系列文章目录 本科毕设正在做多轴机械臂相关的内容，这里是一个学习机械臂运动学课程的相关记录。 如有任何问题，可发邮件至layraliu@foxmail.com问询。 1. 数学基础 2. 机械臂几何法与DH表示法 3. 机械臂运动学逆解 文章目录 系列文章目录一、引言1.手臂顺向运动学forward kinematics(FK)2.手臂逆向运动学inverse kinematics(IK

系列文章目录 本科毕设正在做多轴机械臂相关的内容，这里是一个学习机械臂运动学课程的相关记录。 如有任何问题，可发邮件至layraliu@foxmail.com问询。 1. 数学基础 文章目录 系列文章目录一、空间位置、姿态描述二、旋转矩阵（Rotation matrix）1.特性2.用法3.旋转矩阵与转角（旋转的前后顺序不能互换） 三、变换矩阵1.如何将移动和转动整合在一起2.trans

echarts 设计双Y轴,X轴在中间位置,实现图形上下延伸, option = {legend:{data:["直接访问","间接"],},color: ['#3398DB'],tooltip : {trigger: 'axis',axisPointer : { // 坐标轴指示器，坐标轴触发有效type : 'shadow' // 默认为直线，可选为：'

摘要 涨点效果： 本文尝试使用频域多轴表示学习模块改进RT-DETR，尝试了三种改进方式，均有不同的涨点。 论文：《医学图像分割中的频域多轴表示学习》 https://arxiv.org/pdf/2312.17030v1.pdf 最近，视觉Transformer (ViT)在医学图像分割（MIS）中得到了广泛应用，这归功于其在空间域应用自注意力机制来建模全局知识。然而，许多研究都侧重于改进空

文章目录 摘要1、简介2、相关研究2.1、医学图像分割2.2、基于ViT的技术 3、我们的方法3.1、准备工作3.2、多轴外部权重块3.3、外部权重生成器 4、实验4.1、数据集4.2、实现细节4.3、与当前最佳方法的比较4.4、消融实验4.5、可视化 5、结论声明 摘要 https://arxiv.org/pdf/2312.17030v1.pdf 最近，视觉Transforme

摘要 涨点效果： 本文尝试使用频域多轴表示学习模块改进YoloV5，尝试了三种改进方式，均有不同的涨点。 论文：《医学图像分割中的频域多轴表示学习》 https://arxiv.org/pdf/2312.17030v1.pdf 最近，视觉Transformer (ViT)在医学图像分割（MIS）中得到了广泛应用，这归功于其在空间域应用自注意力机制来建模全局知识。然而，许多研究都侧重于改进空间

摘要 涨点效果： 本文尝试使用频域多轴表示学习模块改进YoloV7，尝试了三种改进方式，均有不同的涨点。 论文：《医学图像分割中的频域多轴表示学习》 https://arxiv.org/pdf/2312.17030v1.pdf 最近，视觉Transformer (ViT)在医学图像分割（MIS）中得到了广泛应用，这归功于其在空间域应用自注意力机制来建模全局知识。然而，许多研究都侧重于改进空间

摘要 https://arxiv.org/pdf/2312.17030v1.pdf 最近，视觉Transformer (ViT)在医学图像分割（MIS）中得到了广泛应用，这归功于其在空间域应用自注意力机制来建模全局知识。然而，许多研究都侧重于改进空间域模型，而忽略了频率域信息的重要性。因此，我们提出了基于U-shape架构的多轴外部权重UNet（MEW-UNet），通过将ViT中的自注意力替换为

产品结构在随机载荷下的疲劳寿命评估，一直是工程上关心的重点，通常是对垂向、横向及纵向三个方向进行检测试验，本文主要介绍如何在Ncode中建立两种多轴随机振动疲劳分析流程。 1、本次示例是根据标准IEC61373-2010设置随机振动疲劳功率谱密度，检验某一设备长寿命情况。 2、通过有限元计算得到Ncode所识别的输入文件，如Hypermesh的计算文件需是.op2格式（本文使用的格式），ABA