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2月前
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来自: 物联网
厂区地图导航制作:GIS技术与路径导航算法融合
在智能化、数字化时代,GIS技术为厂区的运营管理带来了革命性变化。本文探讨了如何利用GIS技术,通过数据采集、地图绘制、路径规划、位置定位和信息查询等功能,打造高效、精准的智能厂区地图导航系统,提升企业的竞争力和管理水平。
北斗行业是否还在使用2G网络的物联网卡
在探讨北斗行业是否还在使用2G网络的物联网卡时,我们首先需要了解北斗导航系统本身与物联网卡(SIM卡)之间的关联,以及当前物联网技术和通信网络的发展趋势。
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2月前
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一文带你了解如何通过数据可视化与仪表盘提升工作效率?
在数据驱动的时代,快速、准确地从海量信息中提取有用部分成为核心挑战。**数据可视化**和**仪表盘**是解决这一问题的有效工具。它们将复杂数据转化为直观图表,帮助用户快速掌握关键指标、跟踪进展,并做出更好决策。本文将介绍数据可视化的常见方法、仪表盘的作用,并通过经典案例展示这些工具的实际应用。
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2月前
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echart:地图的制造&数据可视化
本文档介绍了如何使用 ECharts 和 Vue.js 制作中国地图,并展示了具体的数据绑定和样式设置方法。首先通过 Axios 获取地图数据并注册到 ECharts,然后设置地图的视觉映射、数据系列等配置项,实现地图的动态显示与交互。此外,还提供了关于时间显示、边框修饰、自定义字体及图表栏的样式调整等实用技巧。
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2月前
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echart:html中使用& echarts 的使用
本文介绍了如何在HTML中使用ECharts图表库,包括通过CDN引入ECharts和ECharts-GL,创建基本的柱状图示例,以及在Vue项目中使用ECharts的方法。同时,提供了快速安装和配置ECharts的代码示例,以及如何添加地图插件的指导。
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2月前
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【小样本图像分割-2】UniverSeg: Universal Medical Image Segmentation
UniverSeg是一种用于医学图像分割的小样本学习方法,通过大量医学图像数据集的训练,实现了对未见过的解剖结构和任务的泛化能力。该方法引入了CrossBlock机制,以支持集和查询集之间的特征交互为核心,显著提升了分割精度。实验结果显示,UniverSeg在多种任务上优于现有方法,特别是在任务多样性和支持集多样性方面表现出色。未来,该方法有望扩展到3D模型和多标签分割,进一步提高医学图像处理的灵活性和效率。
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2月前
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【小样本图像分割-4】nnU-Net: Self-adapting Framework for U-Net-Based Medical Image Segmentation
《nnU-Net: 自适应框架用于基于U-Net的医学图像分割》是一篇2018年的论文,发表在Nature上。该研究提出了一种自适应的医学图像分割框架nnU-Net,能够自动调整模型的超参数以适应不同的数据集。通过2D和3D U-Net及级联U-Net的组合,nnU-Net在10个医学分割数据集上取得了卓越的性能,无需手动调整。该方法强调数据增强、预处理和训练策略等技巧,为医学图像分割提供了一个强大的解决方案。
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