是一种将球坐标系中的点转换为笛卡尔坐标系中的点的方法。球坐标系由半径、极角和方位角三个参数定义,而笛卡尔坐标系由x、y和z三个参数定义。
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来源:机器之心本文约3000字,建议阅读10分钟本文介绍了图力学网络(GMN)的构造与理论分析。 近年来,AI for Science 利用人工智能方法与物理、化学、生物等自然科学进行交叉融合,在一些重要的科学问题上(如蛋白质结构预测)取得了瞩目的进展。鉴于物理学科的基础性与重要性,AI+Physics 无疑是 AI for Science 不可缺失的一环。 为此,清华 AIR、计算机系与腾讯 AI Lab 合作共同发表论文《Equivariant Graph Mechanics Networks with
机器之心专栏 清华 AIR、计算机系与腾讯 AI Lab 清华 AIR、计算机系与腾讯 AI Lab 合作,共同提出等变图力学网络,实现了理论力学中的一类重要任务—多刚体系统模拟。 近年来,AI for Science 利用人工智能方法与物理、化学、生物等自然科学进行交叉融合,在一些重要的科学问题上(如蛋白质结构预测)取得了瞩目的进展。鉴于物理学科的基础性与重要性,AI+Physics 无疑是 AI for Science 不可缺失的一环。为此,清华 AIR、计算机系与腾讯 AI Lab 合作共同发表论文《
今天给大家介绍的是ICLR 2022 Poster的文章《Spherical Message Passing for 3D Molecular Graphs》。作者在此工作中考虑了三维分子图的表示学习,其中每个原子与三维的空间位置相关联。这是一个尚未得到充分探索的研究领域,目前还缺乏一个有效的信息传递框架。在这项工作中,作者在球坐标系(SCS)中进行了分析,以完整地识别三维图结构。基于此观察,作者提出了球形信息传递(SMP)作为一种新的和强大的三维分子学习方案。SMP显著降低了训练的复杂性,使其能够在大规模分子上有效地执行。此外,SMP能够区分几乎所有的分子结构,而未覆盖的案例在实际中可能并不存在。基于有意义的基于物理的三维信息表示,作者进一步提出了用于三维分子学习的SphereNet。实验结果表明,在SphereNet中使用有意义的三维信息可以显著提高预测任务的性能。结果还证明了SpherNet在可靠性、效率方面的优势。
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4、Cartographic(地理坐标系下经纬度的弧度表示),通常情况下通过它和WGS84坐标系之间互转。
这个时候,我们知道半径r = 2 所有的角度都是适合的 我们很容易得到一个圆:
代码:https://github.com/url-kaist/outlier-robust-radar-odometry.git
1球心坐标(ECEF)与本地坐标(NEU) 假如你来到一个陌生城市,你很可能需要问路、通常会告诉你向北走100米,右转,向东走100米,理解起来很直观。你给儿子买了一个地球仪,你从北京(39,115)转到伦敦 (51,0),这个动作就可以分解为两步:先转到同一个经度(39,0),在转到同一个维度(51,0) 这个例子体现了一个问题:不同的地理范围下会使用更适合的坐标系。比如前者是局部的平面坐标,而后者是球面坐标。因此,同一个点相对不同的原点,具有不同的相对位置:既是地球上的一个经纬度,又是“出门右转富士康
文章:Curved-Voxel Clustering for Accurate Segmentation of 3D LiDAR Point Clouds with Real-Time Performance
WACV2021的一篇文章,将CenterNet的方案用到了旋转物体的检测中,设计了一种精巧的旋转框表达方式,免去了设计anchor麻烦,效果也非常好,而且代码也开源了。
标题:The algorithm to generate color point-cloud with the registration between panoramic imageand laser point-cloud
标题:Visual Semantic SLAM with Landmarks for Large-Scale Outdoor Environment
在向量微积分学中,雅可比矩阵是向量对应的函数(就是多变量函数,多个变量可以理解为一个向量,因此多变量函数就是向量函数)的一阶偏微分以一定方式排列形成的矩阵。
文章:RadarSLAM: Radar based Large-Scale SLAM in All Weathers
针对在移动机器人跟随目标的过程中目标消失的情景,提出了基于视觉跟踪与自主导航的机器人目标跟随系统。将机器人跟随问题分为目标在机器人视野内时的常规跟随和目标消失后的自主导航两种情况。
该部分将对基本的几何变换进行学习,几何变换的原理大多都是相似,只是变换矩阵不同,因此,我们以最常用的平移和旋转为例进行学习。在深度学习领域,我们常用平移、旋转、镜像等操作进行数据增广;在传统CV领域,由于某些拍摄角度的问题,我们需要对图像进行矫正处理,而几何变换正是这个处理过程的基础,因此了解和学习几何变换也是有必要的。
机械臂在不同环境下、不同任务条件下其控制的目的和策略也不同。当机械臂在自由空间中时,其主要进行位置和姿态的控制,根据任务轨迹的不同,其包括点到点的控制以及轨迹跟踪控制。
MySQL的GIS(空间信息系统)功能从8.0开始进行了大幅改进,包括支持空间数据参照系统,空间数据索引等等新功能和新特性。
摘自数学中国 表白?是需要创新的!今天我就教你如何用数学表白。 ◆ ◆ ◆ 小故事 笛卡尔,17世纪时出生于法国,他对于后人的贡献相当大,他是第一个创造发明坐标的人,可惜一生穷困潦倒。一直到52岁,仍
算法分为4个流程,首先用yolov5s模型从原图中识别出仪,接着用yolov8x-pose模型检测出仪表中的刻度线、指针的关键点,再用DBNetpp模型检测出数值框并用SATRN模型进行文本识别,最后后处理得到读数结果。
寄语:本文将对传统图像算法的数据增广方式进行学习,以最常用的平移和旋转为例,帮助大家梳理几何变换的概念和应用,并对其在OpenCV的框架下进行了实现。
作者:Yukai Ma , Xiangrui Zhao , Han Li , Yaqing Gu , Xiaolei Lang ,Yong Liu
下面通过css实现动画效果,可以使用脚本化的css实现滑入,轮廓伸缩的列表,即动态的HTML,一个过时的说法DHTML
CAN: Revisiting Feature Co-Action for Click-Through Rate Prediction(ArXiv2020)
论文:NV-LIO: LiDAR-Inertial Odometry using Normal Vectors Towards Robust SLAM in Multifloor Environments
一, 笛卡尔坐标系 笛卡尔坐标系是数学中的坐标系,而计算机中则采用屏幕坐标系统. 而三维坐标系则没有一个工业标准,分别有 Y轴向上(y-up)的坐标系,
势能面扫描可以用来研究势能随少数几个坐标变化的情况,分为刚性扫描和柔性扫描两种。刚性扫描是指被扫描的坐标变化后,不改变未被扫描的坐标,相当于做一系列单点能计算。对于刚性扫描,本公众号之前已经有过介绍,见《用高斯做势能面扫描(一):刚性扫描》。柔性扫描是指被扫描的坐标变化后,固定被扫描的坐标优化分子结构,相当于做一系列限制性优化。刚性扫描所需的计算资源更少,但是由于刚性扫描只考虑了一个自由度,其计算结果对势能面的描述不如柔性扫描更真实。
AI 科技评论按:UBER AI Lab 最新研究发现卷积神经网络在处理坐标变换问题上存在惊人的「无能」缺陷,并提出了一种简单的 CoordConv 策略修复了这一缺陷。AI 科技评论把 UBER AI Lab 的这篇文章全文翻译如下。
glTF(Graphics Library Transmission Format)是一种用于存储3D模型和场景的格式。它是一种开放的标准格式,可用于在不同的3D引擎和软件之间传输和交换3D模型和场景数据。
3D坐标系是3D游戏开发与VR开发中的基础概念。一般而言3D坐标系都是使用的 笛卡尔坐标系来描述物体的坐标信息,笛卡尔坐标系:分为左手坐标系与右手坐标系
如何安全有效的规划行驶路线,是自动驾驶汽车需解决的最大的难题之一。事实上,路径规划技术,现阶段是一个非常活跃的研究领域。路径规划之所以如此复杂,是因为其涵盖了自动驾驶的所有技术领域,从最基础的制动器,到感知周围环境的传感器,再到定位及预测模型等等。准确的路径规划,要求汽车要理解我们所处的位置以及周边的物体(其他车辆、行人、动物等)会在接下来的几秒钟内采取什么样的行为。另一项关键技术是轨迹生成器(trajectory generator),其产生输入路径规划算法的参考轨迹。
3 月 11 日,零一万物宣布推出基于全导航图的新型向量数据库 「笛卡尔(Descartes)」,其搜索内核已包揽权威榜单 ANN-Benchmarks 6 项数据集评测第一名。
今天给大家介绍的是ICLR2022上underreview的文章《An autoregressive flow model for 3d molecular geometry generation from scratch》。虽然目前已经开发了多种方法来生成分子图,但从零开始生成分子的三维几何结构问题并没有得到充分的探索。在这项工作中,作者提出了G-SphreNet,一种生成三维分子几何的自回归流模型。G-SphereNet采用了一种一步步将原子放置在三维空间上灵活的顺序生成方案,它并不直接生成三维坐标,而是通过生成距离、角度和扭转角来确定原子的三维位置,从而确保不变性和等变性。此外,作者建议使用球形信息传递和注意力机制进行条件信息提取。实验结果表明,G-SphreNet在随机分子几何结构生成和目标分子发现任务方面优于以往的方法。
3 月 11 日,零一万物宣布其成功研发出基于全导航图的新型向量数据库 “笛卡尔(Descartes)”,并包揽权威榜单ANN-Benchmarks 6 项数据集评测的第一名。
形状识别中常见的即是矩形框的识别,识别的主要步骤通常是:图像二值化,查找轮廓,四边形轮廓筛选等。当识别的目标矩形有一条边被部分遮挡,如图1所示,传统的识别方法就不能达到识别的目的。
今天尝试的软件GeoGebra,是自由且跨平台的动态数学软件,可覆盖数学学习的各个阶段,包含了几何、代数、表格、图形、统计和微积分,非常便于使用。
Hough(霍夫)变换是一种用于检测线、圆或者图像中其他简单形状的方法。最初Hough变换是一种线变换,这是一种相对较快的检测二值图像中直线的方法,可以进一步推广到除简单线之外的情况。
今天给大家介绍一篇WSDM2022阿里妈妈在CTR预估方面的工作,这篇工作重点探讨了什么样的特征交叉才是最有效的,并提出了一种代价较小的近似笛卡尔积的特征交叉模型。
Deep kinematic inference affords efficient and scalable control of bodily movements
这篇文章将会详细介绍格拉姆角场 (Gramian Angular Field),并通过代码示例展示“如何将时间序列数据转换为图像”。
空间数据模型可以分为三种: 场模型:用于描述空间中连续分布的现象; 要素模型:用于描述各种空间地物; 网络模型:可以模拟现实世界中的各种网络;
线性代数是用来描述状态和变化的,而矩阵是存储状态和变化的信息的媒介,可以分为状态(静态)和变化(动态)信息来看待。
x轴、y轴朝向并非固定,如:OpenGL和DirectX使用了不同的二维笛卡尔坐标系。
要解决这个问题首先得理解地球椭球这个概念,这里直接用武汉大学《大地测量学基础》(孔详元、郭际明、刘宗全)的解释吧:
将提供的2DLiDAR数据集’b0-2014-07-11-10-58-16.bag’,转为matlab的.mat数据文件,这其中包括有5522批次扫描数据,每次扫描得到1079个强度点。如下:
圆栗子 编译自 blog.piekniewski.info 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 前几天,Uber AI实验室发布了一篇非常瞩目的论文,说卷积神经网络 (CNN) 在一些很简单很直
当我们打开一个用于表示分子构象的xyz文件或者pdb文件,很容易可以理解这种基于笛卡尔坐标的空间表征方法。但是除了笛卡尔坐标表示方法之外,其实也有很多其他的方法用于粗粒化或者其他目的的表征方法,比如前一篇文章中所介绍的在AlphaFold2中所使用的残基的刚体表示方法。而这种刚体坐标,在本质上来说也是一种特殊的分子内坐标表示方法,因为对于每一个残基而言只有旋转和平移的自由度,而残基内部是保持互相之间相对静止的。换句话说,每一个残基的内坐标是保持不变的,本文主要介绍分子的内坐标表示方法。
前三篇介绍了坐标系和矩阵的数学知识,从本篇开始,我们试图运用这些知识来解决实际问题。
关于作者:JunLiang,一个热爱挖掘的数据从业者,勤学好问、动手达人,期待与大家一起交流探讨机器学习相关内容~
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