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深度报道的结构
第四节、深度报道的主体结构搭建这类报道必然在篇幅上相对较长。一般是占一个整版以上,如《中国青年报》的“冰点"深度报道,篇幅一般占对开的报纸一个整版,8000字左右,基本都在5000字以上。在文中都需要用小标题来分隔内容并提示内容.它的分层小标题如同消息的标题,既要抓住矛盾的关键点,又要罗马法原论能吸引读者的眼球;同时,深度报道在结构上要有严密的逻辑关系来围绕主题证明新闻真相,这就需要在写作中搭建出
时间:2023-11-11 热度:58℃
21年3月步科EdgeAccess远程运维
祥林嫂之死21年3月步科EdgeAccess远程运维您的部门: [单选题] *○销售部○应用技术部○商务,电商,400○HMI产品部,研发部○生产中心等其他部门您的姓名: [填空题] *_________________________________1. Edgeaccess客户端后设备不在线,请十分详细描述指导客户解决问题的步骤与方法? [填空题] *_____________________
时间:2023-10-14 热度:19℃
人脸姿态估计(计算欧拉角)
⼈脸姿态估计(计算欧拉⾓)1.什么是⼈脸姿态估计问题⼈脸姿态估计主要是获得脸部朝向的⾓度信息。⼀般可以⽤旋转矩阵、旋转向量、四元数或欧拉⾓表⽰(这四个量也可以互相转换)。⼀般⽽⾔,欧拉⾓可读性更好⼀些,使⽤更为⼴泛。本⽂获得的⼈脸姿态信息⽤三个欧拉⾓(pitch,yaw,roll)表⽰。欧拉⾓动图注解pitch:俯仰⾓,表⽰物体绕x轴旋转yaw:偏航⾓,表⽰物体绕y轴旋转roll:翻滚⾓,表⽰物体
时间:2023-09-25 热度:14℃
SIFT算子综述
SIFT算子综述一、引言描述子(Descriptor),又称为局部描述子(Local Descriptor)或局部不变描述子(Local Invariants Descriptor),是描述图像局部区域的一种技术,它由两个过程组成:特征检测(region detector)和描述子生成(computing descriptors)。特征检测是在图像的空间域和尺度域中寻感兴趣的区域并进行定位,描述
时间:2023-09-16 热度:17℃
斜拉桥ansys建模
斜拉桥ansys建模沙甸事件/prep7/title, cable_stayed bridge,author is Sunhang/,define the keypoints*set,alfa1,10 !angle of tower upside*set,alfa2,65 !angle of tower downside*set,alfa3,79.04594
时间:2023-09-09 热度:17℃
一篇好的论文怎么写——必看的4个模块
一篇好的论文怎么写——必看的4个模块山野的呼唤写论文有以下四个模块:沁水阳光农廉网1、目的/主要想法:在开始写作之前,需要有一个想法来写,把想法写成一段话,这是论文陈述,也是个人的主要想法。2、标题:为论文选择一个能表达出主要想法的标题。标题建议包括一个动词,希望标题让人想要阅读自己要说的话。3、介绍:介绍是一个简短的段落,只是一两句话,陈述论文并向读者介绍主题。王磊晓芬全文阅读道格拉斯4、结论:
时间:2023-09-03 热度:18℃
四杆桁架结构的有限元分析命令流
四杆桁架结构的有限元分析 在ANSYS平台上,完成相应的力学分析。即如图1所示的结构,各杆的弹性模量和横截面积都为, ,基于ANSYS平台,求解该结构的节点位移、单元应力以及支反力。图1四杆桁架结构完整的命令流!直接生成有限元模型/ PREP7 !进入前处理 /PLOPTS,DATE,0&
时间:2023-08-30 热度:18℃
人体姿态估计-评价指标(一)
⼈体姿态估计-评价指标(⼀)⼈体姿态估计-评价指标(⼀)摘要⼈体姿态估计可以细分成四个任务:单⼈姿态估计 (Single-Person Skeleton Estimation)、多⼈姿态估计 (Multi-person Pose Estimation)、⼈体姿态跟踪 (Video Pose Tracking)、3D⼈体姿态估计 (3D Skeleton Estimation)。单⼈姿态估计: 输⼊
时间:2023-08-28 热度:29℃
基于深度学习关键点检测的发票图像畸变校正方法的制作流程
本技术提出一种基于深度学习关键点检测的发票图像畸变校正方法,属于图像处理技术领域。本技术解决了对票据图像畸变进行校正的问题,其技术方案要点为:首先,训练数据标注及增强;其次,设置网络结构及训练参数;然后,利用网络结构及训练参数设置训练关键点检测模型,保存训练后的模型;再然后,利用训练后的模型进行票据关键点检测;最后,利用检测到的关键点进行票据对齐。本技术可以快速、精确、适用于自然场景,对校正后的图
时间:2023-11-20 热度:17℃
openpose参数量
openpose参数量 OpenPose是一种通用的人体姿势估计系统,它可以检测出一张图片或一段视频中的人体姿势,并提供准确的姿势估计数据。OpenPose在计算机视觉领域中被广泛应用,可以帮助我们了解人体姿态对于健康、生理和医学研究的重要性。然而,这个系统的参数量是一个很大的问题,在这篇文章中,我们将详细地讨论OpenPose参数量的问题,并提供相关的解决方案。三维打印
时间:2023-11-18 热度:18℃
(原)人体姿态识别Lightweightopenpose
(原)⼈体姿态识别Lightweightopenpose转载请注明出处:论⽂:官⽅pytorch代码:1 简介light weight openpose是openpose的简化版本,使⽤了openpose的⼤体流程。Light weight openpose和openpose的区别是:a 前者使⽤的是Mobilenet V1(到conv5_5),后者使⽤的是Vgg19(前10层)。b 前者部分层使
时间:2023-11-18 热度:11℃
openpose参数量
openpose参数量 OpenPose是一种通用的人体姿势估计系统,它可以检测出一张图片或一段视频中的人体姿势,并提供准确的姿势估计数据。OpenPose在计算机视觉领域中被广泛应用,可以帮助我们了解人体姿态对于健康、生理和医学研究的重要性。然而,这个系统的参数量是一个很大的问题,在这篇文章中,我们将详细地讨论OpenPose参数量的问题,并提供相关的解决方案。破碎机锤
时间:2023-11-18 热度:14℃
sift拼接算法流程
sift拼接算法流程sift拼接算法流程概述本文将介绍SIFT(尺度不变特征转换)拼接算法流程,这是一种常用于图像拼接的算法。SIFT算法是一种基于局部特征描述的图像处理算法,具有很好的尺度不变性和旋转不变性。算法流程概览1.图像预处理–调整图像的大小以适应拼接要求监控摄像机支架–将图像转换为灰度图像,去除颜信息2.特征点检测–使用SIFT算法检测图像的关键点–对每个关键点计算其尺度和方向3.特
时间:2023-11-14 热度:17℃
基于FPGA的视频图像拼接融合(附源码)。
基于FPGA的视频图像拼接融合(附源码)。设计的架构通过基于特征和关键点拼接两个视频输⼊来⽣成具有更宽视野的视频。 架构经过优化,可以实时⽣成输出。⼀、算法下图说明了描述算法每个步骤的系统框图该系统⼤致可以分为三个⼦系统:* 预处理* 基于 SIFT 的特征提取* 框架拼接(1) 预处理系统的输⼊视频流为 8 位 RGB 格式。输⼊的 8 位图像如图所⽰。视频流的每个单独帧将具有对应于
时间:2023-11-14 热度:15℃
Adams运动仿真
车辆工程技术96机械电子Adams 运动仿真李 医,李洪洋(沈阳理工大学,沈阳 110159)摘 要:随着汽车行业的快速发展,汽车驾驶模拟器以其安全性、经济性、高仿真度等特点,已经成为驾驶员训练及汽车研发过程中不可缺少的仿真设备,不仅降低驾驶员在训练过程中所花费的费用,而且更加的安全,便捷。虽然汽车模拟器有很多的优点,但是并没有在大众中进行大力推广和使用,未发挥汽车模拟的最大作用。关键词:运动仿真
时间:2023-08-07 热度:14℃
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