5G和新基建赋能智慧工地整体解决方案共116页.pptx 5G赋能的新基建设施解决方案共25页.pptx Ansys Twin Builder系统仿真&数字孪生解决方案1.7.pptx 化工数字孪生解决方案.pptx 数字孪生城市方案.pptx 数字孪生智慧园区建设方案数字孪生产业园区建设方案.pptx 数字孪生智慧水务可视化管理平台建设方案共27页.pptx 数字孪生智慧能源互联网系统架构解决方案全图.pptx 数字孪生赋能新基建智慧城市大脑大数据解决方案共176页.pptx 数字孪生赋能新基建智慧城市大脑智慧治理中心建设方案共65页.pptx 数字孪生赋能的智慧园区物联网云平台建设方案共100页.pptx 新基建5G智能化解决方案.pptx 新基建七大关键领域汇总方案共40页.pptx 新基建七大领域基础建设方案共19页.pptx 新基建之智慧交通系统解决方案.pptx 新基建解决方案：新基建数据中心方案共28页.pptx 智慧城市数字孪生解决方案.pptx 智能制造工业大脑数字孪生工业互联网建设解决方案图文共44页.pptx 集团企业数字孪生平台设计方案共205页.pptx

点选识别是计算机视觉领域中的一个关键任务，它通常涉及到图像中的特定目标检测与分类。在本项目中，我们利用了孪生神经网络（Siamese Network）这一强大的机器学习模型来实现点选识别。孪生神经网络因其结构对称而得名，它主要由两个共享权重的神经网络分支构成，常用于比较输入样本对之间的相似性。 孪生神经网络的核心思想是通过对比学习，使网络能够理解两个相似样本的特征表示应该接近，而不同样本的特征表示应该相距较远。在点选识别的应用中，我们可以训练网络以区分哪些图像区域包含目标点，哪些不包含。这在例如交互式界面设计、点击预测、图像标注等领域具有广泛的应用。 孪生网络的训练通常包括以下步骤： 1. **数据预处理**：我们需要准备一个包含点选信息的图像数据集。这些图像可以是用户在特定位置点击后的屏幕截图，每个图像都带有对应的点选标签。 2. **构建网络结构**：孪生网络的两个分支通常采用相同的卷积神经网络（CNN）结构，如VGG或ResNet，用于提取图像特征。这两个分支的权重共享，确保它们对所有输入执行相同的特征提取过程。 3. **相似度度量**：接下来，两个分支的输出特征向量会被送入一个距离度量函数，如欧氏距离或余弦相似度，以计算样本对之间的相似性。 4. **损失函数**：为了训练网络，我们选择一对相似和不相似的样本对，并定义一个损失函数，如 Contrastive Loss 或 Margin Loss，来衡量预测的相似度是否符合实际标签。 5. **优化与训练**：使用反向传播算法更新网络权重，使得相似样本对的损失值最小，而不相似样本对的损失值最大。 6. **评估与应用**：经过训练后，孪生网络可用于实时的点选识别，通过计算新图像与已知点选模板的特征距离，判断该点是否为用户可能的点击位置。 在实际应用中，孪生网络可以与其他技术结合，如注意力机制或者置信度阈值设定，以提高识别的准确性和鲁棒性。同时，为了适应不同的应用场景，可能还需要对网络结构进行微调，例如增加深度、引入残差连接等，以提升模型的表达能力。 在"点选-main"这个项目中，可能包含了训练代码、预处理脚本、模型配置文件以及测试数据等资源。通过对这些文件的深入研究，我们可以详细了解孪生网络在点选识别任务上的具体实现细节，包括数据处理方式、网络架构的选择、参数设置以及训练策略等。这为我们提供了学习和改进现有点选识别模型的宝贵资料。

在左-右孪生希格斯（LRTH）模型的框架中，我们考虑了最近一次在LHC上寻找高质子核共振的约束，并发现重中性玻色子ZH的质量低于2.76 TeV。 在这些约束下，我们研究了希格斯-格格勒耦合生产过程e + e-→ZH，e + e-→νeνe¯H和e + e-→e + e-H，上夸克汤河耦合生产过程e + e- →tt¯H，在e + e-对撞机上，希格斯自耦产生过程e + e-→ZHH和e + e-→νeνe¯HH。 此外，我们研究了希格斯玻色子的主要衰变模式，即h→ff′（f = b，c，τ），VV⁎（V = W，Z），gg，γγ。 我们发现LRTH效应相当大，因此e + e-对撞机上的希格斯玻色子过程可能是LRTH模型的敏感探针。

数字孪生车间glb模型集合

本项目的机械臂包含多个机械臂，可调节每个关节的运动角度。 通过输入滑动条数值来实现控制。 后期可将滑条控制改为实际数据控制，最后来实现数字孪生。 压缩包内包含整个项目，打开可直接运行，版本为2021f

1.项目利用TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency 词频-逆文档频率）检索模型和CNN（卷积神经网络）精排模型构建了一个聊天机器人，旨在实现一个能够进行日常对话和情感陪伴的聊天机器人。 2.项目运行环境：Python环境、TensorFlow 环境和Python包jieba、tqdm、nltk、pyqt5等。 3.项目包括4个模块：数据预处理、模型创建与编译、模型训练及保存、模型生成。数据来源于GitHub开源语料集，下 载地址为: https://github.com/codemayq。在TF-IDF模型中定义的架构为：计算TF-IDF向量，通过倒排表的方式找到与当前输入类似的问题描述，针对候选问题进行余弦相似度计算。模型生成一是通过中控模块调用召回和精排模型；二是通过训练好的召回和精排模型进行语义分类，并且获取输出。 4.准确率评估：测试准确率在90%左右。 5.项目博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/131540115

随着制造过程变得越来越数字化，数字孪生现在已经触手可及。通过为公司提供完整的产品数字化足迹，数字孪生使公司能够更快地发现物理问题，更准确地预测结果并构建更好的产品。现在，制造过程正变得越来越数字化。随着这一趋势的发展，许多公司经常难以确定应该采取什么措施来在运营和战略上推动和交付真正的价值。事实上，数字解决方案可能会为一个组织带来巨大的价值，而这在互联、智能技术出现之前是不可能实现的。最近特别吸引人的似乎是数字孪生体的概念：一个物理对象或过程的近乎实时的数字图像，有助于优化业务绩效直到最近，由于数字技术能力的限制以及高昂的计算、存储和带宽成本，数字孪生及其处理的大量数据通常对企业仍然难以捉摸

现阶段，智能制造系统是数字孪生体首要的、较大的应用领域。但仅仅只是考虑到这一情景还不够，战略上的思索也要从工业化、都市化和国际化的宏伟空间限度、从第四次工业革命和历次工业革命的宏伟时间尺度甚至人类幸福和文明的终结考虑，才可以确保发展战略的完善、一致和领跑。这就是终结逻辑思维，从最难、最高、最大的开始，倒序思索。

数字孪生灌区建设技术指南（试行）.pdf

随着制造过程变得越来越数字化，数字孪生现在已经触手可及。通过为公司提供完整的产品数字化足迹，数字孪生使公司能够更快地发现物理问题，更准确地预测结果并构建更好的产品。现在，制造过程正变得越来越数字化。随着这一趋势的发展，许多公司经常难以确定应该采取什么措施来在运营和战略上推动和交付真正的价值。事实上，数字解决方案可能会为一个组织带来巨大的价值，而这在互联、智能技术出现之前是不可能实现的。最近特别吸引人的似乎是数字孪生体的概念：一个物理对象或过程的近乎实时的数字图像，有助于优化业务绩效直到最近，由于数字技术能力的限制以及高昂的计算、存储和带宽成本，数字孪生及其处理的大量数据通常对企业仍然难以捉摸。