Google Maps带你360度看南极(附视频)

Google Maps新增南极洲360度图像,用户可以全方位欣赏南极风光,包括南极望远镜、村庄小屋及企鹅聚集地等。这些图像由Google使用轻型鱼眼镜头拍摄。

有没有人觉得Google Maps是个打发时间的好方法?漫漫长夜无心睡眠,不如用地图看看全球各地的美丽景色(没钱没时间去旅游,用地图过过瘾也好)。最近,Google Maps又最新添加了冰雪大陆–南极洲的360度图像,全方位无死角!

在其官方博客中,Google称:

“在明尼苏达大学的极地地理研究中心和新西兰南极遗产信托公司的帮助下,我们增加了南极洲许多重要地点的360度图像,从内到外。你可以看到南极望远镜、村庄里的小屋,甚至罗伊兹岬的阿德利企鹅聚集地。”

Google用一个轻型带三脚架的鱼眼镜头拍下了南极那些令人动容的图像。让我们跟随下面这个视频一起感受南极的魅力:

Via TNW

曹三藏雷锋网专稿,转载请注明!)
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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