Mote3D 更新：当前版本是，即将发布一个新版本。 描述 Mote3D是一种自适应性强，易于使用的开源软件工具箱，用于生成具有周期性边界的随机微粒微观结构模型。 Mote3D可用于生成表示各种非均质工程材料的微观结构的虚拟模型，例如颗粒增强复合材料，部分烧结的陶瓷，粉末，开Kong泡沫或混凝土骨料以及某些纳米材料，生物材料或支架的微观结构。 可以使用这些模型，例如，通过虚拟材料测试来分析微观结构与整体机械，电气或热性能之间的关系。 Mote3D工具箱通过在立方计算域中以用户定义的最小粒子间距离随机放置球形粒子来工作。 生成的微观结构模型可以以不同的格式导出，既可以作为粒子中心坐标和半径的列表导出，也可以作为输入脚本用于生成实体有限的软件Abaqus:trade_mark:或类似预处理器中的实体几何模型或常规六面体网格（体素网格）。 Mote3D报告有关生成的微观结构模型的基本统计信息，例如粒径分布和最近的邻

Camstar MES 解决方案 工厂建模modeling中文手册.pdfCamstar MES 解决方案 工厂建模modeling中文手册.pdfCamstar MES 解决方案 工厂建模modeling中文手册.pdfCamstar MES 解决方案 工厂建模modeling中文手册.pdfCamstar MES 解决方案 工厂建模modeling中文手册.pdfCamstar MES 解决方案 工厂建模modeling中文手册.pdfCamstar MES 解决方案 工厂建模modeling中文手册.pdfCamstar MES 解决方案 工厂建模modeling中文手册.pdfCamstar MES 解决方案 工厂建模modeling中文手册.pdf

jLDADMM：用于LDA和DMM主题模型的Java包 jLDADMM已发布，它为普通或短文本上的主题建模提供了替代方法。 概率主题模型，例如潜在狄利克雷分配（LDA）[1]和相关模型[2]，被广泛用于发现文档集中的潜在主题。 但是，由于数据稀疏性以及此类文本中的上下文有限，将主题模型应用于短文本（例如Tweets）更具挑战性。 一种方法是在训练LDA之前将短文本组合成长的伪文档。 另一种方法是假设每个文档只有一个主题[3]。 jLDADMM提供了LDA主题模型[1]和每个文档一个主题的Dirichlet多项式混合（DMM）模型（即，字母组合的混合）[4]的实现。 LDA和DMM的实现分别使

topModel：来自Google的Github公共数据集的一些简短主题建模

Wiley - Modeling Derivatives in C++ (2010)

AdTree实现了以下描述的树重构方法： Shenglan Du, Roderik Lindenbergh, Hugo Ledoux, Jantien Stoter, and Liangliang Nan. AdTree: Accurate, Detailed, and Automatic Modelling of Laser-Scanned Trees. Remote Sensing. 2019, 11(18), 2074. 如果您使用代码/程序（或部分代码），请考虑引用我们的论文。 从点云重建的3D树 生成并运行AdTree 预编译的可执行文件（适用于macOS ， Linux和Windows ）可在下载。 AdTree依赖于某些第三方库，并且大多数依赖项都包括在除外。 因此，您需要先安装Boost。 注意：AdTree使用已剥离的早期版本，该版本与最新版本不兼容。 您需

Texturing and Modeling - A Procedural Approach.rar

更新：现在可以嵌入预训练的通用句子编码器和BERT句子转换器。阅读。 Top2Vec Top2Vec是用于主题建模和语义搜索的算法。它会自动检测文本中存在的主题，并生成联合嵌入的主题，文档和单词向量。训练Top2Vec模型后，您可以： 获取检测到的主题数。 获取主题。 获取主题大小。 获取层次结构主题。 通过关键字搜索主题。 按主题搜索文档。 通过关键字搜索文档。 查找类似的单词。 查找类似的文档。 使用公开模型 有关其工作原理的更多详细信息，请参见。 好处 自动查找主题数。 无需停用词列表。 无需词干/词形限制。 适用于短文本。 创建联合嵌入的主题，文档和单词向量。 内置搜索功能。 它是如何工作的？ 该算法所做的假设是，许多语义上相似的文档都表明了一个潜在的主题。第一步是创建文档和单词向量的联合嵌入。将文档和单词嵌入向量空间后，算法的目标是找到文档的密集簇，然后确定哪些单词将这些文档

Simulation_Modeling_and_Analysis

浏览器中的完整实时脚本CAD内核和IDE。 使用代码创建具有从简单图元+ CSG到复杂的旋转，扫掠和圆角的功能的3D模型。 Cascade Studio展示了内核的全部功能，同时为简单操作提供了简洁的标准库。 将完成的模型保存到.step，.stl。或.obj，或复制该URL并与社区共享。 特征 强大的标准库，可简化模型构建 Intellisense自动完成/自动建议和文档 访问完整的OpenCASCADE内核（通过oc.名称空间） 自动缓存标准库操作的加速 .STEP / .IGES / .STL导入.STEP / .STL / .OBJ导出 URL的代码序列化，易于共享和拥有 保存/加载项目以保留代码，布局和导入的文件 集成GUI系统，可轻松定制 易于安装，可作为渐进式Web应用程序脱机使用 麻省理工学院许可下的免费和开源 例子 每次成功评估后，模型代码都会保存到URL中，因此您可以将