現場測量中，通過方框約束方式來實現工件測量元素識別抓取，但工件受材料、加工工藝等多種因素影響，加工后會存在變形量較大問題，傳統的方框范圍約束產品變形不足以滿足現場測量需求。中圖儀器推出的Novator系列高端影像儀，新增圖像匹配功能，通過產品整體圖像實現匹配測量，解決了產品變形較大的難題！
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深圳市中圖儀器股份有限公司 ??? 2年前
3DCS中點和特征的創建方法 
適用人群：尺寸工程師，結構工程師，匹配工程師，工藝工程師等產品及工藝設計人員3DCS中點和特征的創建方法（免費）【已結束】? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?直播時間：2021-05-21 19:303DCS作為領先的三維尺寸公差分析軟件，已經在汽車、航空航天、電子產品、機械重工等行業得到廣泛的應用。
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ETA_China ??? 5年前
利用MeshWorks進行后尾門精確變形 
，MeshWorks通過應用“特征線映射“的方法可以達到精確的安裝面變形匹配，大大提高了概念階段的分析效率。
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DEP MeshWorks ??? 3年前
盆地結構控制下的地層壓力-流體-儲集性協同演化及控藏作用——以東營凹陷古近系為例 
因此,洼陷帶不同部位的濁積巖油藏受控于超壓期次及大小、酸性流體與有效儲層的協同匹配,形成了現今不同充滿度巖性油藏的差異富集特征。 注:Es3S—沙三段上亞段;Es3Z—沙三段中亞段;Es3X—沙三段下亞段;Es4S—沙四段上亞段。
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仿真客 ??? 2年前
純電動輕型載貨車電驅橋參數匹配及仿真分析 
以上數據結論是基于現有開發經驗和數據結論進行參數匹配及仿真模擬，和實車測試數據會有一定差異，未來需要進行樣車試制，進一步試驗驗證分析。
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EDC電驅未來 ??? 3年前
知識圖譜|知識圖譜的典型應用 
b.基于圖結構的匹配 c.基于外部知識庫的匹配e.不平衡本體匹配 d.跨語言本體匹配 f.弱信息本體匹配5.5實體匹配基本流程和常用方法 a.基于相似度的實例匹配 b.基于規則或推理的實體匹配c.基于機器學習的實例匹配 d.大規模知識圖譜的實例匹配(1)基于分塊的實例匹配(2)無需分塊的實例匹配(3)大規模實例匹配的分布式處理5.6 知識融合上機實踐1.百科知識融合
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龍騰AI技術 ??? 3年前
基于模型的自動駕駛汽車端到端深度強化學習策略 
相應提升至3D空間的操作可以詳細描述如下： 使用逆內函數 K?1和預測深度，像素圖像空間中的特征在相機坐標中被改進為 3D針孔相機模型；以自車的慣性中心點，設置剛體運動M將3D相機坐標轉換為3D車輛坐標； 剝離不匹配點。在訓練時，先驗信息被訓練為通過 KL 匹配后驗信息分歧，但是它們不一定針對穩健的長期未來預測進行優化。
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駕駛哥 ??? 2年前
CAN總線的終端電阻為什么常用120Ω？ 
任何一根線纜的特征阻抗都可以通過實驗的方式得出。線纜的一端接方波發生器，另一端接一個可調電阻，并通過示波器觀察電阻上的波形。調整電阻阻值的大小，直到電阻上的信號是一個良好的無振鈴的方波: 阻抗匹配與信號完整性 ，此時的電阻值可以認為與線纜的特征阻抗一致。
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木火柴 ??? 4年前
認識學習聲紋識別到底是什么東西？如何應用？ 
這點其實很好理解，每個人由于語音器官的差異導致了不同的發音習慣，其語音特征是難以被輕易模仿的。2、模式匹配識別判斷技術該技術實施的第一步是要獲取跟講話人個性相關的特征參數，再根據一定的準則，將未識別的特征參數與模型庫中訓練好的模型進行特征匹配，最終根據相似度得出最匹配的結果并進行輸出。其中在模型匹配中常用到的幾種模型有矢量化模型、隨機模型、神經網絡模型等。
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智能化弱電工程設計與施工 ??? 4年前
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