基于dream 3d的ebsd模型重建與黃umat晶體塑性FCC單向拉伸------案例三 
基于dream3d的ebsd模型重建與黃umat的FCC多晶簡單拉伸案例實操二1，使用dream3d軟件完成ebsd模型的幾何重建2，賦予相應的材料參數（基于腳本完成材料的批量賦值）3，施加相應的邊界條件（X0方向完全固定，X1方向施加x方向20%的工程應變）4，結果與后處理5, 不包含用于生成模型的dream3d管道！！?。。。。。。。。。。。。。。?！
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晶體塑性有限元 ??? 4年前
基于dream 3d的ebsd模型重建------對應案例三
基于dream 3d的ebsd模型重建案例實操包含用于生成模型的dream3d管道，可以直接生成abaqus的晶體塑性模型，提供原始文件?。。。。。。。。。。。。。。。。。?/div>
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晶體塑性有限元 ??? 3年前
超表面賦能結構光三維重建 | 實現超大視場高精度實時重建 
</p><p>光學技術在傳感探測領域中具有核心地位，而三維場景重建（即構建真實空間數字模型）的實現主要依賴三類技術，各技術的原理與局限如下：</p><p><br></p><p><strong>1.純視覺技術：</strong>通過攝像機采集目標場景的多視角圖像，利用圖像與現實空間的幾何關系提取深度值，再經特征匹配與點云拼接獲取全場景三維信息。
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武漢二元 ??? 8月前
視覺重建到物理仿真，3DGS如何走向工程應用？ 
因為一旦一種三維表示既能服務于重建，又能服務于交互、光照和物理求解，它就具備了成為統一場景底座的條件。三、3DGS物理交互與光學仿真關鍵技術1、3DGS物理交互在仿真場景中，僅僅完成高保真重建是不夠的。一個場景如果只能被觀看，而不能發生接觸、碰撞、形變和響應，那么它依然更接近靜態資產，而不是可用于驗證的數字環境。
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康謀keymotek ??? 2月前
基于改進條件擴散模型的電阻抗成像圖像重建與敏感度先驗融合 
三、結果 定量指標： 在模擬與實測場景中，CDEIT在PSNR/SSIM/CC等指標上優于結構感知雙分支與U-Net系列；SPfusion在PSNR提高、RMSE降低、SSIM提升方面相對DHU-Net、FISTA-Net、CD-EIT、DiffusionEIT與CGAN等方法表現更優，涵蓋同分布與外分布測試（胸型邊界）。
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320科技工作室 ??? 4月前
如何閉環自動駕駛仿真場景，實現從“重建”到“可用”？ 
并且，當前 3DGS 的應用主要集中于靜態場景的重建，如何高效且精準地處理動態場景中的物體變化，使其能夠實時、準確地反映動態物體的位置、形狀及運動軌跡等信息，仍然是擺在科研人員與工程師面前的一道技術難題。三、基于 aiSim 的 3DGS 方案全流程1、原始數據輸入與標準化以多源傳感器采集為起點，通過相機、激光雷達、自車運動傳感器捕獲真實道路的圖像、點云、位姿數據。
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康謀keymotek ??? 6月前
VolViz CT三維可視化軟件 薄層掃描三維重建渲染 
在模型截面顯示模式下，可調整三個平面的截面是否顯示及截取的位置。 軟件支持可視化渲染的設置及視圖的調整。 需注意在構建3D模型時需保證原CT掃描圖片內同一組分的顏色嚴格一致。
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淵魚 ??? 20天前
ABAQUS二維混凝土細觀模型的數字化重建技術(一)幾何重構 
混凝土細觀模型研究中主流的數字化重建方法主要分為以下兩類：一是幾何重構法，從CT或照片圖像中提取真實骨料輪廓，通過AutoCAD等軟件重建混凝土骨料、ITZ幾何模型，再導入ABAQUS進行網格劃分；二是圖像映射法，將混凝土高分辨率掃描圖像通過預處理將不同材料進行顏色區分后，通過ABAQUS插件直接轉化為有限元網格單元，并依據圖像顏色差異劃分材料相。
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淵魚 ??? 4月前
『科普』計算機視覺簡介：歷史、現狀和發展趨勢 
分層三維重建計算上的合理性正是利用了這種“分組分步”的優化策略。以三幅圖像為例，直接從圖像對應點重建度量空間的三維點需要非線性優化16個參數（假定相機內參數不變，5個相機內參數，第二幅和第三幅圖像相對于第一幅圖像的相機的旋轉和平移參數，去掉一個常數因子，所以5+2×(3+3)-1=16）， 這是一個非常困難的優化問題。
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牛頓家的計算機 ??? 3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！ 
由于3D重建在許多領域的廣泛應用，例如自動駕駛、機器人和虛擬現實，其最近引起了越來越多的關注。作為人工智能中的一項關鍵技術，深度學習已被成功應用于解決各種計算機視覺問題。然而，由于獨特的挑戰和變化的機制，基于深度學習的3D重建仍處于起步階段。
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駕駛哥 ??? 3年前
3DGS技術詳解（一）：3DGS如何融合動態天氣與光照等環境因素？ 
雪天拍攝的街景會把空中飄落的雪花、鏡頭上的水滴都當作場景固有特征學習進去，導致重建出的場景永遠"下著雪"。2、天氣環境重建真實世界的天氣環境重建需要攻克三個核心難題：天氣偽影的分離去除、動態天氣效果的逼真生成，以及移動光源下的場景重建。
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康謀keymotek ??? 3月前
探討如何構建端到端高置信度驗證體系？ 
2、靜態場景高保真重建與驗證目標是確保場景在幾何、材質和光照三個維度上與現實世界一致。（1）工程化驗證流程PBR材質要求：材質庫應基于測量數據，并遵循如ASAM OpenMATERIAL等標準，確保不同仿真平臺間的一致性。（2）光照模型驗證：流程：在真實場景的關鍵位置使用照度計測量光照強度，并與仿真環境中對應點的渲染結果對比。
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康謀keymotek ??? 5月前
Nerf和3DGS神經重建技術在自動駕駛模擬中的應用 
</p><h2>三、康謀混合解決方案：集成式神經重建</h2><p>為了解決這些限制，aiSim5提供了一種混合方案。在成熟的基于物理的渲染方案中集成最前沿的神經重建技術，使我們能夠在任意位置虛擬地插入動態對象，調整環境條件，并渲染以前未見過的相機視角。
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康謀keymotek ??? 1年前
Ansys拓撲優化系列 
7.導入剛切割重建好的模型，創建一個新的靜態分析。對比原坯料結構、直接拓撲優化、添加約束拓撲優化、solidworks重建結構的結果。
8.多工況項目。工況一靜態分析，工況二模態分析，工況三另一種靜態分析。對他們單獨進行拓撲優化，和一起考慮他們的多工況拓撲優化。
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言之同 ??? 11月前
三星顯示重建針對XR的硅基OLED試生產線 
三星顯示此次重建OLEDoS產線，將加速OLEDoS商業化。根據結構的不同，OLEDoS分為RGB-OLEDoS和W-OLEDoS。RGB是直接蒸鍍紅、綠、藍三種像素的方式。W-OLEDoS使元件發光為百色，并通過彩色濾光片來實現色彩。三星顯示兩種方式都在開發中。據悉，天安A1產線一直在進行RGB-OLEDoS開發，A2產線進行W-OLEDoS開發。
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CINNO ??? 2年前
ZEMAX | 如何在 OpticStudio 中建模全息圖 
OFH 表面需要使用三個 ZMX 文件： 1) 重建文件，用于放置 OFH 2) 構造光 1 的文件，可能包含構造光 1 的光學系統 3) 構造光 2 的文件，可能包含構造光 2 的光學系統 構造文件需被放置在重建文件的相同文件夾中，它們的名稱也應該相同，但在末尾附加“ _1 ”和“ _2 ”的后綴。
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宇熠科技 ??? 3年前
COMSOL與MATLAB聯合仿真人工智能的電學層析成像系統 
電學層析成像技術存在三種基本形式，即電容層析成像（Electrical Capacitance Tomography，ECT）、電阻層析成像（Electrical Impedance Tomography，EIT）和電磁層析成像（Electromagnetic Tomography，EMT）。在基于人工智能的電學層析成像系統中，人工智能算法的應用顯著提升了圖像重建的精度和速度。
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320科技工作室 ??? 11月前
康謀分享 | aiSim5基于生成式AI擴大仿真測試范圍（終） 
三、操作方法1、訓練流程第一步：輸入——相機視頻數據；自車運動數據；校準數據；用于深度正則化的LiDAR點云數據；第二步：移除動態對象——創建分割圖來識別和遮罩圖像中的不同對象和區域；對動態對象進行自動注釋*（康謀aiData工具鏈）； 第三步：進行NeRF或Gaussian splatting。
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康謀keymotek ??? 2年前
基于 COMSOL-MATLAB 聯合仿真的參數化三維心臟電阻抗成像模型 
圖3 三維電阻抗斷層成像結果三、公式與算法 心臟形變控制： 電流密度大小計算： 靈敏度矩陣構建（偽代碼）：function S = JacobianEIT3D(Ex, Ey, Ez)S = compute_field_divergence(Ex, Ey, Ez); % 對每一電場方向計算散度end 電壓響應差分向量：四、總結與擴展
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320科技工作室 ??? 2月前
基于深度學習的電阻抗、電磁與電容層析成像方法研究 
圖4 多種仿真重構結果圖4展示了三種圖像的重建結果對比，用于評估深度學習模型在電阻抗成像中的性能表現： 左下圖為傳統差分重建圖像，采用基于正則化的反演算法（如 Tikhonov 方法）得到。可以觀察到目標區域存在明顯的模糊和偽影，邊界分辨率較低，無法準確還原異質區域的幾何形狀。 右下圖和上方圖分別為神經網絡預測圖像，基于神經網絡回歸模型直接預測 FEM 元素的電導率值。
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320科技工作室 ??? 7月前
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