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Project title 1

MegEngine 提供从训练到部署完整的量化支持,包括量化感知训练以及训练后量化,凭借“训练推理一体”的特性,MegEngine 更能保证量化之后的模型与部署之后的效果一致。本文将简要介绍神经网络量化的原理,并与大家分享 MegEngine 量化方面的设计思路与实操教程。

Project title 2

AR-HUD在设计中,还面临着人为干扰的挑战,这在现实世界中难以设计、测试和验证。所以,在这里我们需要使用虚拟原型的设计和开发,将AR添加到显示器使测试和验证更具挑战性。尤其是在动态测试中,我们需要工程师来模拟交通和驾驶情况,以使其在带有变量的情况下更好的评估AR-HUD。

Project title 3

德班 - SOLA集团已获得R400万美元,以便在南部非洲建立商业和工业太阳能光伏设施。

Project title 4

电子沙盘融合了非常多的设计和新鲜的元素,给人非常震撼的感觉,更为重要的一点是电子沙盘可以进行更新,而不是需要全部替换,一旦项目的某个部分发生了改变,可以对其进行更新,不需要破坏整体的结构性。

Project title 5

那么这点是为了更好的贴玻璃。一个完整的墙面只需要贴一大片即可。如果内部凹凹凸凸的对后期贴玻璃非常不友好。还有一点便是省材料,平直的面打印基本是没有支撑的。

Project title 6

力学模型以显示产业的发展过程,但是他们是不是工业产品,更多的艺术和文化内涵和社会背景。力学模型已成为收藏品和企业品牌传播载体。

Project title 7

常见的3D生长规则,主要通过网格边的生长来完成面积扩增,同时通过网格边的细分来完成增殖,具体的原理将在下一章节讲到。在生长的过程中,由于数据量庞大,传统网格结构无法有效升速定位细分边,所以在计算过程中通常使用HalfEdge半边网格来对细分边进行定位——它是一种高效的网格结构

Project title 8

当Garrity环顾他的桌子时,这些模型类似于美国塑料模型行业的历史,其套件从20世纪50年代后期到过去几个月的发布。

Project title 9

Garrett Wineinger在对Fay Jones设计的Pinecote展馆的设计研究中所制作的模型采用了“抽丝剥茧”的分层展示理念,将这一经典建筑的建构逻辑清晰地表达出来。

Project title 11

同一平台 - 并且可能是相同的发动机 - 将为位于同一区段的Land Rover-badged模型提供基础。 Autocar了解到下一代后卫(如图)梅赛德斯 - 奔驰GLB对于G级轿车的意义。一些关键的设计线索将继续存在,但这两个模型在钣金下绝对不会分享。在20世纪20年代上市时,软驾驶者可以复活神行者的铭牌。

Project title 12

经常被问到机器学习的一个问题是我们可以为它命名多少工业应用。嗯,坦率地说,这是错误的问题。机器学习不是一种可以插入生产线并使生产线比以前更好地运行的设备。机器学习是一个需要来自许多设备的输入以向其提供数据的过程,以便可以收集,评估和使用数据来开发关于生产线如何生产产品及其所做部件的知识。然后,该知识可用于确定生产线如何具有更高的零件吞吐量,以更低的成本运行,以及更可靠地运行。