只需修改关键词，就能随意生成自动驾驶仿真场景！白天、夜晚、雨天都OK，甚至还能翻转方向。并且顺带解决了3D几何信息和多摄像头视图，集成时保证一致性这个老大难问题。这个自动驾驶最新仿真工具叫做MagicDrive，来自香港中文大学，香港科技大学和华为诺亚方舟实验室。为什么需要MagicDrive因为能提供简洁、统一的视图...

中服云数字孪生平台3.0是基于中服云物联网平台和数据中台打造的一款实时数据2D/3D集成展示监控平台。旨在解决工业物联网数据的直观展示、实虚互动、仿真模拟、故障诊断、告警、预警、预测、实时观测、实时监控等问题。提供了数据采集、数据底座、监控逻辑、建模工具、展示互动工具、模拟仿真、诊断预测等功能。内置地球...

你知道，切开一颗土豆的过程中，刀是如何受力的、土豆又会发生怎样的形变吗？这可不是什么没用的知识+1，至少对于机器人来说，弄清楚其中的规律，才能更好地化身切菜小能手，甚至入驻医院登上手术台。诚然，机器人也可以像人类一样，通过在现实生活中疯狂切菜来锻炼技艺，但按照机器学习需要的数据规模来说，那可就太浪...

GLTF 编辑器 -NSDT 支持GLTF/GLB模型的基本材质的编辑修改，可以为3D模型设置逼真的材质纹理贴图，提高模型的渲染品质，使模型看起来更加真实。本文将介绍GLTF 编辑器 -NSDT 是如何支持3D模型材质修改。

退火算法 是一种启发式优化算法，灵感来源于金属退火过程。在金属退火中，将金属加热到高温然后逐渐冷却，以消除内部结晶缺陷，使其达到更稳定的状态。类比于优化问题，退火算法通过模拟这个过程，从一个高温状态开始，逐渐减小温度，使系统跳出局部最小值，最终趋向全局最优解。

SCOUT MINI 是一款全地形高速Mini UGV，具有四轮差速驱动、独立悬挂、原地差速自转等特点，得益于自主研发的轻量级动力系统解决方案，SCOUT MINI最大速度高达10KM/H，专为前沿科学实验设计的全能型移动研究平台。

原创 关注前沿科技 量子位就在刚刚，华为首次亮相了一套“虚”的技术——数字化风洞，一个在正式训推复杂AI模型之前，可以在电脑中“彩排”的虚拟环境平台。这套有种《黑客帝国》意味般的技术（都是通过虚拟世界预演现实），是由华为马尔科夫建模仿真团队构建，可以小时级预演万卡集群方案。而之所以要在真枪实弹训推复杂AI模...

就在刚刚，华为首次亮相了一套“虚”的技术——数字化风洞，一个在正式训推复杂AI模型之前，可以在电脑中“彩排”的虚拟环境平台。这套有种《黑客帝国》意味般的技术（都是通过虚拟世界预演现实），是由华为马尔科夫建模仿真团队构建，可以小时级预演万卡集群方案。而之所以要在真枪实弹训推复杂AI模型之前来这么一个步骤，是...

最新的 MacBook，iPad和iPhone将有哪些改变呢？根据新授予的专利申请，苹果公司正在研究将具有独特特性的加工钛用于未来的MacBook，iPad和iPhone。具体有哪些新变化呢？一起来看看！在由美国专利商标局授予并由Apple专利发现的题为“具有喷砂表面纹理的钛零件”的文件中，Apple解释了各种设备如何采用具有独特质感的钛外壳。

之前讲到了服务器应该根据交易所所在地区和运营商选购，从而达到与服务器更近 交易所用的最多的厂商就是我们AWS了，还有个特别的ok在阿里云 那么在AWS应该如何选择服务器？

现在URL大多用/xx/xx的形式，相比?xx=xx&xx=xx有什么好处吗？比如?pageNum=1&userId=1相比/pageNum/1/userId/1

贝叶斯推断为不确定性条件下的推理、复杂系统建模以及基于观测数据的预测提供了严谨且功能强大的理论框架。尽管贝叶斯建模在理论上具有优雅性，但在实际应用中经常面临显著的计算挑战：后验分布通常缺乏解析解，模型验证和比较需要进行重复的推断计算，基于仿真的工作流程（如校准、参数恢复、敏感性分析）的计算复杂度...

我这里同样的选择a 标签和他的子元素。求问这2者有什么区别，下面的for语句怎么写才能不报错 {代码...}

过去几年，自动驾驶技术有了飞速发展。国内也出现了许多自动驾驶创业企业，这些公司以百度开源项目Apollo为起点，大都可以直接进行公开道路测试，公开道路测试也成为促进技术进步的主要方法。基础问题得以解决之后，行业面临的更多是长尾问题，依靠路测驱动自动驾驶能力建设的方式变得不再高效，离线仿真的地位日益凸显...

一、冒泡排序的原理n个数比较n-1次每比较一次就确定一个数的位置。注意一： {代码...} 注意二： {代码...} 以arr={24,69,80,57,13}为例， {代码...} *　注意三：构造数组转字符串的方法用到了

​ 将A[0]和A[1]比较，如果A[0]>A[1] ，则交换两个元素的位置，否则不变， 再继续比较A[1]和A[2]，直到A[n-1]和A[n]。即比较相邻的两个元素，如果前一个大，就交换（否则不交换），再继续比较后面的元素，每一轮比较之后，最大的元素会移动到最后（完成一轮冒泡）；再开始第二轮冒泡，本次会选出第二大的元素。重复冒...

原文链接 [链接]本文展示了如何基于基础ARMA-GARCH过程（当然这也涉及广义上的QRM）来拟合和预测风险价值（Value-at-Risk，VaR）。 {代码...} 模拟数据我们考虑具有t的ARMA（1,1）-GARCH（1,1）过程​​将ARMA-GARCH模型拟合到（模拟的）数据拟合一个ARMA-GARCH过程。​计算VaR时间序列计算风险价值估计值。请注意，我们也...