目前全世界建筑物能源消耗占全社会能源消耗总量的40%，是工业能耗的1.5倍，要想实现全球气候目标，减少建筑物能耗是最为关键的因素。本文对我国建筑物耗能现状做了简要分析，同时对基于力控软件平台的建筑物耗能管理系统平台做了详尽介绍。

对于数量较多的模型，为了减少尺寸，我们采用没有贴图的模型文件，然后在程序里做统一贴图。 对于房子等建筑物，需要房顶和立面采用不同的材质贴图，甚至房子底部需要删除。 实现的思路是遍历所有面，根据方向确定是否为房顶或房子底部，修改贴图和UV数据。  

地面三维激光扫描建模及其在建筑物测绘中的应用

人工智能-机器学习-面向建筑物内部环境的移动机器人同时定位与地图构建方法研究与应用.pdf

紫外线matlab代码OpenMM：一个开源的多模态特征提取工具 OpenMM 是一个开源工具，可以执行多模态特征提取。 换句话说，此工具将允许您轻松地一次性提取视频、音频和语言特征。 该工具建立在现有的 GitHub 存储库之上，用于视觉特征提取和音频特征提取。 我将这些现有的存​​储库与我的语言特征提取代码 (LingAnalysis) 集成在一起。 OpenMM 为研究人员提供了一种提取多模态特征的简单方法。 该工具只需要一个视频作为输入并输出一个多模态特征的 csv，音频转换和语音到文本是在内部处理的。 我希望这将有助于促进对构建多模式系统的更多兴趣和研究。 安装 。 引用 如果您在工作中使用了此代码中的任何一个，请引用： OpenMM：一种开源多模态特征提取工具（Michelle Renee Morales、Stefan Scherer、Rivka Levitan），In Proceedings of Interspeech 2017，ISCA，2017。 @inproceedings{morales_openmm:_2017, address = {Stockholm,

Canny 检测算法包含下面几个阶段： 1.图像灰度化 2.高斯模糊处理 3.图像梯度、梯度幅值、梯度方向计算 4.NMS（非极大值抑制） 5.双阈值的边界选取 1、图像灰度化   当仅提取一张图片的边界，单通道的图片已经足够提供检测出边界的信息。所以我们可以将R、G、B的3通道图片乃至更高维的高光谱遥感图像进行灰度化，这是一种降维操作，它减少了冗余数据从而降低了计算开销。以下是对RGB图片灰度化的方法： def gray( img_path): 计算公式： Gray(i,j) = [R(i,j) + G(i,j) + B(i,j)] / 3 or :

江苏省南通市主城区建筑物轮廓数据，坐标系统为WGS84。 文件格式为shp格式，包括属性数据，可直接用ArcGIS、MapGIS、Supermap、QGIS、Skyline等软件打开。 本数据来源于互联网地图数据抽取，可作为科研、学习使用。

本书系统地介绍了水工建筑物和其他一般建筑物的抗滑稳定德各种计算方法，并对各种滑坡情况进行了分析，内容详细。

我们的实验有两个阶段，一是使用格雷预测算法找到信号强度（RSSI）的预测值，二是使用动态三角定位方法找到移动用户的位置坐标。 我们使用灰色预测来预测随机时间阶段的RSSI趋势，并在移动用户移动时对预测的RSSI进行分析。 Gray perdition 能够减少移动设备移动时 RSSI 的波动。 带有灰度预测的定位算法实现了更小的平均距离误差。

eCognition7_0软件如何提取建筑物，案例介绍