Vision Engineering和CADENAS联手,运用革命性的3D立体显示技术实现数字化零部件的完美展示

奥格斯堡软件制造商CADENAS与VisionEngineering合作推出全球3D立体显示专利技术,利用深度真实观察器(DeepRealityViewer-DRV)实现无需特殊设备的高分辨率三维立体图像实时生成,为零部件制造商提供全新展示可能。

两大企业联合推出的全球3D立体显示专利技术,为零部件制造商带来全新体验。

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作为一家创新公司,奥格斯堡著名的软件制造商CADENAS一直致力于研发符合市场最新发展趋势以及客户需求的高质量软件解决方案。此次与Vision Engineering合作的技术亮点体现在:无需使用外部显示器或特殊目镜,借用Vision Engineering的深度真实观察器(Deep Reality Viewer- DRV)即可实时生成高分辨率的三维立体图像。这项革命性的技术为技术性组件制造商提供了全新的可能,使他们的产品能更完美地被呈现,更容易吸引客户的眼球。

全新的3D Viewer – 无需3D眼镜、快门眼镜或虚拟现实耳机

起初,深度真实观察器DRV Z1的开发旨在优化电子,航空,汽车和医疗行业的质量控制和生产要求。它无需额外的眼镜或视觉设备,令图像仿佛“漂浮”于观察镜前,通过放大的主体3D立体图像可以观察到前所未有的细节,并以无与伦比的深度立体效果给用户留下了深刻的印象。

由Vision Engineering首推的全球专利数字3D立体观察技术,旨在帮助企业或专业机构进行3D建模和组件测试。在数字应用要求日益苛刻的今天,该技术在演示3D设计或优化3D模型方面做出了重大贡献。

“60年来Vision Engineering不断创新,追求卓越品质与性能,在人机工学视觉检测和测量系统行业建立了企业良好的信誉,并收获了巨大成功。 DRV Z1提供了增强和改进的3D可视化功能,克服了其他3D观测系统所存在的问题。与CADENAS现有的技术相结合,给行业带来了一个全新的概念,为开辟新市场创造无限可能。”—Mark Curtis总经理说。

数字双胞胎技术让您的产品在展会上更加引人注目

DRV结合CADENAS的电子产品目录技术eCATALOGsolutions ,为零部件制造商在产品展示方面提供了全新的可能。在展会上借助数字双胞胎技术进行产品展示将更加吸引眼球。而且当要宣传的产品尚未投入批量生产,无物理成品可用时,也可使用DRV技术来展示如实物一般的逼真效果。

“我们不仅希望能成为零部件制造商创建数字3D产品目录的可靠合作伙伴,同时也希望成为他们市场推广的合作伙伴,为他们制定营销策略和开展市场活动提供支持。以CADENAS积累的经验,电子产品目录不仅为工程师提供了一套在线零部件搜索、零部件数据系统,而且还可以充分发挥其在市场营销方面的优势。 如今,创新的产品需要现代的展示方式才能脱颖而出。”—CADENAS公司董事长Jürgen Heimbach说。

AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器的状态空间平均模型的建模策略。该方法通过数学建模手段对直流微电网系统进行精确的状态空间描述,并对其进行线性化处理,以便于系统稳定性分析与控制器设计。文中结合Matlab代码实现展示了建模与仿真过程,有助于研究人员理解复现相关技术,推动直流微电网系统的动态性能研究与工程应用。; 适合人群:具备电力电子、电力系统或自动化等相关背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源、微电网或智能电网研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网的动态建模方法;②学习DC-DC变换器在耦合条件下的状态空间平均建模技巧;③实现系统的线性化分析并支持后续控制器设计(如电压稳定控制、功率分配等);④为科研论文撰写、项目仿真验证提供技术支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步实践建模流程,重点关注状态变量选取、平均化处理线性化推导过程,同时可扩展应用于更复杂的直流微电网拓扑结构中,提升系统分析与设计能力。
内容概要:本文介绍了基于物PINN驱动的三维声波波动方程求解(Matlab代码实现)理信息神经网络(PINN)求解三维声波波动方程的Matlab代码实现方法,展示了如何利用PINN技术在无需大量标注数据的情况下,结合物理定律约束进行偏微分方程的数值求解。该方法将神经网络与物理方程深度融合,适用于复杂波动问题的建模与仿真,并提供了完整的Matlab实现方案,便于科研人员理解复现。此外,文档还列举了多个相关科研方向技术服务内容,涵盖智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域,突出其在科研仿真中的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定数学建模基础Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事计算物理、声学仿真、偏微分方程数值解等相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习并掌握PINN在求解三维声波波动方程中的应用原理与实现方式;②拓展至其他物理系统的建模与仿真,如电磁场、热传导、流体力学等问题;③为科研项目提供可复用的代码框架技术支持参考; 阅读建议:建议读者结合文中提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习,重点关注PINN网络结构设计、损失函数构建及物理边界条件的嵌入方法,同时可借鉴其他案例提升综合仿真能力。
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