目 录一、前言二、运动方程三、单自由度系统3.1 无阻尼自由振动3.2 有阻尼自由振动3.3 无阻尼受迫振动3.4 有阻尼受迫振动四、多自由度系统五、参考文献 一、前言 在工程中，振动现象普遍存在，一般我们将振动问题所研究的对象称作系统，它可以是一个零部件、一个机器或者一个完整的工程结构等等。通常，振动问题的研究主要关注激励、系统和响应三个方面，激励作用于系统使之产生振动响应。根据三者间的
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2024-07-09 23:07:34
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上一篇，我们一起学习了如何使用智能布局功能来实现组件的动态自适应。今天，我们来讲解下组件的动态响应式，这是组件库搭建的重中之重，也是sketch搭建组件库系列的终篇！依旧，来一个大纲：什么是动态响应式关于弹性布局关于固定边缘关于固定尺寸手把手实战环节弹性布局的嵌套最后什么是动态响应式响应式估计大家都不陌生，专业点讲就是，系统对不同的媒介(运行web的设备)及视窗(显示网页的浏览器窗
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2024-08-11 10:31:39
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文章目录写在前面简单的concatTFN融合策略LWF融合策略 论文全称： 《Tensor Fusion Network for Multimodal Sentiment Analysis》 《Efficient Low-rank Multimodal Fusion with Modality-Specific Factors》写在前面最近在做一个分类的比赛，想要用上数据中的多模态信息（主要是文
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2023-11-23 16:40:23
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单自由度系统是动力学基础。两自由度系统从单自由度推广得到，可以代表多自由度系统特征。单自由度动力学方程：简支梁的阵型可以明显的看出阵型的正交性，因此，以无阻尼简支梁为例介绍多自由度系统。连续简支梁自由振动的动力学方程：转换到模态空间中：是振型，连续简支梁模态为无穷阶，下图仅展示前三阶；振型，就是在模态空间中描述振动的形态的“基”，振动的形态就是“基”的叠加。可以类比物理坐标系中描述单点位置的坐标，
随着互联网和数字设备的普及与发展，互联网上的图像等多媒体数据飞速增长。如何从海量数据中迅速检索出符合人们意图的图像已经成为当下的研究热点。基于文本的图像检索仅仅通过图像的相关文本进行检索，没有利用图像内容，而基于内容的图像检索由于受到语义鸿沟的困扰，其检索性能仍然无法令人满意。为了缩小语义鸿沟，研究者们提出了多模态图像检索方法，通过融合图像的文本信息和底层特征进行检索，但是如何实现两种信息的有效融
目录多模态融合方法模型无关的融合方法基于模型的融合策略多模态对齐方法综述：A review: Deep learning for medical image segmentation using multi-modality fusion多模态医学图像分割多模态分割网络输入级融合网络层级融合策略（分层融合） 决策级融合深度学习中的多模态融合技术是模型在分析和识别任务时处理不同形式数据的过
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2023-11-02 08:11:38
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代码：https://github.com/zehuichen123/AutoAlignV21摘要点云和RGB图像是自动驾驶中常用的两种感知数据来源，前者可以提供精确的目标定位，后者包括丰富的语义信息。针对3D目标检测中这两种模态的融合，之前提出的AutoAlign方法提出了一种可学习的范式，但由于全局注意力机制，计算开销很大。为了解决这个问题，本文提出了跨域的DeformCAFA模块，它更加关注
1.摘要+intro 作者认为目前的坑是在point-wise级的融合，之前方法存在两个主要问题，第一，它们简单地通过逐个元素相加或拼接来融合LiDAR特征和图像特征，因此对于低质量的图像特征，例如光照条件较差的图像，这样融合的性能会严重下降。第二，稀疏的LiDAR点与密集的图像像素之间的硬关联（硬关联机制是指利用标定矩阵来建立LiDAR点和image像素的关联）不仅浪费了许多语义信息丰富的图像特
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2024-08-15 10:48:10
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模态与非模态对话框一、概念介绍二、代码示例2.1模态对话框示例代码2.2非模态对话框示例代码三、非模态下的内存泄漏隐患四、标准对话框 一、概念介绍什么是模态对话框和非模态对话框呢？我们日常使用软件过程中很常见的现象,点击某个软件上某个按钮会弹出对话框窗口，此时对于其他窗口而言:可以同时对其他窗口进行操作的称为非模态；不可以同时，只能操作当前弹出的窗口的称为模态。二、代码示例2.1模态对话框示例代
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2023-09-16 00:25:40
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在现代计算机视觉和生物特征识别技术快速发展的背景下，多模态生物识别项目逐渐成为研究热点。通过整合多种生物特征（如面部、指纹、虹膜等），能够有效提高识别的准确率和安全性。然而，项目在实施过程中面临着诸多技术痛点，如识别精度、实时性和系统复杂性等问题。
首先，我将用一个四象限图来展示当前面临的技术债务，包括性能债务、架构债务、文档债务和管理债务。
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quadrantChart
作者丨汽车人标题：AutoAlignV2: Deformable Feature Aggregation for Dynamic Multi-Modal 3D Object Detection链接：https://arxiv.org/pdf/2207.10316.pdf代码：https://github.com/zehuichen123/AutoAlignV21摘要点云和RGB图像是自动驾驶中常用
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2024-01-22 14:09:26
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说在前面的话标题：Multimodal Object Detection via Probabilistic Ensembling链接：https://arxiv.org/abs/2104.02904我相信大家不多不少都会看过我自己做的一些工作，同时也还有我解读RGB-Thermal系列的一些工作，所以这一期我想讨论一下RGB-T目标检测的工作！RGB-T与目标检测目标检测是大家的老朋友了，随着端
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2024-06-14 17:14:52
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简述：变分模态分解由Konstantin Dragomiretskiy于2014年提出，可以很好抑制EMD方法的模态混叠现象（通过控制带宽来避免混叠现象）。与EMD原理不同，VMD分解方式是利用迭代搜索变分模型最优解来确定每个分解的分量中心频率及带宽，属于完全非递归模型，该模型寻找模态分量的集合及其各自的中心频率，而每个模态在解调成基带之后是平滑的，Konstantin Dragomiretski
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2024-01-31 15:02:47
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对于 QDialog 的模态及非模态是直接可以实现的，很多课本中都会提到，此处总结下。模态QDialog 方式一：QDialog dlg(this);
dlg.exec();方式二：QDialog *pDlg=new QDialog(this);
pDlg->setModal(true);
pDlg->show();非模态QDialogQDialog *pDlg=new QDial
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2023-09-10 13:30:01
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还是道歉啊 有重复勿怪自己学习省事哦最近想到公司做的雷视融合,而且看了好多最近的各种展会 写一下融合相关的多模态感知融合是自动驾驶的基础任务。但是，由于原始数据噪声大、信息利用率低以及多模态传感器未对齐等这些原因，要想实现一个好的性能也并非易事。那么在这篇调研报告里面，总结了多篇论文中Lidar和camera的多模态融合的一些概念方法。为啥需要多模态融合在复杂的驾驶环境中，单一的传感器信息不足以有
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2023-12-12 20:57:02
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作者丨黄澄楷研究方向丨多媒体信息检索/内容理解本文是发表在 MM18 上的一篇跨模态检索文章，作者提出了一种采用综合保持距离的自编码器（CDPAE）的新颖方法，用以解决无监督的跨模态检索任务。 之前的无监督方法大部分使用属于相同对象的跨模态空间的成对表示距离进行度量学习。但是，除了成对距离之外，作者还考虑了从跨媒体空间提取的异构表示距离，以及从属于不同对象的单个媒体空间提
## 延迟响应的重要性及Python实现方式
在计算机科学和软件开发领域，延迟响应是指系统或应用程序在接收到请求后，不立即进行响应，而是在一定的时间后进行响应。延迟响应的概念在现代网络技术中非常重要，它可以帮助提高系统的性能、稳定性和用户体验。在本文中，我们将探讨延迟响应的重要性，并通过Python代码示例展示如何实现延迟响应。
### 延迟响应的重要性
延迟响应在各个领域都具有重要的意义。
原创
2023-08-24 19:24:24
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一、EM算法目的：找到含有潜变量模型的极大似然解 应用背景：对于某些数据直接估计模型参数较为困难，但通过引入潜变量可以降低模型的求解难度。但引入潜变量后怎样来求解？——EM算法。1. 直观感受EM算法对对数似然函数有，这样处理的目的是为了引入潜变量，但这样同时也会导致如下两个问题求和操作在对数里面使得对数运算无法直接作用在联合分布上由于是隐变量，我们无法得知关于它的信息为了解决以上这两个问题，我们
01 引言随着传感器技术和互联网的迅速发展，各种不同模态的大数据正在以前所未有的发展速度迅速涌现。对于一个待描述事物（目标、场景等），通过不同的方法或视角收集到的耦合的数据样本就是多模态数据。通常把收集这些数据的每一个方法或视角称之为一个模态。狭义的多模态信息通常关注感知特性不同的模态（如图像-文本、视频-语音、视觉-触觉等），而广义的多模态融合则通常还包括同一模态信息中的多特征融合，以及多个同类
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2023-10-20 21:48:50
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此文摘抄于论文《多模态情感识别综述》 论文引用格式：贾俊佳, 蒋惠萍, 张廷. 多模态情感识别综述[J]. 中央民族大学学报(自然科学版), 2020.1 多模态的情感特征提取一般来说，采集后的原始情感特征都会掺杂一些冗余信息，如果我们直接对其特征进行分析，可能会造成情感结果分类的准确率偏低甚至是分类错误。所以，情感特征的提取方式是至关重要的。脑电信号数据量大，包含了很多伪迹信号，需要进行预处理和
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2024-01-08 19:19:48
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