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如何在给定scnvector3点阵列的情况下创建成角度的平面

在给定scnvector3点阵列的情况下,创建成角度的平面可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,将给定的scnvector3点阵列转换为平面上的点坐标。scnvector3是SceneKit框架中表示三维空间中点的数据结构,需要将其转换为二维平面上的点坐标。可以使用点阵列中的点的x和z坐标来表示平面上的点的x和y坐标。
  2. 然后,使用转换后的平面上的点坐标计算平面的法向量。法向量垂直于平面,并且可以通过计算平面上的两个向量的叉积得到。选择平面上的三个点,计算其中两个点形成的向量,然后计算这两个向量的叉积,即可得到平面的法向量。
  3. 接下来,将法向量转换为角度表示。可以使用向量的反余弦函数(acos)来计算法向量与参考向量之间的夹角。参考向量可以是平面上的任意向量,例如(0, 0, 1)表示平面的垂直向上的方向。将得到的夹角转换为角度表示即可。
  4. 最后,根据需要,可以将角度的平面用于各种应用场景。例如,可以将其用作游戏中的地面或墙壁,或者用于建筑设计中的平面布局等。

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    PNAS:基于频率标记EEG分离视觉皮层数值和连续幅度提取的数值神经特征

    1、研究背景 当涉及到五个以上对象的集合时,我们可以不通过计算而快速得出对象数目的近似值。人类和其他动物物种一样,都有一种对数值数量的直觉。这种近似大量数值的能力背后的认知机制仍然存在诸多争论。研究人员偏向于假设我们拥有一个近似数字系统(ANS),这是一种特定的系统,它从视觉场景中提取数值并建立离散数值尺度的心理表征。然而,一组对象不仅具有数量特征,而且还具有多个连续的视觉特征,包括单个对象的尺寸和集合的范围。这些连续的尺度维度本质上与数值相关(例如,数值越多的集合自然占据更大的区域),并且可以用作获取数值的关键视觉提示。这使得一些作者提出,数字处理没有特定的认知机制,数值要么由一般的尺度机制处理,要么来自连续维度的组合。到目前为止,关于连续尺度对数值处理的贡献还没有达成共识,大量的证据表明,它们既可以促进数值判断,也可以干扰数值判断。当前的研究利用了一种频率标记电生理学方法,将数值从连续的尺度维度中分离出来,并测量两者共同驱动的特定大脑反应。 人类根据数值辨别对象集合的能力被认为与其他动物物种一样,早在语言发展之前很久就存在于婴儿身上。有大量的行为和神经成像证据证明了这种数值能力。例如,最近的实验强调了一种自发的偏向,即当参与者必须从三个点集中选择奇数项或将集合归类为“大”或“小”时,自发地倾向于数值而不是连续的尺度:在这两种情况下,数值都被自发地选为决定标准。此外,一些研究确定了人类和猴子顶叶皮质中特定的调节数值的神经元群体。理论模型假设,这种数值能力背后的机制在于将感觉输入转化为对视觉场景中存在的元素数量的抽象估计。然而,现有的这种机制的经验证据仍然是有问题的,因为连续的尺度变化与数值变化之间存在内在的关联。连续的尺度而不是数值本身可以解释观察到的结果。这是一个悬而未决的问题:认知系统是否能够快速提取必要的数字信息,以建立一个独立于连续尺度变化的表征——如果系统具有这种能力,那么随着数字的处理,协同变化的连续尺度信息会发生什么?ANS理论提出,在归一化阶段中会过滤掉所有连续的尺度,但由于连续尺度会严重影响数值判断,因此没有太多关于该过滤阶段的证据。 另一种理论认为,数值与连续的尺度处理有关。其中,尺度理论(ATOM)用一个独特系统来描述连续尺度和数值之间的关系,该系统能够表示任何类型的离散和连续尺度,包括数值、时间(持续时间)和空间(扩展)。一些作者提出了连续量和离散量的一般尺度概念,其中尺寸知觉在发展和进化上都比数值更为原始,而连续尺度在数值尺度处理的发展中起着关键作用。有大量的经验证据支持数值和连续尺度的公共和独立神经区域。在人类顶叶皮质内发现了用于数值和连续尺度提取的部分重叠的地形图,尽管在这些地形图中不同的神经调节和组织方式暗示了不同的处理机制。根据最近的功能性(fMRI)荟萃分析,在这些重叠区域内,右侧顶叶被确定为广义尺度处理系统的一个可能的解剖学位置。此外,一些作者认为,数值只是一种抽象的认知结构,是对视觉刺激中存在的所有连续尺度特征进行加权的结果,并且数值是通过根据特定情境的需要对低层感官信息进行自适应重组来提取的。这种感觉整合(SI)理论假设所有现有的数值提取证据都可以用处理连续尺度整合的认知控制机制来解释。 理清这些假设和理解数值处理机制的主要挑战是将数值从连续尺度中分离出来。已经为行为任务开发了几种控制连续维度的简洁方法,但是它们控制整个刺激集合中的所有尺度变化,尽管每个刺激仍然包含关于数值和连续维度的信息。事实上,任何视觉刺激都携带有关数值和连续尺度的信息。因此,在严格意义上,这些方法都不能将数值从非数值尺度处理中分离出来。重要的是,这一局限性适用于到目前为止提供的几乎所有支持ANS理论的证据。 当前的研究使用了频率标记方法,该方法包括记录稳态视觉诱发电位(SSVEP),其对应特定于单个给定维度上周期性刺激变化的神经反应。SSVEP已经成功地记录到对数值变化的反应,本研究通过频率标记的实验范式系统地隔离了对数值和连续尺度的区别,该范式不需要明确的任务(因此也不需要决定或判断):视觉刺激遵循的是oddball范式,即在一系列标准刺激中周期性地引入偏差刺激。关键的是,研究人员严格控制了周期性变化的性质,因此只有考虑中的维度才会周期性波动。该操作允许记录与目标维度中的变化同步的神经响应,因为只有该特定维度会定期更新。目前的设计允许通过将每个维度指定为在单独的实验条件下的周期性偏差,来跟踪在数值中以及每个连续维度中的变化的神经辨别力。如果视觉系统对相对于波动维度的周期性变化很敏感,那么大脑应该产生与偏离频率及其谐波同步的反应。因此,研究人员能够记录与数值和每个连续维度的区别特别相关的大脑活动。

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