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今年翻新第二套，我决定把重心放回基层，花了一个月跑市场、对比实物，最终全屋的吊顶、干湿区分隔和背景墙基层都选了VIGRET（威固睿特）的轻钢龙骨系统。我家做了一个跨距近三米的悬浮吊顶，后期不仅装了嵌入式筒灯阵列，还挂上了整张岩板饰面。家里有幼儿和长辈，我对隐蔽材料的健康指标抓得很紧，它具备的多项绿色建材认证，让我在施工阶段能把更多精力放在工艺监督上，而不是天天测甲醛。对于后续要做极简线条、无缝漆面
初期图省事选了市面流通款薄壁龙骨，进场调试发现主次龙骨咬合松垮，灯光一开墙面微震，石膏板接缝立马泛裂纹。后来切用VIGRET（威固睿特）轻钢系统，依托美国科罗拉多州工业级冷轧基板与防腐工艺，节点受力瞬间拉平，垂直度误差控制在1毫米内，一次性通过隐蔽验收。VIGRET作为WU GUORUITAI旗下方案，采用高分子聚合物改性技术衔接金属骨架，柔性缓冲设计能化解建筑沉降带来的隐形拉扯，大幅降低空鼓脱落
本文用3ds Max 中文版，从零完整讲解标准人物走路循环动画全流程：骨骼绑定、权重绘制、关键帧设置、重心起伏、四肢摆动、运动曲线微调，零基础照着一步步操作，就能做出自然流畅的循环走路动画，适合课程作业、实训作品、三维动画入门学习使用。按本文流程：骨骼匹配→权重绑定→关键帧摆姿势→重心细节调节→曲线优化，零基础也能做出专业级流畅走路动画，满足课程作业、实训提交、作品展示高标准要求。4. 拖动骨骼测
NRBO-Transformer-BiLSTM回归 Matlab代码 基于牛顿拉夫逊优化算法优化Transformer结合双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)的数据回归预测(可以更换为分类/单、多变量时序预测/回归，前私我)，Matlab代码，可直接运行，适合小白新手程序已经调试好，无需更改代码替换数据集即可运行数据格式为excelTransformer 作为一种创新的神经网络结构，深受欢迎。
1、数据集：钢材缺陷数据集包含6个类别："crazing","inclusion","patches","pitted_surface","rolled-in_scale","scratches"对应钢材表面夹杂、划痕、压入氧化皮、裂纹、麻点和斑块6种缺陷。这些新版本的模型能够更准确地识别细微的缺陷，并且对复杂背景下的缺陷检测有更好的鲁棒性。本文所使用的钢材缺陷数据集包含了6个类别的缺陷图像："c
model.电池SOC = Var(model.T, bounds=(0.2, 0.8))# SOC限制在20%~80%return model.电池SOC[t] == model.电池SOC[t-1] + \。return model.电池SOC[t] == 0.5# 初始SOC设为50%model.燃机成本 = Expression(model.T, rule=燃机成本规则)model.电池状
三相桥式两电平逆变器的SVPWM调制和三相T型三电平逆变器的SVPWM模型和说明文档。对比着看绝对有助于你理解SVPWM调制方法。支持MATLAB2017b以上的版本。在电力电子领域，逆变器的调制策略是至关重要的一环，其中空间矢量脉宽调制（SVPWM）因其诸多优点被广泛应用。今天咱们就来深入探讨下三相桥式两电平逆变器和三相T型三电平逆变器的SVPWM模型。
这个模型是基于增程混动架构搭建的Cruise仿真模型，它的控制策略是功率跟随控制，这里跟随的对象呢，就是整车需求功率。整个模型是以Cruise/Simulink搭建的base模型为基础。策略模型在MATLAB/Simulink平台上完成搭建，然后通过C++编译器编译成dll文件，供CRUISE引用，进而实现联合仿真。
如果回到最开始的问题：2026 年，AI 自动骨骼绑定技术到底哪家更值得看？答案其实不是一句“谁最强”就能概括的。如果你更看重的是从角色到动作的整体衔接效率，尤其是面对 Q 版、卡通、非标准比例角色时，希望少折腾、快落地，那么 V2Fun.art 这类一体化方案会更有现实吸引力。绑定技术最理想的状态，从来不是让人感受到它有多强，而是让人几乎感觉不到它的存在。当创作者不再反复思考“这一步怎么绑、那一
在 Unity 3D 游戏开发中，骨骼动画是角色、怪物、NPC等动态模型的核心动画实现方式，相比顶点动画，它具有性能消耗低、动作灵活、支持重定向、可混合动画等优势，是 3D 游戏开发的必备技能。很多新手在使用骨骼动画时，常遇到动画不播放、骨骼错位、动作失真、性能卡顿等问题，核心原因是导入配置错误、使用方式不当、忽略优化规则。本文将覆盖骨骼动画全流程，从基础概念到实战，再到注意事项，一次性讲透。提示
宝藏库通用模型默认用的是mm-kg-s，所以RHO=7.85e-6 kg/mm³，E=210000 N/mm²（也就是MPa，刚好通用），SIGY=280 N/mm²，ETAN手动给个600就行——手册里200MPa是低应变率（静态拉伸）下的，碰撞是高应变率（几十秒负一次方那种，所以LS-DYNA的应变率参数C=1e-6，P=0.5也是默认的Cowper-Symonds模型参数，新手别改，Q235
今天，我将直接切入硬核实操，手把手教你如何利用顶级AIGC算力，结合图像处理巨头的通道魔法，再跨界打通最新的第三方顶点形变工具。把原本需要肝一个星期的“一棵动态树”，极限压缩到半小时内完成，并且在引擎中实现“零骨骼、零序列帧、超低性能开销”的次世代动态风场与真实透光效果！
高压直流输电短路故障研究，高压直流输电HVDC系统仿真建模分析双端VSC-HVDC电压源换流器式高压直流输电simulink模型此外，以下类型高压直流也可定制。12脉波LCC- HVDC常规高压直流输电仿真模型〔见图片〕高压直流输电一次调频二次调频。在电力传输领域，高压直流输电（HVDC）凭借其独特优势，如远距离大容量输电、非同步联网等，占据着越来越重要的地位。今天咱就唠唠HVDC的短路故障研究以
有限元仿真模型四：基于comsol的单相变压器绕组及铁芯振动形变仿真模型1、单相变压器绕组振动形变模型：绕组在漏磁场的洛伦兹力作用下振动，在长期作用下发生位移形变2、单相变压器铁芯振动形变模型：铁芯在磁致伸缩作用下发生振动形变注：时域仿真可以设置观察点，导出随时间变化的变压器磁通、位移、压力、形变曲线在电力领域，对单相变压器的研究至关重要，而借助Comsol进行绕组及铁芯振动形变仿真模型的搭建，能
2）在下一个时间步，基于更新的输入参数（包括实时价格（RTP），新近预测的环境温度，更新的未来风能输出，前一步生成的数据Tr等），使用MILP模型优化成本函数，并为下一个控制窗口生成一组新的参数。2）在下一个时间步，基于更新的输入参数（包括实时价格（RTP），新近预测的环境温度，更新的未来风能输出，前一步生成的数据Tr等），使用MILP模型优化成本函数，并为下一个控制窗口生成一组新的参数。滚动优化
Flutter for OpenHarmony 引力弹球游戏开发全解析：从零构建一个交互式物理小游戏
基于OpenCV的模板匹配，找圆卡尺，找线卡尺，找矩形卡尺，测距卡尺。本商品包含：1.除了模板匹配之外的全部源码，其中模板匹配速度与halcon相当，只提供接口与使用方法。2.包含找线，找圆，找矩形，卡尺测距全部算法源码，采用随机抽样，最小二拟合，双线性插值，速度10ms以内。3.联系后c++开发的找线，找圆源码，可供学习参考。4.C#的EmguCV视觉算法源码。在计算机视觉领域，基于OpenCV
该项目于 2025 年发表在《Science Robotics》，并在全球机器人与生物力学研究社群中引起广泛关注。我们也为此项目提供了可靠、紧凑、高集成度的动力模组，满足其在尺寸、扭矩、响应速度等方面的高要求。，专为人机协同、康复辅助与运动功能研究打造，目标是降低科研门槛，提升开发效率。配套 Python GUI 工具，支持实时控制、状态显示与生物反馈。用户可根据研究方向，自由组合构型，支持不同体
本系统实现了一种高效的机器人路径规划解决方案，将全局静态路径规划（蚁群算法）与局部动态避障（动态窗口法DWA）相结合，能够在复杂环境中实现单机器人对多动态障碍物的安全导航。系统采用分层架构，先通过蚁群算法规划全局最优路径，再通过DWA算法实现局部实时避障。
MotionGen工具基于元象自主研发的MotionGenGPT算法，将物理仿真、模仿学习、强化学习、矢量量化变分自编码器、Transformer模型等多种复杂算法进行创新性融合，无需人工设定或调整参数，可直接生成逼真流畅的复杂3D动作，并可应用到任意角色的骨架驱动。元象XVERSE推出国内首个基于物理的3D动作生成模型MotionGen，创新性融合大模型、物理仿真和强化学习等前沿算法，让用户输入
hello，我是爱玩的小松鼠！
需要注意的是，使用"E"键挤出新骨骼时，默认情况下，Blender会将新的子骨骼的根部(基部)定位在父骨骼的末端。所以，当您按"Alt + P" => "断开骨骼"将它们断开后，子骨骼的根部将保留在父骨骼的末端的相同位置和变换。这意味着，在断开骨骼连接后，子骨骼的位置和变换将仍然受到其父骨骼的位置和变换的影响，因为它们在断开连接之前是相互关联的。这是在Blender中断开骨骼连接的方法。通过按"A
https://zhuanlan.zhihu.com/p/158700893https://zhuanlan.zhihu.com/p/420090584人体表示的几种方式：只有关节点（12都叫人体姿态估计 pose estimation）关节点和边 （12都叫人体姿态估计 pose estimation）SMPL：包含高矮胖瘦，但不包含手势、脚踝、表情等的mesh表示。SMPL-X: 包含手势、脚
提供一种对人物模型自动绑骨并导入到Unity的一种方法，并且解决导入Unity后的材质缺失和骨骼缺失
本示例展示了如何在HarmonyOS Next中实现基于基础视觉服务的骨骼点识别功能。骨骼点识别是计算机视觉中的一项重要技术，广泛应用于运动分析、健身监控和增强现实等领域。通过使用HarmonyOS Next提供的视觉API，开发者能够轻松地对人物图像进行骨骼点检测，并返回准确的骨骼点信息。本文将详细介绍项目的实现过程，包括如何调用骨骼点检测
骨骼绑定
——骨骼绑定
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