自顶向下的设计方法设计效率高,产品设计人员之间协同配合,而骨架模型是自顶向下设计方法强有力的工具之一。介绍了利用骨架模型方法设计一款管道阀门结构产品,缩短了产品的设计时间,获得了较好的外形和结构特征,实时便利产品的后期修改。

细胞骨架存在于所有真核生物中，并参与许多重要的细胞生物学过程，尤其是植物细胞的运动和发育变化。 细胞骨架由微管（MT），微丝（MF）和中间丝（IF）组成。 MT和MF是植物细胞骨架的重要组成部分。 交联因子充当MF和MT之间的桥梁。 它们在细胞生命过程中起着重要作用，一直是植物细胞生物学的热点和关键点，而IF是该领域的难点。 本文介绍了植物细胞骨架的最新研究，重点研究了MT，MF和IF的结构和动力学，总结了MT和MF之间的交联因子。 同时，展望了植物细胞骨架的未来研究方向和可能的研究热点，为人们今后继续探索植物细胞骨架的功能提供了一定的参考。

溶剂热合成三维开放骨架结构配位聚合物Zn3(C9H3O6)2(C9H4O6)(N(CH3)4)2(H3O)Cl，徐进，潘勤鹤，本文通过溶剂热方法合成了一种具有三维开放骨架结构的配位聚合物Zn3(C9H3O6)2(C9H4O6)(N(CH3)4)2(H3O)Cl。通过X射线单晶衍射测定其空间群为P21/

基于深度学习的OpenPose识别人体骨架点的python源代码。先解压文件，打开pycharm直接就可以运行，运行demo.py，不需要安装环境，所有配置文件都在压缩包里！建议直接根据此文件进行修改，配置openpose环境较为复杂！

骨架差分进化算法能够较好规避差分进化算法控制参数和变异策略选择问题。针对基于双变异策略的经典骨架差分算法（MGBDE）没有根据个体进化差异选择适合的变异策略和考虑早熟收敛的问题，提出一种改进算法。该算法引入变异策略选择因子，并借鉴自适应差分进化算法的设计思想，将选择因子随个体共同参与进化，使个体执行当前最为适合的变异策略，克服原始算法进化过程的盲目性，同时选择因子的动态自适应特性保持了骨架算法近似无参数的优点；该算法加入停滞扰动策略，降低陷入局部最优的风险。采用18个标准测试函数进行实验，结果表明，新算法在收敛精度、收敛速度和顽健性上整体优于多种同类骨架算法以及知名的差分进化算法。

tensorflow人工智能demo 可以检测人脸 和抽烟打电话 车道线 骨架识别 行为识别

Blender3D导入PSK PSA插件 这是Darknet / Optimus_P-Fat / Active_Trash / Sinsoft / flufy3d原始混音器插件的经过严格编辑的版本： ://en.blender.org/index.php/Extensions:2.6/Py/Scripts/Import-Export/Unreal_psk_psa （ ） 从.psk / .pskx导入网格和骨架 从.psa导入动画 可以通过UModel将游戏文件导出到psk / psa： : 与原始版本相比的变化 Blender 2.80+支持（首先检查！） 固定动画/骨架导入 性能提升 面板用户界面已更新 用户界面选项：所有要NLA跟踪的动作，一一对应 用户界面选项：网格/骨架或两者同时导入 安装 下载.py文件： 当前（最新分支）： 稳定（分支主管）： 添加加载项：

数字图像处理 该程序是使用Swing用J​​ava编写的。 已实现以下算法： 形态运算： 轮廓检测 非线性滤波器： 最小过滤器 最大过滤器 中值过滤器 开启过滤器 关闭过滤器 高斯模糊滤镜 在以下图片中，显示了此过滤器的结果，并且半径大小设置为14。 原始图片 结果图片 锐化蒙版滤镜 结果图片 FILTER PARAMETER: radius = 5 unsharp mask value = 4 坎尼边缘检测器 结果图片 FILTER PARAMETER: low threshold = 100 hight threshold = 120 radius = 2 骨骼化 原始图片 结果图片 自适应中值滤波器 原始图片 结果图片 FILTER PARAMETER: radius min = 0 radius max = 4 双边过滤器 原始图片 结果图片 FILTER P

dtw 代码matlab 工作组 3D骨架动作识别的matlab代码 [用于基于骨架的动作识别的时空加权姿势运动特征] 作者：丁重阳和李凯（）。 我们最近基于 Raviteja Vemulapalli 的工作在 3D 动作识别方面的工作： Raviteja Vemulapalli、Felipe Arrate 和 Rama Chellappa，“通过将 3D 人体骨骼表示为谎言群中的点来进行人体动作识别”，CVPR，2014 年。 如果您要使用它，请引用它。 该代码由 Raviteja Vemulapalli 实现并由我们开发，主要用于比较一些不同的特征提取方法的性能，例如关节位置、关节角度、李群和 STWP（我们提出的，结果证明是一种更好的方法）和其他人）。 此代码已在 Matlab R2017a 中实现，并在 Linux (ubuntu) 和 Windows 7 中进行了测试。 实验设置： 跨学科 - 一半的科目用于训练，剩下的一半用于测试。 结果平均超过 10 个不同的训练和测试科目组合。 数据集 我们为所有支持的数据集提供预先计算的骨架序列： 跑步 matlab 文件“run.m

基于Mediapipe框架+KNN算法实现人体3D骨架检测和人体跌倒识别系统源码+项目使用说明(毕设项目).zip 【项目介绍】 基于Mediapipe框架检测人体3D骨架，KNN算法识别人体是否跌倒。 【提取训练数据】 执行Train_Model.py文件，单击‘空格键’分别提取正常姿态，跌倒姿态数据为csv文件，作为训练数据。 【KNN算法对提取数据进行分类】 执行KNN-Model.py文件，进行数据分类。 【检测姿态】 执行Mediapipe_Poe.py文件，演示结果。 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习、cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码和项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。