该数据集包括：（1）土壤剖面和浅层地下水采样位置空间信息；（2）16个土壤剖面描述（Tab.1）；（3）土壤剖面含水量、土壤水氯离子含量及氯累积年龄实测数据集（Tab.2）；（4）浅层地下水（包括5个潜水面处水样）水温、水化学和同位素指标实测数据集（Tab.3）。

该数据集包括：（1）土壤剖面和浅层地下水采样位置空间信息；（2）16个土壤剖面描述（Tab.1）；（3）土壤剖面含水量、土壤水氯离子含量及氯累积年龄实测数据集（Tab.2）；（4）浅层地下水（包括5个潜水面处水样）水温、水化学和同位素指标实测数据集（Tab.3）。

该数据集包括：（1）土壤剖面和浅层地下水采样位置空间信息；（2）16个土壤剖面描述（Tab.1）；（3）土壤剖面含水量、土壤水氯离子含量及氯累积年龄实测数据集（Tab.2）；（4）浅层地下水（包括5个潜水面处水样）水温、水化学和同位素指标实测数据集（Tab.3）。

该数据集包括：（1）土壤剖面和浅层地下水采样位置空间信息；（2）16个土壤剖面描述（Tab.1）；（3）土壤剖面含水量、土壤水氯离子含量及氯累积年龄实测数据集（Tab.2）；（4）浅层地下水（包括5个潜水面处水样）水温、水化学和同位素指标实测数据集（Tab.3）。

职业素质学习心得---

概述 该项目在不漏水的情况下将STL文件中的网格体素化。 由于我们正在使用assimp库加载文件，因此它仅支持多种格式。 基本上，该项目可以概括为两个步骤： 表面体素化对于每片网格（三角形），我们以两种方式检查碰撞的体素： 获取每个三角形的最小边界框，并用三角形检查该框中的每个体素； 从与三角形碰撞的任何体素开始，然后进行bfs搜索以检查相邻的体素。 第一种方法是轻量级的，但当（三角形的体积/边界框的体积）的比率小时，可能会变得更糟。 而第二种方式具有相当大的恒定开销。 对于线程池中的每个线程，它将选择一个三角形进行体素化。 时间复杂度为O（m * c），其中m是三角形数，c是某些因素，例如边界框中的体素数或bfs的恒定开销。 固体体素化配备表面体素化后，固体体素化可能很简单：填充。 我们尝试像雕刻木头一样填充网格的外部空间，因为它更简单并且不需要水密性。 但是，使用bfs的基本

matlab体素法代码 3D-shape-retrieval(三维模型检索) 如需详细代码，可联系我获取。 联系方式：(QQ)979337189 (微信) qq-979337189 算法模型（） 基于三视图加权的卷积神经网络。针对视图特征的提取，本章通过体素化模型来得到深层的三视图特征，并针对三视图特征的表达能力不同，通过视图加权使模型的检索率得到明显的上升。采用ModelNet10的标准集测试，该网络在迭代1000次之后，损失函数基本收敛。在训练集维持97.51％的识别率，测试集的识别率达到91.72％。 基于多视图的卷积神经网络。考虑到二维图像的深度学习算法更加成熟和稳定，因此从三维模型渲染后，通过摆放不同方位地虚拟摄像机来得到多角度图像出发，并通过ViewPooling聚合使多视图融合，得到新特征向量，再通过深度学习进行构建本章的神经网络。采用ModelNet10的标准集测试，该网络迭代到1900次左右，损失函数基本收敛。在训练集达到98.89％的识别率，测试集达到92.75％的识别率。 快速使用 为方便读者有更直观的认识，已将本人训练好的模型特征数据上传，只需按照以下步骤进行解

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