前言今天要介绍的内容是利用EAST算法检测自然场景下的文本。paper，很早就开源了，如今移植到OpenCV中，实在太cool了。OpenCV3.4.2包含了很

ThinkPHP仿易企秀微场景，可以预览、自定义、采集模板，功能齐全可运行，是学习的好项目

Unity_Detection2AR 一种将对象定位合并到常规计算机视觉对象检测算法中的简单解决方案。 想法：没有太多的开源实时3D对象检测。 这是一个使用“更流行”的2D对象检测，然后使用几个特征点对其进行本地化的示例。 它使用最近发布的进行对象检测，并使用ARFoundation进行AR。 它可以在iOS和Android设备上使用。 目前支持微小的Yolo2和3。 要求 "com.unity.barracuda": "1.0.3", "com.unity.xr.arfoundation": "4.0.8", "com.unity.xr.arkit": "4.0.8", "com.unity.xr.arcore": "4.0.8" 用法 它是在Unity 2020.2.1中开发的，需要具有更新的AR包的产品就绪的梭子鱼。 梭子鱼的预览版似乎不稳定，可能无法正常工作。 在Unity

https://blog.csdn.net/qq_50594161/article/details/129461858与蒙特卡洛法不同，拉丁超立方采样改进了采样策略能够做到较小采样规模中获得较高的采样精度，属于分层抽样技术，设定风光出力遵从正态分布normrnd，从而实现场景的大规模生成，并通过概率距离快速削减法完成了场景的削减，出图效果可以点击下面这个链接。https://blog.csdn.net/qq_50594161/article/details/129461858

白皮书聚焦6G总体愿景需求，研判6G发展驱动力，预测6G市场趋势，凝练6G五大典型场景，设计6G关键能力指标，充分展现我国6G阶段性研究成果。 白皮书核心观点 1、从6G发展驱动力看，面向2030年及未来，人类社会将进入智能化时代，数字世界与物理世界将无缝融合，社会服务均衡化、高端化，社会治理科学化、精准化，社会发展绿色化、节能化将成为未来社会发展趋势。经济、社会、环境的可持续发展以及技术的创新演进将驱动移动通信技术持续从5G向6G迭代升级，推进6G向泛在互联、普惠智能、超强感知、全域覆盖、绿色低碳、安全可信等方向拓展。 2、从6G市场趋势看，面向2030年商用的6G网络中将涌现出智能体交互、通信感知、普惠智能等新业务新服务。预计到2040年，物联网终端将呈现千亿级爆发式增长、连接数占比超过90%，基于XR设备、全息设备等新型终端设备的沉浸式业务有望贡献超过一半的月均流量，最终为6G带来“千亿级终端连接数，万亿级GB月均流量”的广阔市场。 3、从6G典型场景看，6G将在5G原有的三大典型场景基础上拓展深化，全面支持以人为中心的沉浸式交互体验和高效可靠的物联网场景，有效融合通信、计

人耳具有提取感兴趣的声音、屏蔽噪声以及定位的功能。利用人耳听觉机理的听觉场景分析技术是语音信 号处理的有力工具。提出了一种新的基于听觉场景分析的盲分离方法,可以对多个源信号混合而成的2个传感器信 号进行分离。耳间时间差( ITD)和强度差( IID)包含信号源的位置信息。通过听觉外周模型对混合信号进行处理,得 到各个频率通道的 ITD和 IID,再对混合信号的频域表示进行聚类,可得到源信号的频域表示。由于 ITD和 IID分别 在高低频段起主要作用,聚类时对高低频段采取了不同的分类准则。仿真实验表明了该方

风景区 Scenic 场景描述语言的编译器和场景生成器。 请参阅以获取安装说明，以及有关 Scenic 语言、其实现及其与各种模拟器的接口的教程和其他信息。 有关该语言及其一些应用的描述，请参阅，它扩展了我们的（注意：自以来，Scenic 的语法略有变化，并且添加了许多功能，例如支持动态场景；这些在预印本中进行了描述）。 Scenic 由 Daniel J. Fremont、Edward Kim、Tommaso Dreossi、Shromona Ghosh、Xianyu Yu、Alberto L. Sangiovanni-Vincentelli 和 Sanjit A. Seshia 设计和实施。 如果您在使用 Scenic 时遇到任何问题，请向提交问题或通过联系 Daniel。 存储库的组织方式如下： src/scenic目录包含正确的包； examples目录中有很多 Sce

本人收集到的各种场景绝缘子数据，包含正常与缺陷，可用来训练绝缘子检测，分割或者缺陷绝缘子识别网络，持续收集中~

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1.直接运行main_csdn.py检查路径 2.算法的具体实现在BasicAlgorithm.py文件中，里面涵盖了BFS、DFS、Dijkstra、Greedy Best First Search、A*五种静态场景的路径规划算法，算法应用于二维的栅格场景 3.几种算法的基本关系： （BFS、DFS）广度和深度优先搜索，最基本的暴力求解算法 （Dijkstra）在BFS的基础之上添加了低成本优先的贪心策略（估价函数） （Greedy Best First Search）在BFS的基础之上添加了启发式 （A*）结合了估价函数和启发式 以上是我个人的理解以及代码实现，具体原理可参考站内其他资源~