前言 楼宇作为建筑基础设施的主体,为人们提供着重要的生存空间.随着物联网.人工智能概念的兴起以及智慧城市如火如荼的开展,智能楼宇的重要性越发突显. 随着城市现代化建设的发展,建筑的智能化,特别是公用建筑的智能系统,涵盖了越来越多的内容,建筑智能化系统工程设计的出发点,应以建筑为平台配置各功能系统,为人们提供一个投资合理.高效.舒适.便利的环境空间,以适应当前现代建筑的需要.现代化的 CBD 是以高度的智能化为其主要功能目标的,而 智能楼宇 三维可视化 系统是现代楼宇智能化的体现.   HT fo

前言 随着智慧城市建设的不断发展,智慧园区作为智慧城市的先行区,其覆盖区域越来越大,产值越来越集中,对于园区数字化建设和智能化管理的诉求也愈加强烈.园区数字化管理是以实现园区多维度业务数据汇聚.融合.共享,通过可视化技术将园区运维进行一体化管理,进而实现一区多园的建设,推进城市的数字化和智能化的建设. 通过图扑软件的可视化引擎以及地理信息系统(Geographic Information System,GIS) 相关技术,对智慧园区运营中心(Intelligent Operations Cent

文章前,先聊点啥吧. 最近元宇宙炒的挺火热,在所有人都争相定义元宇宙的时候,资本就开始着手入场了.当定义明确,全民皆懂之后,风口也就过去了. 前两天看到新闻,新世界CEO宣布购入最大的数字地块,这块虚拟土地的投资金额约为  3200 万元人民币.在这之前新世界以及他购买的虚拟土地持有公司名称也都是鲜为人知的.这就是资本的力量,即打了广告,又占了风口坑位,一举多得,好像现在没个几千万上亿的动态,都不足以博得大众眼球. 那么何为元宇宙,为何不是元世界.元地球,而是疯狂到了宇宙这个范围.如果真的虚拟到

老子云:有道无术,术尚可求,有术无道,止于术. 咱开篇引用老子的话术,也没其它意思,只是最近学习中忽有感悟,索性就写了上来. 这句话用现代辩证思维理解,这里的"道" 大抵是指方法论,解决大部分问题的一般发展规律,例如学习的方法,解决问题的方法,获取知识的方法.而这里的"术"就可以理解为解决具体问题的技术,例如,一门手艺,一项专业,一个技能等.老子的意思是要掌握一般事物的发展规律... 学习技术,也是一样,比如咱最近专注的3D技术,往行而上了说,道在于实践中求知的方法

行业背景 随着中国制造 2025 计划的提出,新一轮的工业改革拉开序幕.大数据积累的指数级增长为智能商业爆发奠定了良好的基础,传统制造业高污染.高能耗.低效率的生产模式已不符合现代工业要求. 图扑拖拽式智慧工厂编辑器,0 代码搭建 2D 和 3D Web 工业组态,打造可视化大屏,助力制造企业持续改进流程.预防问题发生.优化运营效率,跳出空间限制彻底改造价值链,重塑企业核心竞争力!它不仅能提高工厂生产效率,还能帮助积累和分析大数据,构建高效.节能.绿色.环保.舒适的人性化工厂. 传统工厂缺点 机

GE的一个NB视频:http://v.youku.com/v_show/id_XMjk0NTMzODIyNA==.html http://www.gongkong.com/news/201701/354714.html “Digital Twin”既不是西门子的提出的,又非GE出品.根据目前所看到的资料,Digital Twin一词由美国密歇根大学的Michael Grieves教授,于2003年在他所讲授的PLM(产品生命周期管理)课程上引入,并且于2014年在其所撰写的“Digital Tw

数字孪生和平行系统作为新兴技术,在解决当今人工智能邻域面临的信息量大,干扰信息不确定因素多,与人的参与沟通更加紧密,人机互动更加重视,为了使人们有更好的体验人工智能带来的便利,急需推动信息物理社会的高度融合,将人重重的放入其中,这两个模型为解决此问题带来了新思路,将成为未来智能制造.智能管理等领域的重要发展方向,但是目前理论研究和实际应用还处于萌芽阶段,在看了杨林瑶等几位老师发的论文<数字孪生与平行系统: 发展现状.对比及展望>后做了一些整理,感觉思路比较新颖,将以表格对比形式展现,供大家参考

[摘要] 一个不会直播的云服务架构师,不是一个好的攻城狮! 在这个全民直播的时代 一个不会直播的云服务架构师 不是一个好的攻城狮 3月23日15:00-15:50,华为云IoT物联网数据分析服务架构师周仕鹏老师,开启了他人生中的第一场直播.在历经了直播小白都会遇到的紧张.认真筹备.期待.再度紧张的一系列过程后,周老师终于站在了直播间,与大家侃侃而谈“以数字资产模型为核心驱动的一站式IoT数据分析实践”,并在直播过程中演示了物联网数据分析Demo开发流程. 直播结束后,小编在后台悄悄问了下周老师:

本文介绍: 在本地运行ADT Explorer 并连接Azure Digital Twins 实例: 使用 VS CODE DTDL插件开发第一个 模型文件: ADT Explorer的几个基本功能: 使用ADT Explorer 上传模型文件并生成 twin 孪生: 视频演示: https://www.51azure.cloud/post/2021/4/12/azure-digital-twins-adt-explorer 重点图文步骤: 下载并在本地运行ADT Explorer 在ADT首页

前言 科技馆是一种参与型体验型的博物馆,以传播科学知识.培养公众的科学创新技术为宗旨,并以其生动的展现方式得到公众的广泛欢迎.一直以来,我国科技馆的发展受到各种因素的制约和影响,发展缓慢.如今在我国经济.文化.科技.互联网等全面快速发展的大背景下,科技馆促进可持续健康发展,探索科学发展新路子,注入新的强大动力,是当前重大课题. 图扑科技作为厦门市级重点软件企业,积极响应科技馆发展新模式,采用 Hightopo 自主创新的 HT for Web 可视化产品搭建的智慧科技馆,为科技馆赋能,在科学传播

使用L2正则化和平均滑动模型的LeNet-5MNIST手写数字识别模型 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献Tensorflow实战Google深度学习框架 实验平台: Tensorflow1.4.0 python3.5.0 MNIST数据集将四个文件下载后放到当前目录下的MNIST_data文件夹下 L2正则化 Dropout 滑动平均方法 定义模型框架与前向传播 import tensorflow as tf # 配置神经网络的参数 INPUT_NODE = 78

持久化的基于L2正则化和平均滑动模型的MNIST手写数字识别模型 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献Tensorflow实战Google深度学习框架 实验平台: Tensorflow1.4.0 python3.5.0 MNIST数据集将四个文件下载后放到当前目录下的MNIST_data文件夹下 定义模型框架与前向传播 import tensorflow as tf # 定义神经网络结构相关参数 INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 LA

本文原创 如转载请注明出处!!! 本博客地址http://www.cnblogs.com/we-jack 本文原创,如果有同样需求的小伙伴请第一时间联系我 或者在留言区留言 上次为大家提供了3D模型的展示之后 发现网上有很多想要计算3D模型表面积和体积的需求 那么经过掉了几百根头发的艰辛历程之后 终于为大家解决了这一需求 按照惯例先上图为证 当然我这样写 有的人认为我在忽悠 你说你的体积 表面积是这就是这啊 没有可验证性么 那好~ 没有对比就没有伤害 下面是某3D打印网站上传同样模型后给出的数据

  数字化推动钢铁工业转型升级 数字时代,随着数字地球,数字中国,数字工厂等数字化建设的不断深入,以地理信息系统(Geographic Information System, GIS)为基础,融合大数据可视化.云计算.物联网以及人工智能等新一代信息技术,颠覆传统GIS应用, 激发了地理信息产业新的生命力,让地理信息应用越来越广泛,走向时代的舞台. 界面简介及效果预览 钢铁作为国民经济发展的重要基础原材料,钢铁行业的产品创新为中国经济的发展提供有力的支撑."十三五"以来,中国的钢铁工业从

由于项目需要展示3d模型,所以对three做了点研究,分享出来 希望能帮到大家 先看看效果: three.js整体来说 不是很难 只要你静下心来研究研究 很快就会上手的 首先我们在页面上需要创建一个能够放置3D模型的画布 也可以说是初始化 Three var WIDTH,HEIGHT; var renderer; function initThree() { WIDTH = document.documentElement.clientWidth/2; <!--{foreach from=$re

选取gltf格式时,出现模型为黑色,模型出不来 原因: 我们设计部可能是用maya或者3dmax去做:在模型导出时,没有gltf格式:如果maya或者3dmax导出obj然后导进blender,再导出gltf格式,就容易再格式转换的过程中出现数据丢失.(这时候你会发现你展示出来的模型为黑色,在你代码没有问题的情况下,你会发现后台也不报错,别的模型也可以展示出来) 解决办法: 我们把设计部做出来的模型导出来,放进这个网站进行格式转换 www.sketchfab.com  模型网站(gltf,fbx

1.使用基于playcanvas的离线编辑器制作模型效果 2.使用基于playcanvas的开发包读取编辑好的3d模型进行在线3d展示 效果如下:

从完成一个简单的『手写数字识别任务』开始,快速了解飞桨框架 API 的使用方法. 模型开发 『手写数字识别』是深度学习里的 Hello World 任务,用于对 0 ~ 9 的十类数字进行分类,即输入手写数字的图片,可识别出这个图片中的数字. 本任务用到的数据集为 MNIST 手写数字数据集,用于训练和测试模型.该数据集包含 60000 张训练图片. 10000 张测试图片.以及对应的分类标签文件,每张图片上是一个 0 ~ 9 的手写数字,分辨率为 28 * 28. 环境配置 直接去飞桨AI S

from keras.datasets import mnist (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data() #train_images 和 train_labels 是训练集 train_images.shape#第一个数字表示图片张数,后面表示图片尺寸,和之前我在opencv上遇到的有所不同 #opencv上是前面表示图片尺寸,后面表示图片的通道数量 输出: (60000, 28,

#  点我查看 参考文献 py中一个web应用,Streamlit 是一个开源 Python 库,可让您轻松创建和共享用于机器学习和数据科学的精美自定义 Web 应用程序.只需几分钟,您就可以构建和部署强大的数据应用程序 - 不用前端,只要能写脚本就能写出精美的页面 我试用了一下没用半小时确是能写出页面来,讲效率比django ,Flask要快,节约了复杂的前端学习时间, 更新时间戳2021/07/08 下面例子,目前教程效少,只能移步官网查看文档 https://docs.streamlit.