数字孪生文献阅读

three.js入门-一些基础理论｜大帅老猿threejs特训

可以学到什么：一、软能力1.系统全流程理解web3D应用/数字孪生/元宇宙，程序开发与3D美术资源制作2.建立与3D美术团队良好沟通协作能力3.良好把控3D画面效果和性能平衡4.培养程序和美术结合思维，
·2023-01-12 01:51

2022.10.17-10.23论文阅读记录

近年来，关于行业4.0、数字化和数字孪生，关于这些技术中存在的改善操作性能和减少过程安全事故的变革潜力，有很多炒作。在本文中，一种基本的系统思维方
43581143·2023-01-12 01:10

文献阅读：Characterizing Label Errors: Confident Learning for Noisy-Labeled Image Segmentation

表征标签错误：对噪声标签图像分割的自信学习——MinqingZhang.MICCAI2020卷积神经网络(CNNs)以其强大的拟合能力在图像处理中取得了显著的性能。然而，如果训练数据被噪声标签所破坏，那么结果的性能可能会恶化。在医学图像分析领域，这种困境变得极其严重。这是因为医学图像标注总是需要医学专业知识和临床经验，这必然会引入主观性。在本文中，我们设计了一种基于师生架构的新型算法，用于噪声标签
qq_45697032·2023-01-11 17:52

文献阅读：医学图像配准的深度学习方法综述

本文介绍了医学图像配准在疾病诊断、手术引导和疾病治疗跟踪等方面具有重要应用价值。将深入介绍基于深度学习的医学图像配准现状和现存的配准方法技术，包括监督变换估计、无监督变换估计和使用生成对抗网络的配准方法。首先图像配准是图像处理的一个重要领域，配准指的是将两个或多个图像进行几何对齐，使源图像(移动图像)上的每一个点在目标图像(固定图像)上都有唯一的点与其对应，旨在寻找不同图像之间的空间变换关系，去除
qq_45697032·2023-01-11 17:22

文献阅读：Selective-Supervised Contrastive Learning with Noisy Labels

带有噪声标签的选择性监督对比学习——ShikunLi.CPVR2022摘要深度网络有很强的能力将数据嵌入到隐藏表征中并完成后续任务。然而，这些能力主要来自于高质量的标注标签，但收集成本很高。噪声标签更实惠，但会导致表征被破坏，从而导致泛化性能差。本文提出的选择性监督的对比学习（Sel-CL）扩展了监督对比学习（Sup-CL）。由于Sup-CL是以成对的方式进行工作，由噪声标签建立的噪声对会误导表征
qq_45697032·2023-01-11 17:22

文献阅读：图像分割技术研究综述

图像分割是图像识别的前提，其效率直接影响图像识别的质量。目前主要有四种基本的图像分割方法，分别为基于阈值的图像分割法、基于区域的图像分割法、基于边缘的图像分割法、超像素图像分割法。后面将对这四种方法进行介绍。首先研究背景，图像识别来源于模板匹配，从人类自身的视觉识别中演变而来。人类自身视觉识别的思路为，将眼前的物体和脑海中的印象进行对比，完成对眼前物体的定义。图像识别也是如此，对原图像提取特征，和
qq_45697032·2023-01-11 17:52

文献阅读：卷积神经网络在图像识别中的应用研究综述

图像识别是区分不同类别的图像，卷积神经网络(CNN)是完成图像识别任务的最佳算法之一，设计卷积神经网络的目的就是模仿人类的学习模式，通过对输入样本的训练与测试，由简到深地提取特征来区分样本。本文重点综述了卷积神经网络相关算法在人脸识别、人体动作识别、医疗图像处理和农业病虫害识别方面的应用及其优缺点。后面会对其进行介绍。卷积神经网络概述：卷积神经网络是一种前馈多层网络，信息的流动只有一个方向，即从输
qq_45697032·2023-01-11 17:19

文献阅读（19）KDD2019-Predicting Dynamic Embedding Trajectory in Temporal Interaction Networks

本文是对《PredictingDynamicEmbeddingTrajectoryinTemporalInteractionNetworks》一文的浅显翻译与理解，原文章已上传至个人资源，如有侵权即刻删除。朋友们，我们在github创建了一个图学习笔记库，总结了相关文章的论文、代码和我个人的中文笔记，能够帮助大家更加便捷地找到对应论文，欢迎star~Chinese-Reading-Notes-of
学徒刘猛·2023-01-11 10:56

通信感知一体化概述（IMT-2030 6G）

AI业务、沉浸式业务和数字孪生业务正广泛渗透到垂直应用领域，新兴业务对6G网络提出了端到端信息处理能力的更高诉求，使得通信感知一体化成为6G技术与业务的主导趋势之一。
Dr. Wenny·2023-01-11 01:16

文献阅读课13-DSGAN: Generative Adversarial Training for （远程监督关系抽取，句子级去噪）

文章目录Abstract1.Introduction2.相关工作3AdversarialLearningforDistantSupervision3.1Pre-TrainingStrategy3.2GenerativeAdversarialTrainingforDistantSupervisionRelationExtraction3.3CleaningNoisyDatasetwithGenera
叶落叶子·2023-01-10 16:29

文献阅读常用工具

1常用网站1.1文献搜索网站常规文献搜索网站：谷歌学术、必应学术、百度学术特殊文献搜索网站researchgate：可以查看某个领域的最新文章，查看某个作者所发表的所有文章SemanticScholar：基于深度学习的文献搜索网站，能够查看引用论文的所有论文，以及和该论文相关的其他论文。可以查看该作者所有论文，以及经常合作论文的人。PubMed：可以看作semanticscholar的简版arXi
xinxiangwangzhi_·2023-01-10 10:25

文献阅读1：Deep Learning for Image Super-resolution: A Survey

DeepLearningforImageSuper-resolution:ASurvey1.介绍2.问题设置和术语3.有监督的超分放大3.1框架3.2上采样3.3网络设计3.4学习策略3.6先进的SR模型4.无监督的超分放大4.1零镜头4.2弱监督4.3深度图像先验5.特定领域的应用5.1深度图像5.2人脸图像5.3高光谱5.4真实世界5.5视频5.5.1一些方法5.6其他应用原文链接1.介绍2.
makxxl·2023-01-10 06:44

手写VIO --学习笔记 - Part1

目录一、VIO文献阅读二、四元数和李代数更新三、其他导数参考一、VIO文献阅读阅读VIO相关综述文献，回答以下问题：1、视觉与IMU进行融合之后有何优势？
昼行plus·2023-01-09 19:15

2023.1.8 学习周报

文章目录摘要文献阅读1.题目2.摘要3.介绍4.论文主要贡献5.相关工作5.1序列感知的推荐系统5.2神经注意模型6.模型：ATTREC6.1序列推荐6.2基于Self-Attention的用户短期兴趣建模
MoxiMoses·2023-01-09 09:29

DRL经典文献阅读（一）：策略梯度理论（Policy Gradient, PG）

原文题目：PolicyGradientMethodsforReinforcementLearningwithFunctionApproximation作者：RichardS.Sutton,DavidMcAllester,SatinderSingh,YishayMansour发表时间：2000年主要内容：强化学习中使用函数近似的策略梯度方法。得出了策略梯度的表达式，进一步推导了使用函数近似情况下的计
二向箔不会思考·2023-01-09 07:33

数字孪生技术战场可环境可视化应用研究案例

随着以物联网、大数据、云计算、人工智能、数字孪生等新技术为代表的数字浪潮席卷全球，物理世界和与之对应的数字世界正形成两大体系平行发展、互相作用。
数字孪生开发·2023-01-08 05:50

智汇云舟科技副总裁陈虹旭参加数字孪生与虚拟现实应用线上直播

2022年5月26日，智汇云舟副总裁陈虹旭受邀参加由Xverse元宇宙主办的“元宇宙科技应用发展研讨会：数字孪生与虚拟现实应用线上直播”活动，并作为主讲嘉宾发表了《视频孪生：打造实时实景数字孪生应用》主题演讲
数字孪生开发·2023-01-08 05:50

建筑施工数字孪生及其构建方法

所有这一切都可以通过数字孪生来实现——这是一种对物理
新缸中之脑·2023-01-08 05:50

数字孪生可视化平台关键技术研究案例

数字孪生作为新一代高新技术，结合人工智能、5G、区块链等前沿技术与各产业不断融合深化，有力推动各行业数字化转型的发展，实现智能互联网时代的升级与变革。
数字孪生开发·2023-01-08 05:19

数字孪生四大入门概念解析

“数字孪生”通俗地讲，是指在虚拟世界中1:1建造一个与现实世界中物体、场景等方方面面完全一致的“孪生双胞胎”，通过物联网、大数据、虚拟现实、VR、AR、人工智能等技术的支持，把数字模型与现实实体一一对映
数字孪生开发·2023-01-08 05:19

数字孪生快速建模研究案例

数字孪生技术中本质是利用虚拟孪生体建模还原物理世界场景。传统建模技术速度慢、还原度低，而物理世界数据驱动的实时可视化开发门槛高、效率低和开发难度大。
数字孪生开发·2023-01-08 05:19

数字孪生五维模型及十大领域应用

摘要：数字孪生(DigitalTwin)作为践行智能制造、工业4.0、工业互联网、智慧城市等先进理念的使能技术与手段，近期备受学术界和企业界关注，尤其是数字孪生的落地应用更是关注热点。
m0_72557541·2023-01-08 05:49

数字孪生电厂管理系统解决方案

随着数字孪生电厂精细化管理要求的不断提高，现有信息化系统已不能满足管理需要。
数字孪生开发·2023-01-08 05:49

数字孪生天然气管道解决方案

北京智汇云舟科技有限公司研发经过6年以上的积累，取得了坚实的技术和产品，拥有'3DGIS+视频融合+时空位置智能（LI）技术首创“实景数字孪生”'，自主研发了实景孪生①解决方案、②Paas平台、③实景孪生虚实融合一体机等产品
数字孪生开发·2023-01-08 05:49

数字孪生地铁设备管理系统方案

目前地铁车站采用监视控制与数据采集系统来实现地铁车站监控运维管理，但存在以下三方面缺陷：信息可视化方面：传统监控运维系统中，不同设施、不同地点的信息和状态通常使用二维图纸进行信息展示，难以与实际物理模型相对应。信息共享化方面：传统监控运维系统中，不同领域、不同来源的信息往往是异构的，如传感器数据、视频监控数据、设备运行状态等，通常是分别显示和存储，信息之间缺乏与实际模型的紧密联系，这样的信息管理模
数字孪生开发·2023-01-08 05:49

数字孪生五维模型

导读：数字孪生(DigitalTwin)，是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。
互联互通社区·2023-01-08 05:19

组织数字孪生构建方法

1引言数字时代正在快速增长，对许多组织来说，数字业务是未来增长的关键，而对于知道如何应对的组织来说，机会的数量是巨大的。然而，挑战依然存在于数字业务，例如，全面整合的数字成本可能会非常高昂。不仅如此，组织需要跟上市场变化和创新，还需要优化成本结构，保持竞争力。虽然技术可以让人们摆脱过去的操作性任务，但剩下的任务正变得越来越复杂。国外的一些研究表明，企业正在努力克服阻碍成功数字化转型的障碍。这包括（
智慧化智能化数字化方案·2023-01-08 05:18

南昌数字孪生工厂3D模型,三维可视化建模,三维虚拟仿真交互模型

南昌数字孪生工厂3D模型，三维可视化建模，三维虚拟仿真交互模型。常见的数字孪生技术应用场景主要包括：产品数字孪生。通过模拟物理对象在各种场景下的性能，避免多个原型的重复开发。
巨蟹数字科技·2023-01-08 05:18

数字孪生电梯模型构建方案

数字孪生作为践行智能制造、工业4.0及智慧城市等先进理念的一种使能技术和方法，当前被工业界和学术界广泛关注。如何将数字孪生技术从理论走向实际应用是今后数字孪生发展和研究的重点。
数字孪生开发·2023-01-08 05:48

自动驾驶汽车传感器数字孪生建模（一）

标注：本文来自本实验室肖轩的研究成果。一、传感器种类和特点目前阶段自动驾驶汽车感知系统所使用的传感器主要有摄像头，激光雷达和毫米波雷达等。三种传感器特点各不相同，在实验过程中需要协同工作来完成对周围环境的分析。下面来分别介绍一下三种传感器。1.1摄像头摄像头是自动驾驶车辆中与肉眼成像最为接近的传感器。摄像头传感器实时地拍摄周围环境生成图像数据，并对图像数据使用计算机视觉技术进行分析，就能检测车辆周
上海控安·2023-01-08 05:48

数字孪生常用关键技术，有哪些软件？

数字孪生技术中本质是利用虚拟孪生体建模还原物理世界场景。传统建模技术速度慢、还原度低，而物理世界数据驱动的实时可视化开发门槛高、效率低和开发难度大。
数字孪生家族·2023-01-08 05:48

《Learning from Protein Structure with Geometric Vector Perceptrons》文献阅读

本博文基于《LearningfromProteinStructurewithGeometricVectorPerceptrons》进行翻译讲解，该文章发表于2021年的ICLR，作者来自斯坦福大学。该文章认为大型生物分子的三维结构学习是机器学习的一个独特领域，但是还没有出现一个统一的网络架构，同时利用问题领域的几何和关系两个层面。为了解决这个问题，作者引入了几何向量感知器，它扩展标准的密集层来操作
Surpassall·2023-01-07 21:04

数字孪生智慧医院：构建三维医疗管控系统

前言随着经济的发展和人民生活水平的提高，人们对于提升医疗服务水平有着越来越高的要求，医疗机构管理者也希望通过信息化手段提高管理效率。医院逐渐向智能化的方向转型，在新兴技术的助推下，智慧医院、互联网+医疗、移动医疗、远程医疗、大数据与智能可穿戴设备在医疗行业开始崭露头角。高度分散的设备环境、不断演变的平台架构以及海量的数据分析都将通过科技技术向数字化医疗转型。图扑软件应用自主研发的HT产品，无缝融合
图扑软件·2023-01-07 14:10

UE4 WebUI插件使用指南

在开发数字孪生应用程序的时候，除了三维场景展示之外，也需要开发丰富和酷炫的2D页面。使用UE4的UMG开发图表显得比较笨拙。
·2023-01-07 12:14

【文献阅读笔记】BoT-SORT: Robust Associations Multi-Pedestrian Tracking

BoT-SORT论文阅读摘要这篇文章提出一种新的鲁棒性前端跟踪器，结合了运动motion和外观appearance信息的优势，加入了相机运动补偿，以及更准确的卡尔曼滤波状态向量。1.introduction近年来对于多目标跟踪任务，tracking-by-detection正逐渐成为最有效的算法。基于检测的多目标跟踪算法包括目标检测和跟踪。跟踪通常由两个主要部分组成：（1）用于预测后续时刻帧的轨迹
Abstract_zhw·2023-01-07 08:18

【文献阅读笔记】StrongSORT: Make DeepSORT Great Again

StrongSORT:MakeDeepSORTGreatAgain摘要MOT方法大致可分为tracking-by-detection和joint-detection-association算法。对于跟踪精度而言，tracking-by-detection（先检测，通过相似度如位置、外观、运动等信息来关联检测框得到跟踪轨迹）仍然是最优解决方法。本文先回溯DeepSORT，从detection、emb
Abstract_zhw·2023-01-07 08:45

图扑软件 | 数字孪生钢厂人员安全定位

效果展示图扑软件依托自研HTforWeb产品，从数字孪生钢厂出发，将钢厂厂区、设备机械、作
·2023-01-06 20:20

图扑软件 | 数字孪生钢厂人员安全定位

效果展示图扑软件依托自研HTforWeb产品，从数字孪生钢厂出发，将钢厂厂区、设备机械、作
·2023-01-06 20:49

【文献阅读】GPT

ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training方法部分：文章工作：无监督的预训练+有监督的参数微调目的：是学习出普适性的表征，可以在只做一点点调整的情况下(不改变模型结构)应用于更大范围的task(包括自然语言推理，转述检测，故事补全)使用的模型：Transformer实现的效果：高效的参数微调，适应长语句序列的学习原理部分：实验部分：
Atopos_Yu·2023-01-06 16:38

文献阅读：(CVPR2021)Objects are Different: Flexible Monocular 3D Object Detection

ObjectsareDifferent:FlexibleMonocular3DObjectDetection目录ObjectsareDifferent:FlexibleMonocular3DObjectDetection1.摘要2.具体实现2.1定义问题3DLocation2.2网络框架以CenterNet作为框架基础2.3如何处理正常对象和截断对象2.4视觉特性的回归2.5自适应深度集成实验部分
潜沉10·2023-01-06 15:50

图扑软件智慧云展厅，开启数字化展馆新模式

图扑软件运用HT强大的渲染功能，数字孪生“云展位”，1:1复现实际展厅内部独特的结构造型和建筑特色。也可以第一人称视角漫游，模拟用户在展厅内的参观场景，
·2023-01-06 15:18

船只检测文献阅读——第二期

第二次文献阅读来了！这一期还是包括了一些近两年来的船只检测文章，大家如果有感兴趣的可以继续阅读喔~这一期稍微有点少，是因为在忙别的事情同时我阳了。
我要当太空人！爸爸妈妈可高兴了·2023-01-06 15:30

[文献阅读]——Deep contextualized word representations

目录引言模型BiLMELMo有监督NLP任务预训练模型评估分析补充材料引言高质量的单词表示注重建模单词的语法、语义特征（由浅层网络捕捉）单词的上下文特征（一词多义、polysemy）（由深层网络捕捉）传统的词嵌入:通过整个输入句子的函数，来给每一个token分配一个向量表示（what?只支持单一的、上下文无关的词向量表示改进的词嵌入:使用子词信息来丰富特征给每一个wordsense而不是word学
Muasci·2023-01-06 13:57

[文献阅读]——CLINE: Contrastive Learning with Semantic Negative Examples for NLU

前言为了解决PLM的低鲁棒性，前人工作的首要目的在于，小幅度改变输入，但不改变标签，存在的问题是：由于NLP的离散性，小幅度的改变可能带来语义上面的很大变化，先前的方法在提高鲁棒性的同时，对于语义的变化不敏感。本文的贡献：采用先导实验验证了前人工作中存在的问题提出了一个既能提高PLM鲁棒性又能提高敏感度的训练方法方法样例的生成给定一个原始句子xorix^{ori}xori，使用spaCy进行分词，
Muasci·2023-01-06 12:47

文献阅读--FLTrust: Byzantine-robust Federated Learning via Trust Bootstrapping

本文设计了一个Byzantine-robust（能够抵御投毒攻击）的联邦学习框架。在此Fed框架中，每一轮梯度聚合前，server端会先计算global模型在rootdataset（server额外收集的干净的数据集，大小为100即可）上的梯度，然后通过计算该梯度和各client上传的梯度的角度获取TS（信任分数），并进行幅值的缩放，有效地降低了上传投毒梯度的client所造成的影响。目录1问题2
学渣渣渣渣渣·2023-01-06 09:27

文献阅读和汇报方法整理

需要做的笔记这一篇里提到的一些关于读论文需要关注的东西以下为参考这篇博客的记录初学者读论文找30-40篇相关论文，只读abstract和introduction，尝试回答以下问题：（1）在这领域内最常被引述的方法有哪些？（2）这些方法可以分成哪些主要派别？（3）每个派别的主要特色（含优点和缺点）是什么？读论文方法1、每次读完文献（不管是细读还是粗读），合上文献后想想看，文章最重要的takehome
搭车去柏林<‘^′>·2023-01-06 08:52

文献阅读记录——Masked Generative Distillation

仅对文章大致的方法做个记录。先给出论文和代码的链接：https://github.com/yzd-v/MGD这篇论文讲的是一个通用于各种视觉任务的知识蒸馏方法，因为它属于特征模仿类的知识蒸馏方法。所谓的特征模仿，就是要让学生网络的某一个或几个特征图去模仿对应的教师网络的特征图，从数学表达式上来说，就是计算学生网络特征图和教师网络特征图均方误差，如下所示：其中F表示特征图，T表示教师，S表示学生，函
一名奇怪的玩家·2023-01-06 02:03

【NLP】怎样阅读NLP论文 && 如何做好文献阅读及笔记整理

【参考：怎样阅读NLP论文_哔哩哔哩_bilibili】【参考：如何阅读NLP论文笔记_12Struggle的博客-CSDN博客】【参考：怎样阅读NLP论文_百度搜索】【参考：如何做好文献阅读及笔记整理
myaijarvis·2023-01-05 10:42

记录-学习《体验助力传统行业智能化转型》 AlibabaDesign

数字化转型体验设计出发→分析一款数字孪生产品1.行业数字化转型是什么？
专注学习XR-99LAN·2023-01-04 11:16

等时替代模型（ Isotemporal Substitution Model）

特点（三）传统ISM（四）成分ISM1.基础理论1）成分数据的代数空间——单形空间(simplex)2）等距对数比(isometriclogratio,ilr)变换[^4]2.成分ISM分析过程二、相关文献阅读
姚巨龙·2023-01-03 18:36
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