中文版IEC62305-4雷电防护－第4部分：建筑物内电气和电子系统

马萨诸塞州建筑物数据集由波士顿地区的151张航拍图像组成，每幅图像的1500×1500像素，分辨率为1m，面积为2.25平方公里。因此，整个数据集覆盖约340平方公里。数据分为137个图像的训练集，10个图像的测试集和4个图像的验证集。通过栅格化从OpenStreetMap项目获得的建筑轮廓线来获得目标地图。广泛用于深度学习语义分割与建筑物和道路的提取，是遥感与深度学习领域科研与实验必备的对比实验数据集之一。

老房子3DMAX模型适用于老房子模型设计。

对简单场景下的点云数据进行分类（建筑物点、地面点、植被），提取轮廓线并三维可视化。具体的效果可参考博客：https://blog.csdn.net/qq_32867925/article/details/123301985

基于点云数据的建筑物轮廓提取，LIDAR点云数据，建筑物，轮廓提取

目前全世界建筑物能源消耗占全社会能源消耗总量的40%，是工业能耗的1.5倍，要想实现全球气候目标，减少建筑物能耗是最为关键的因素。本文对我国建筑物耗能现状做了简要分析，同时对基于力控软件平台的建筑物耗能管理系统平台做了详尽介绍。

对于数量较多的模型，为了减少尺寸，我们采用没有贴图的模型文件，然后在程序里做统一贴图。 对于房子等建筑物，需要房顶和立面采用不同的材质贴图，甚至房子底部需要删除。 实现的思路是遍历所有面，根据方向确定是否为房顶或房子底部，修改贴图和UV数据。  

地面三维激光扫描建模及其在建筑物测绘中的应用

人工智能-机器学习-面向建筑物内部环境的移动机器人同时定位与地图构建方法研究与应用.pdf

紫外线matlab代码OpenMM：一个开源的多模态特征提取工具 OpenMM 是一个开源工具，可以执行多模态特征提取。 换句话说，此工具将允许您轻松地一次性提取视频、音频和语言特征。 该工具建立在现有的 GitHub 存储库之上，用于视觉特征提取和音频特征提取。 我将这些现有的存​​储库与我的语言特征提取代码 (LingAnalysis) 集成在一起。 OpenMM 为研究人员提供了一种提取多模态特征的简单方法。 该工具只需要一个视频作为输入并输出一个多模态特征的 csv，音频转换和语音到文本是在内部处理的。 我希望这将有助于促进对构建多模式系统的更多兴趣和研究。 安装 。 引用 如果您在工作中使用了此代码中的任何一个，请引用： OpenMM：一种开源多模态特征提取工具（Michelle Renee Morales、Stefan Scherer、Rivka Levitan），In Proceedings of Interspeech 2017，ISCA，2017。 @inproceedings{morales_openmm:_2017, address = {Stockholm,