最近要做一个基站站点的可视化呈现项目。 我们首先尝试的是三维的可视化技术来程序，但是客户反馈的情况是他们的客户端电脑比较差，性能效率都会不好，甚至有的还是云主机。 因此我们先做了一个性能比较极致的3Ddemo，如下图所示：
2.5D游戏 是一种介于二维和三维之间的游戏形式。它通常在二维平面上展示游戏内容，但利用三维技术来实现更加逼真的图像效果。
4月8日消息，据韩国媒体TheElec报导，三星电子已经成功拿下了GPU大厂英伟达（NVIDIA）的2.5D封装订单。
选自arXiv 机器之心编译 参与：李泽南 对于现实世界物体的 3D 建模是很多工作中都会出现的任务。目前流行的方法通常需要对于目标物体进行多角度测量，这种方法耗费资源且准确度低下。近日，来自牛津大学等院校的研究者们提出了一种基于自编码器与 GAN 的机器学习 3D 建模方式 3D-RecGAN，可以在只需要一张图片的情况下准确构建物体的 3D 结构。该研究的论文即将出现在 10 月底于威尼斯举行的 ICCV 2017 大会上。 重建物体完整与准确的 3D 模型是很多工作中必不可少的任务，从 AR/VR 应
Cesium是国外一个基于JavaScript编写的使用WebGL的地图引擎。Cesium支持3D,2D,2.5D形式的地图展示，可以自行绘制图形，高亮区域，并提供良好的触摸支持，且支持绝大多数的浏览器和mobile。
2D和3D是机器视觉领域两个重要的概念，一个维度之差，带来的是从平面信息到空间信息的质的飞跃。
随着可视化技术的进步与发展，传统再生水厂组态系统所展示的组态页面已逐渐无法满足当前现阶段多样化的展示手段。使得系统对污泥处理处置及生产运行成本方面的监控、分析方面较为薄弱，急需对信息化应用成果和各项信息资源进行多元化的展示并支持多元化终端的便捷访问。
开源代码: https://github.com/megvii-research/OccDepth
除了先进制程之外，先进封装也成为延续摩尔定律的关键技术，像是2.5D、3D 和Chiplets 等技术在近年来成为半导体产业的热门议题。究竟，先进封装是如何在延续摩尔定律上扮演关键角色？而2.5D、3D 和Chiplets 等封装技术又有何特点？
2.5D 是通过二维的元素来呈现出三维的效果。其实在国外并没有 2.5D 这样的称呼，标准说法是 Isometric 风格，翻译过来就是等距设计，在中国称之为 2.5D。
Marvell公司在收购Inphi之后，补强了硅光芯片研发的能力，结合自身DSP芯片技术的多年积累，也成为了CPO领域的重要玩家。这篇笔记主要介绍下其在异质集成光引擎(optical engine)的最新进展。
今天分享一篇发表在MICCAI 2019上的论文：Automatic Segmentation of Vestibular Schwannoma from T2-Weighted MRI by Deep Spatial Attention with Hardness-Weighted Loss (原文链接：[1])。
为了更有效辨别 2D 与 2.5D 之间的区别，图扑软件选用 2D 空调装配生产线与 2.5D 化工厂安全流程作比较。通过自主研发的 HT 产品，采用 B/S 架构快速搭建零代码拖拽式 Web 组态可视化场景，以真实的场景化、图形化、动态化的效果，反映二者运行状态、工艺流程、动态效果之间的不同。
---- 新智元报道 编辑：时光 拉燕 【新智元导读】华为独立研发的3D芯片堆叠技术，它基于旧节点，却能增加新性能，华为新的芯片封装和连接技术将有何价值？ 据报道，华为开发了一种芯片堆叠工艺，并申请了专利，这将比现有的芯片堆叠工艺成本低得多。 不过，华为的这项技术是基于旧节点，但提高了芯片性能。 而这，可能有助于华为避开美国的制裁。 为什么要开发？ 美国政府将华为及其芯片供应商HiSilicon新思科技列入黑名单，现在要求所有生产芯片的公司都申请出口许可证。 而且，所有半导体生产都涉及美国开发的
先进集成电路封装技术是“超越摩尔定律”上突出的技术亮点。在每个节点上，芯片微缩将变得越来越困难，越来越昂贵，工程师们正在把多个芯片放入先进的封装中，作为芯片缩放的替代方案。
AI 训练数据集持续增长，所以需要支持 TB 级带宽的加速器。HBM3E提供高内存带宽和高能效解决方案，已成为 AI训练硬件的首选。
一、2.5D立体文字 1、2.5D立体文字照片如下 2、hello大家好，我来分享一个2.5D的立体文字特效。演示效果链接演示效果。如果想自己制作的话，代码块在下面，请大家自行观看！！！ <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width,ini
模型训练过程中涉及到的参数主要包含两大类，model data 和 non-model data，具体表示如下：
超短距离（USR）接口在2.5D封装技术上的重要性日益提高，已导致各种电气定义和电路实现。台积电最近介绍了其IP开发团队采用的方法，该方法用于并行总线，时钟转发的USR接口，以优化功率/性能/区域，即“ LIPINCON”。
2、从2MB的MRAM执行或者1.8MB SRAM执行，功耗可以低至3uA/MHz。
---- 新智元报道 来源：理光软件研究所 编辑：好困 【新智元导读】全球最轻的智能眼镜，超精细的立体油画打印，可以食用的PLAiR餐盒，还有什么黑科技？理光｜理创大赛把这些技术都开放给你，想怎么玩儿都可以！ 小编最近被拉去逛了个艺术展，看到那些油画除了艳丽的色彩竟然还有光影的效果，于是又心血来潮决定尝试一下。 第一步，打开搜索引擎；第二步，搜索如何画油画；第三步，点开第一个结果；第四步，关掉浏览器。经过长达10秒的学习，小编决定放弃，这个太难了。 好在，还有Plan B。打开PS套个滤镜，成了
上海6月1日起全面恢复正常生产生活秩序，坚持“动态清零”总方针不动摇，全面实施疫情防控常态化管理。上海市内地面公交、轨道交通全网恢复基本运行，轮渡恢复17条航线运营。上海三大火车站也全部恢复运行，从上海出发的运行班次在有序增加，运力也逐步恢复。
实际上，Chiplet 最初的概念原型出自 Gordon Moore 1965年的论文《Cramming more components onto integrated circuits》；Gordon Moore 在本文中不仅提出了著名的摩尔定律，同时也指出“用较小的功能构建大型系统更为经济，这些功能是单独封装和相互连接的”。
http://www-scf.usc.edu/~choyingw/works/GAIS-Net/WSAD/CVPRW_CameraReady.pdf
随着世界经济的不断发展，汽车作为一个如今随处可见的物体，从大体上概括是由四大部分组成：发动机、底盘、车身、电气系统。看似简单的几个名词组件，其内部却是由无数的细小零件构成，一辆汽车更是由上万个微小零件构成的一种机电产品。在汽车的设计、生产中，无论从汽车的外表到内饰，还是从风格到品质都蕴含着丰富的文化内涵。对汽车进行合理的设计和制造，会加速促进人类史上最有价值之一发明的进步，那么对于每一个步骤的把控，则成为了汽车完成和进步的关键要素！
2D图即平面示意图，图像呈现的是扁平化风格，画起来最简单。其本质是由不同形状和颜色的图片组合而成的。Ai可实现，论文中使用频率最高。
《Learning Shape Priors for Single-View 3D Completion and Reconstruction 》。再此分享给大家。同时也抛砖引玉吸引大家能够积极参与分享中。
2.5D等距轴测设计风格出现已经有不短时间了，很多人在群里问我这种风格该怎么做。那么本次我就分享一个PPT中简单的2.5D设计小示例，供感兴趣的朋友们练手参考用
Tiled 地图编辑器是一种用于通用目的的编辑器，可以用来创建2D和2.5D的地图。特点是比较好用，风格类似mini版的Photoshop Tiled 地图编辑器是一种用于通用目的的编辑器，可以用来创建2D和2.5D的地图。特点是比较好用，风格类似mini版的Photoshop。它可以用于制作多种类型的游戏引擎需要，而且支持使用插件读写map、增加用于引擎的map格式。最重要的开源，且有中文版! 瓦片地图编辑器Tiled Map Editor制作并保存为TMX格式的地图。只有瓦片是不够的。将瓦片组织成一张大
小心了！后面全是图！流量党请慎重考虑！ 从2015年开始，各大APP开始越来越少在升级新版本之后使用tutorial图（介绍、教育用户新版本的新功能），似乎产品经理们都意识到看tutorial图的寥寥无几，反而会让用户觉得很鸡肋体验差，而同时在appstore的中放置的APP截图也越来越趋向返璞归真，很少使用扁平式的插画来介绍功能，这使原本曾经在UI设计师们之间经常比拼的配图能力，似乎不那么被大家重视了。同时，也越来越多的UI设计师开始出现了找工作难的情况，一方面这当然是因为去年至今年整体互联网资金收紧，但是另一方面，也看到了公司的管理者们越来越轻视UI设计师存在的必要性了——因为似乎他们的作品都很相似，并没有那么多个性。
今天给大家介绍的是阿卜杜拉国王科技大学高欣课题组发表在“IEEE T MED IMAGING”上的一篇文章”A Rapid,Accurate and Machine-agnostic
只要我们一睁开眼，就能立刻看到周围的环境，这个辨认过程非常快，而且即使身处一个杂乱的环境，我们的眼睛也能辨别出每一个细节。视觉系统不仅可以检测和识别物体，而且可以推断出深层次的场景结构。
2020 年突如其来的疫情，不停地改变着我们的生活，一年一度的CdnLive 也『被迫』搬上了云端，从今天开始所有2020 年CdnLive 大会视频回放开放，老驴见缝插针地回看了几个研发大拿的演讲，所有技术热点的背后都要有平台的支撑，所谓的平台也就是解决方案，从ML 到3D IC, 我们看到技术耀眼的光，也深切体会到新技术带来的挑战，总有极少数的人类昂首直面这些挑战。C 记 Voltus 研发总监曾博士在今年的CDNLive 大会上分享了半导体工艺发展对签收工具带来的新挑战，及C 记在应对这些挑战的解决方案。
大掌教，从事游戏开发多年，精通 Cocos/Unity 等游戏引擎，精通安卓/iOS/H5等多种平台开发，发表过多个开源项目和 100 多篇原创博文，经验丰富，技术精湛。
上篇我们讲到了《可视化设计-数据时代的美味制造者（上篇）》，分析完了逻辑性的可视化概念与设计流程。
最近一直在读医学图像的论文，于是我打算写一个系列的阅读笔记，语言比较精简。在上一篇阅读笔记（https://zhuanlan.zhihu.com/p/505483978）中，分析了医学图像分割的混合 Transformer 网络：UTNet，在这一篇笔记中介绍的网络与 UTNet 思路完全不同，追求的是比 U 型网络更轻量级，但准确率更高的设计。还是先给下论文地址（刚刚接收）：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1746809422000891 。
7月3日消息，据韩国媒体ETNews的报导，韩国三星电子正在通过旗下先进封装（AVP）部门开发下一代半导体封装技术，被称之为“3.3D先进封装技术”，以替代昂贵的“硅中介层”。目标是应用在AI芯片上，计划于2026年第二季正式量产。
上周中国科协发布了2020重大科学问题和工程技术难题，硅光技术榜上有名，“硅光技术能否促成光电子和微电子的融合？”。这篇笔记聊一聊硅光芯片与电芯片的封装方案。
6月26日，晶圆代工厂联电发布公告称，将以新台币3.85亿元向西门子电子设计自动化公司（以下简称“西门子EDA”）取得研发生产软件。预计这将提供联电在晶圆堆叠（wafer-on-wafer）和芯片晶圆堆叠（chip-on-wafer）技术提供的3D IC规划及组装验证方案。换句话来说，联电也将具备2.5D、3D IC与扇出型晶圆级封装能力，以满足客户先进封装之需求。
三星和百度本周表示，两家公司将在2020年初开始批量生产AI加速器芯片。百度的昆仑芯片将使用三星成熟的14纳米制程技术制造，并使用三星的Interposer-Cube 2.5 D包装结构。
List of game engines that use lua: 2D Agen (Lua; Windows) Blitwizard (Lua; Windows, Linux, Mac) Cocos2d-x (C++/Lua/JS; Windows, Linux, Mac; iOS/Android/BlackBerry) Corona (Lua; Windows, Mac; iOS/Android) EGSL (Pascal/Lua; Windows, Linux, Mac, Haiku) G
楼宇自控是指楼宇中电力设备，如电梯、水泵、风机、空调等，其主要工作性质是强电驱动。通常这些设备是开放性的工作状态，也就是说没有形成一个闭环回路。只要接通电源，设备就在工作，至于工作状态、进程、能耗等，无法在线及时得到数据，更谈不上合理使用和节约能源。现在楼宇自控是将上述的电器设备进行在线监控，通过设置相应的传感器、行程开关、光电控制等，对设备的工作状态进行检测，并通过线路返回控制机房的中心电脑，由电脑得出分析结果，再返回到设备终端进行调解。
9月5日消息，全球第三大DRAM厂美光昨日在中国台湾召开发布会，表示在人工智能（AI）热潮之下，看好2022年至2025年高带宽内存（HBM）市场年复合成长率超50%，美光也在积极布局，旗下1β制程的HBM3 Gen2正在验证中，预计明年首季量产出货。
机器之心报道 机器之心编辑部 AMD、Graphcore 和英特尔 3D 芯片技术颠覆计算的方式。 高性能处理器研究表明，延续摩尔定律的新方向即将到来。每一代处理器都需要比上一代性能更好，这也意味着需要将更多的逻辑电路集成到硅片上。但是目前在芯片制造领域存在两个问题：一是我们缩小晶体管及其构成逻辑和内存块的能力正在放缓；另一个是芯片已经达到了尺寸极限。 摩尔定律。图源：wikipedia 光刻工具只能刻印大约 850 平方毫米的区域，大约是顶级 Nvidia GPU 的大小。 近几年，片上系统开发人员
前面还有好些坑要填，不过最近古柳啃了个较复杂的、Vue 实现的可视化作品的源码，虽然还有很多内容没看，但最核心部分涉及的各组件都有跟着实现了下，如何work的也过了遍，心里有数多了，于是就想趁热简单分享下、小结下。目前实现的效果如下。 链接：www.codex-atlanticus.it/#/
选自NiftyNet 作者：Eli Gibson等 机器之心编译 参与：蒋思源、李亚洲 近日，外科研究中心 WEISS、UCL 医疗影像计算中心（CMIC）和 HIG 等研究机构共同开源了 NiftyNet，即基于卷积神经网络的医疗影像分析平台，它为研究社区提供一个开放的机制来使用、适应和构建各自的医疗影像研究成果。 NiftyNet 是一个基于 TensorFlow 的开源卷积神经网络平台，来研究医疗影像分析和影像导向的治疗。NiftyNet 有着模块化的架构设计，能够共享网络架构和预训练模型。使用该模块
其中Viewer的配置项sceneMode可以指定3D、2D以及2.5D效果的地图。配置mapMode2D参数为Cesium.MapMode2D.ROTATE表示地图可以绕Z轴旋转。具体的参数通过camera的配置项heading来设置。
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