根据所提供的文件信息，以下是详细的知识点： 知识点一：三维牙齿孔洞边缘线提取方法 三维牙齿孔洞边缘线的提取是齿科CAD/CAM系统中重要的组成部分。该方法的目的是准确地从预备体中提取出牙齿孔洞的边缘线。这种边缘线特征对于个性化义齿与预备体的匹配至关重要，因为它们是牙齿表面设计的基线，并且可以作为最后生成的冠或嵌体的切割工具。目前，研究者郑淑贤和李佳提出了一种基于智能剪刀理论的新型三维最优路径搜索方法，该方法通过对三维预备牙齿建模为加权模型，计算从起点到终点的局部成本最小权重和，并通过限制搜索点范围和搜索方向，能够准确提取出完整的边缘线。 知识点二：智能剪刀理论在边缘提取中的应用 智能剪刀（Intelligent Scissors）是一种用于图像边缘提取的计算机图形学工具，它允许用户通过模拟真实剪刀的操作来交互式地提取图像中的边缘。在三维牙齿孔洞边缘线提取的研究中，研究者应用了智能剪刀理论，以一种全新的方式来优化路径搜索。它通过调整智能剪刀的算法来适应三维牙齿模型的特征，从而实现对三维孔洞边缘线的精确提取。 知识点三：三维最优路径搜索方法 三维最优路径搜索方法的核心思想是将三维预备牙齿建模为加权模型。通过计算起点到终点的局部成本最小权重和，可以定位到三维空间中牙齿孔洞的边缘线。此外，研究者进一步通过限制搜索点的范围和搜索方向，以确保提取的边缘线既准确又高效。这种方法能够生成数学上分段最优的孔洞边缘线，直接用于牙齿设计，提高了设计效率并简化了设计流程。 知识点四：齿科CAD/CAM系统的应用 齿科CAD/CAM系统正成为当前研究的热点，并且在一些临床应用中取得了一定的成功。该系统能够精准设计并适配缺失的牙冠或嵌体修复物。通过从牙齿数据库中选取适当的标准化牙齿模型，然后经过适当的变换和调整，可以重建牙齿修复表面。但是，将标准化牙齿适配到准备好的孔洞中，首先需要识别孔洞的边缘线，因为它是牙齿表面设计的基线。因此，孔洞边缘线是牙齿表面设计的一个重要前提。 知识点五：研究相关工作回顾 在三维牙齿孔洞边缘线提取的研究中，大部分的预备腔体是通过扫描制备好的石膏模型获得。然而，扫描数据处理通常涉及复杂的图像分割和特征提取过程。研究者在引言部分回顾了相关的工作，并强调了准确提取牙齿孔洞边缘线的重要性。目前，许多研究者正在尝试不同的方法来实现这一目标，而郑淑贤和李佳提出的方法旨在通过一种新的算法来提高边缘提取的准确性和效率。

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IPMI标准V1.5，英文原版带目录。 - IPMI -Intelligent Platform Management Interface Specification v1.5 . This document presents the base specifications for the Intelligent Platform Management Interface (IPMI) architecture. The IPMI specifications define standardized, abstracted interfaces to the platform management subsystem. IPMI includes the definition of interfaces for extending platform managementbetween board within the main chassis, and between multiple chassis.

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ISO 17387:2008 specifies system requirements and test methods for Lane Change Decision Aid Systems (LCDAS). LCDAS are fundamentally intended to warn the driver of the subject vehicle against potential collisions with vehicles to the side and/or to the rear of the subject vehicle, and moving in the same direction as the subject vehicle during lane change manoeuvres. This standardization addresses LCDAS for use on forward moving cars, vans and straight trucks in highway situations.

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matlab高功率微波代码智能系统 概述 NTOU-NCE 硕士课程。 三个项目使用了三种不同的智能系统理论，包括模糊理论、进化算法和反向传播神经网络。 这些项目不是靠Matlab工具箱完成的，而是靠我自己的编程能力。 思维导图 课程内容 模糊理论 进化算法 反向传播神经网络 (BPNN) 混合系统 项目01：模糊理论 目标 ： 微波炉的完全模糊控制。 这个微波炉有一些有趣的功能。 安装在此微波炉上的传感器可以检测温度和重量。 利用模糊理论，自动计算，得出适中的功率和运行时间，并根据计算结果对食物进行加热。 这些功能可以减少我们用它来加热食物的时间。 我们只需按一下按钮，食物就会被正确加热。 根据模糊规则和隶属函数，使用COG去模糊，并根据去模糊，绘制两个图表。 模糊规则： R^1：如果温度低而重量重。 然后操作时间长且功率高。 R^2：如果温度低，重量中等。 然后运行时间中等，功率高。 R^3：如果温度低，重量轻。 然后操作时间短且功率高。 R^4：如果温度中等，重量较重。 然后运行时间长，功率中等。 R^5：如果温度中等，重量中等。 然后运行时间中等，功率中等。 R^6：如果温度中