在Unity引擎中，关节（Joint）是一种强大的工具，用于创建物体之间的物理连接，模拟各种复杂的交互行为。在“unity joint制作的潜标关节动画效果”这个主题中，我们将深入探讨如何利用Unity的关节系统来创建水下的潜标动画。潜标通常是指在水下浮动的标志，它们可以模仿真实世界中的浮力效应，根据水深和水流动态移动。 我们需要了解Unity中的几种关节类型。例如，Hinge Joint适用于模拟门或旋转机械，Distance Joint可以保持两个对象之间的固定距离，而Spring Joint则可以模拟弹性效果。在这个案例中，Spring Joint可能是最合适的，因为它可以模拟潜标随着水的流动上下振动的效果。 创建潜标关节动画的步骤如下： 1. **创建物体**：我们需要创建两个Unity对象，一个代表潜标，另一个作为其连接点。潜标物体应带有刚体组件（Rigidbody），以便参与物理模拟。 2. **添加Spring Joint**：在潜标物体上添加Spring Joint组件。在Inspector面板中，我们可以调整各种参数以控制潜标的运动特性。比如，Spring值决定了连接的弹性，Damper值控制阻力，Max Force设置了连接的最大作用力。 3. **设置锚点（Anchor）和连接点（Connected Anchor）**：这两个参数定义了关节的连接位置。锚点是关节附着在潜标物体的位置，连接点则是与之相连的固定点（如水面或海底）的位置。 4. **动画控制器**：为了实现更复杂的动画效果，我们可以创建一个Animator Controller，并为潜标物体添加Animator组件。通过编写或导入动画状态机，我们可以控制潜标在不同条件下的行为，例如当潜标达到特定深度时改变振动频率。 5. **脚本控制**：通过编写C#脚本，我们可以动态地调整Spring Joint的参数，以响应游戏中的事件，如风力、水流速度等。这将使潜标动画更加真实。 6. **碰撞检测**：为了确保潜标在水下移动时不穿透其他物体，我们需要设置适当的碰撞器（Collider）并启用碰撞检测。 7. **使用Unity Package**：“qianbiao.unitypackage”可能包含了预设的潜标模型、关节组件配置以及相关的动画资源。导入这个包可以快速地在项目中应用已有的设定，加快开发进度。 总结来说，Unity的关节系统提供了丰富的工具来创建动态的物理效果。通过巧妙地使用Spring Joint，我们可以实现逼真的水下潜标动画。同时，结合动画控制器和脚本控制，我们可以进一步提升游戏的沉浸感和互动性。在实际项目中，理解并掌握这些技术对于创建生动的水下环境至关重要。

This is the readme for applying deep learning for joint channel estimation and detection in OFDM system. 只是其中一部分，另一部分，分开上传，因为太大le The codes have been tested on Ubuntu 16.04 + tensorflow 1.1 + Python 2.7 Dependences: 1. Tensorflow 2. Winner Channel Model Get Start: cd ./DNN_Detection python Example.py

静电防护在电子制造行业越来越重要。JEDEC是操作静电放电敏感设备的要求.

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KBQA_zh 基于bert的KBQA，包含joint和pipeline两种模式 Introduction 本项目是一个基于知识三元组的简单的问答系统，分为joint和pipeline两种模式。joint模式为基于bert做意图识别和命名体识别的联合学习训练得到的模型，pipeline模式为单独训练命名实体识别和QA相似度模型。 Environment tensorflow 1.15 python 3.6 pymysql 0.10.1 grpcio 1.32.0 grpcio-tools 1.32.0 How to run 首先需要下载bert的中文预训练模型放在chinese_L-12_H-768_A-12文件夹下， 然后，以pipeline模式为例，执行如下命令，训练命名实体识别模型和问答模型： 1. cd qa_pipeline 2. sh run_ner.sh 3. sh run_

深度学习黑白照片彩色化论文 Let there be Color Joint End-to-end Learning of Global and Local Image Priors.pdf

意图分类和插槽填充是自然语言理解的两个基本任务。他们经常受到小规模的人工标签训练数据的影响，导致泛化能力差，尤其是对于低频单词。最近，一种新的语言表示模型BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)，有助于在大型未标记的语料库上进行预训练深层的双向表示，并在经过简单的微调之后为各种自然语言处理任务创建了最新的模型。但是，并没有太多的工作探索Bert 在自然语言理解中的使用。在这项工作中，我们提出了一种基于BERT的联合意图分类和插槽填充模型。实验结果表明，与基于注意力的递归神经网络模型和插槽门控模型相比，我们提出的模型在多个公共基准数据集上的意图分类准确性，狭缝填充F1和句子级语义框架准确性均取得了显着提高。 文件是对原文的翻译与理解。

FairMOT 单次多对象跟踪的简单基准： ，张以夫，王春雨，王兴刚，曾文俊，刘文宇arXiv技术报告（ ） 抽象的 近年来，作为多目标跟踪的核心组件的目标检测和重新识别取得了显着进展。但是，很少有人关注在单个网络中完成两项任务以提高推理速度。沿此路径进行的初始尝试最终导致结果降低，这主要是因为未正确学习重新标识分支。在这项工作中，我们研究了故障背后的根本原因，并因此提出了解决问题的简单基准。在30 FPS时，它的性能明显优于MOT挑战数据集上的最新技术。我们希望这个基准可以启发并帮助评估该领域的新想法。 消息 （2020.09.10）FairMOT的新版本发布了！ （在MOT17上为73.7 MOTA） 主要更新 我们使用自我监督的学习方法在CrowdHuman数据集上对FairMOT进行了预训练。 要检测图像外部的边界框，我们使用左，上，右和下（4通道）来替换WH头（2通道）。

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参考： X. Qin、Z. Yan 和 G. He，“一种基于联合最速下降和 Jacobi 上行链路大规模 MIMO 系统的近最优检测方案”，IEEE 通信快报，第一卷。 20，没有。 2，第 276-279 页，2016 年 2 月，doi：10.1109/LCOMM.2015.2504506。