IPDiff 是一个基于蛋白质-配体相互作用先验引导的扩散模型，首次把配体-靶标蛋白相互作用引入到扩散模型的扩散和采样过程中，用于蛋白质（口袋）特异性的三维分子生成。来源于文章 《Protein-Ligand Interaction Prior for Binding-aware 3D Molecule Diffusion Models》。文章链接： https://openreview.net/forum?id=qH9nrMNTIW 。 针对原GitHub中代码的问题与报错，本文档对原代码进行了修改，包含了完整的 IPDiff 项目，包含测试体系、可运行（修正报错）、可训练的源代码，并标注了每一个代码修改的位置。 此代码包含了完整的 IPDiff 的使用方法，可以针对某个某个蛋白体系的特定口袋生成结合力强的分子，可以直接用于项目中，或者进行微调再训练。

3d .x文件 模型 DirectX 装了DirectX 9.0或以上的才可以双击打开x文件 要把 max文件 转为 x文件 建议用Deep Exploration 来 File->Batch Operations->Convert 3D Files 要用Deep Exploration 打开max 文件 请看Deep Exploration 5.7\Plugins\rh_max_install.txt

**WPF 3D工厂 HelixToolkit：深入理解与实践** 在Windows Presentation Foundation（WPF）平台上，构建3D图形应用程序是一项技术性极强的工作。Helix Toolkit是为WPF设计的一个开源库，它提供了丰富的3D图形组件和工具，大大简化了开发者创建3D场景的复杂度。本文将详细介绍WPF 3D编程的基础知识，以及如何利用Helix Toolkit进行高效开发。 了解WPF中的3D基础是至关重要的。WPF的3D支持基于Direct3D，提供了一个强大的场景图模型，通过使用`Model3DGroup`、`GeometryModel3D`和`Material`等类来构建3D对象。`Viewport3D`控件作为显示3D内容的容器，可以添加摄像机、灯光和3D模型。 接着，我们来看Helix Toolkit。这个库包含了一系列扩展了WPF 3D功能的类，如`Helix3DControls`中的`HelixViewport3D`，它增强了默认的`Viewport3D`，提供了更好的交互控制。此外，还有用于创建3D模型的`AxesVisual3D`（坐标轴）、`AxisAngleRotation3D`（旋转）、`BoxVisual3D`（立方体）等实用类，以及用于渲染效果的`PhongMaterial`（法线光照模型）和`DiffuseMaterial`（漫射光照）等材质类型。 在实际应用中，Helix Toolkit的亮点之一是其强大的相机系统。`TrackballCamera`允许用户通过鼠标和键盘自由地控制视角，提供了平移、旋转和缩放等操作。同时，`OrthographicCamera`和`PerspectiveCamera`提供了不同类型的投影方式，适应不同的3D视图需求。 照明在3D场景中起着至关重要的作用。Helix Toolkit提供了各种灯光类型，如`PointLight`（点光源）、`DirectionalLight`（平行光）和`SpotLight`（聚光灯），这些都可以通过调整光源位置和方向，模拟出逼真的光影效果。 为了构建复杂的3D模型，`MeshBuilder`类是一个强大的工具。它可以动态地添加顶点和面，构建出任意形状的几何体。同时，`GeometryModel3D`和`MeshGeometry3D`的组合可以用来加载和展示外部3D模型文件，如`.obj`或`.stl`格式。 在实践中，我们可以通过`WPFDigititalTwin`这个示例项目进一步学习。这个项目可能包含了数字孪生（Digital Twin）的概念，通过3D建模来模拟真实世界的实体。这可能涉及到模型的动态更新、实时数据绑定和可视化，以及交互式操作等高级特性。 总结来说，WPF 3D结合Helix Toolkit提供了强大的3D图形开发能力。通过学习和使用这个库，开发者可以轻松创建出功能丰富、视觉效果出色的3D应用程序。无论是简单的几何体展示，还是复杂的3D场景模拟，Helix Toolkit都能提供必要的工具和组件，让WPF 3D编程变得更加得心应手。

内容概要：本文详细介绍了利用Matlab进行无人机路径规划的方法，重点探讨了三种优化算法：蝙蝠算法（BA）、差分进化蝙蝠算法（DEBA）以及混沌人工势场蝙蝠算法（CPFIBA）。文章首先解释了每种算法的基本原理及其Matlab实现方式，随后展示了它们在2D和3D路径规划中的具体应用场景。特别强调了CPFIBA在复杂地形中的优越表现，如悬崖地形中的高效避障能力。文中还提供了详细的代码片段，帮助读者理解和实现这些算法。最后，通过对比实验结果，展示了不同算法在路径长度、收敛速度等方面的差异。 适合人群：对无人机路径规划感兴趣的科研人员、工程师及高校学生，尤其是有一定Matlab编程基础的人。 使用场景及目标：适用于需要进行无人机路径规划的研究项目或实际应用，旨在提高路径规划效率和避障能力。目标是通过比较不同算法的表现，选择最适合特定任务需求的算法。 其他说明：文章不仅提供了理论讲解，还包括大量实用的代码示例和图表，便于读者动手实践。此外，作者还分享了一些调参技巧和注意事项，有助于进一步优化算法性能。

内容概要：适用于unity场景， 这个插件能够实现2D热力图+3D热力图+实现热力体积图，目前根据坐标点绘制热力点，我试过 可以支持50w个点，用的是unity2022.3.18这个版本，高于他的应该都可以

随着人工智能技术的发展，利用深度学习进行医疗图像分析成为一种前沿的研究方向。阿尔兹海默病作为老年人中常见的神经退行性疾病，其早期诊断对于患者的生活质量改善和医疗资源的合理分配至关重要。3D卷积神经网络（CNN）作为一种强大的深度学习模型，在处理三维图像数据方面具有独特的优势，因此被广泛应用于医学影像的分析与识别。 3D CNN在阿尔兹海默病智能诊断方面的研究，通常涉及以下几个关键步骤：收集大量的阿尔兹海默病患者和正常老年人的脑部MRI（磁共振成像）数据。这些数据经过预处理，如归一化、去噪、增强对比度等操作，以保证神经网络能够更有效地从中提取特征。接下来，研究者会构建3D CNN模型，该模型由多个卷积层、池化层和全连接层组成，能够自动提取并学习到图像中的空间特征。 通过训练过程，3D CNN模型会调整其内部参数，以最小化预测结果和实际标签之间的差异，即实现损失函数的最小化。训练完成后，该模型可以用于新样本的智能诊断，即对输入的脑部MRI图像进行处理，输出判断为阿尔兹海默病或者正常状态的概率分布。在Web应用环境下，3D CNN模型的训练和预测可以部署在服务器端，用户通过Web界面上传MRI图像，系统后台运行模型进行诊断，并将结果返回给用户，实现了一个完整的智能诊断Web应用流程。 这种基于Web界面的智能诊断系统不仅使得医生和医疗人员能够快速获取诊断结果，也使得患者能够方便地获得专业医疗建议，提高了医疗服务的可及性和效率。此外，该系统还可以作为一个数据收集平台，积累更多的临床数据，进一步优化和改进3D CNN模型的诊断性能。 在实际应用中，3D CNN模型的性能受到多个因素的影响，包括数据集的大小和质量、模型结构的复杂度、训练算法的选择等。因此，研究者需要对这些因素进行细致的调整和优化，以确保模型的诊断准确性。同时，随着技术的不断进步，未来还可能将更多的生物标志物和临床信息整合到模型中，以提升诊断的全面性和准确性。 基于3D CNN的阿尔兹海默病智能诊断Web应用，是人工智能在医疗领域应用的一个缩影，它展示了现代科技如何帮助提高疾病的诊断效率和准确性，同时为医学研究提供了新的视角和工具。随着相关技术的不断成熟，未来该领域还有巨大的发展潜力和应用前景。

《迷宫小球安卓游戏》是一款利用3D建模技术和重力感应控制的手机游戏，专为Android平台设计。这款游戏巧妙地将现实世界的物理规则与虚拟游戏世界相结合，为玩家带来独特的体验。以下是对这款游戏中涉及的技术和知识的详细解析： 1. **3D建模（OpenGL）**： - OpenGL是一种跨语言、跨平台的应用程序编程接口（API），专门用于渲染2D和3D图形。在《迷宫小球》中，开发人员使用OpenGL来构建逼真的3D迷宫环境，使玩家仿佛置身于一个立体的空间中。 - 使用3D建模，游戏设计师可以创建各种复杂的迷宫结构，包括不同高度、形状和纹理的墙壁，增加游戏的视觉吸引力和挑战性。 - OpenGL支持硬件加速，使得游戏运行流畅，即使在处理复杂的3D图形时也能保持高帧率。 2. **重力感应控制**： - 重力感应技术是利用手机内置的加速度传感器来检测设备的倾斜和移动。在《迷宫小球》中，这种技术被用来模拟真实世界中的重力，使小球根据手机的倾斜角度进行滚动。 - 玩家只需倾斜手机就能控制小球的方向，这种交互方式增强了游戏的真实感和沉浸感，使得操作直观且有趣。 3. **Android平台开发**： - Android是全球最广泛使用的移动操作系统之一，为开发者提供了丰富的工具和API来创建各种类型的应用和游戏。 - 开发《迷宫小球》需要对Android SDK有深入理解，包括Activity管理、资源加载、触摸事件处理以及性能优化等。 - 游戏可能还需要考虑到不同Android设备的屏幕尺寸、分辨率和硬件差异，以确保兼容性和用户体验的一致性。 4. **迷宫地图设计器**： - "迷宫地图设计器"可能是游戏开发过程中使用的工具，用于创建和编辑迷宫地图。设计师可以使用这个工具来设计各种难度的迷宫，调整其布局和复杂度，增加游戏的可玩性。 - 地图设计器可能包含预览功能，让设计者能够在2D或3D视图中查看迷宫，确保其逻辑和物理上的正确性。 5. **MapMaset**： - "MapMaset"可能是游戏中的地图数据文件，包含了游戏地图的所有信息，如迷宫的结构、起点、终点、障碍物位置等。 - 这种文件格式可能需要特定的读取和解析机制，以便在游戏中加载和显示地图。 综合以上内容，《迷宫小球安卓游戏》融合了3D图形技术、物理模拟和移动设备的特性，为玩家提供了一种独特的互动体验。游戏开发者通过创新的技术手段，将简单的迷宫游戏提升到了新的层次，体现了Android平台上游戏开发的潜力和多样性。

Altium Designer是一款强大的电子设计自动化（EDA）软件，它整合了电路原理图设计、PCB布局、PCB布线、3D模型查看以及仿真等多种功能，是许多工程师进行硬件开发的首选工具。在这个"AltiumDesigner ZH1.5封装库 PcbLib文件 含3D"的压缩包中，包含了一个名为"ZH1.5_lib.PcbLib"的文件，它是专门为Altium Designer设计的特定版本——ZH1.5封装库。 封装库（Package Library）在PCB设计中起着至关重要的作用，它是元器件物理形状和电气连接的模型。这些封装定义了元器件在电路板上的实际占位面积，引脚的位置和方向，以及与其他元件的连接方式。封装库的创建和管理对于确保PCB设计的准确性和可制造性至关重要。 PcbLib文件是Altium Designer中用于存储封装库的文件格式，它包含了所有元器件封装的详细信息，包括每个封装的几何形状、引脚位置、丝印、3D模型等。在本压缩包中，"ZH1.5_lib.PcbLib"文件就是这样的一个封装库，其中的3D表示意味着这些封装还包含了立体视角的模型，这对于检查PCB的物理空间布局和干涉问题非常有帮助。 使用Altium Designer的工程师可以导入这个库，然后在设计过程中选择合适的封装来代表他们的元器件。通过3D模型，设计师可以在设计阶段就能预览整个PCB的立体效果，避免因为元器件的高度或者形状导致的潜在冲突。这不仅提高了设计效率，也降低了实物制造后才发现问题的风险。 "ZH1.5"可能指的是这个封装库的一个特定版本或更新，可能包含了针对某些特定技术或标准的改进，或者是对之前版本的扩展。在使用这个库时，需要确保它与正在使用的Altium Designer版本兼容，并且符合设计项目的需求。 这个压缩包提供了一套完整的3D封装库，适用于使用Altium Designer的电子设计工程师。通过导入这个库，他们可以快速方便地为电路中的各种元器件选择合适的封装，同时利用3D视图进行更加直观和精确的设计验证。这无疑提升了设计流程的效率和质量，对于复杂多层PCB设计尤其有价值。

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EdgeImaging最新软件，适用于深视智能三维相机 常见问题如下： 触发方式： 连续触发、IO触发、编码器触发 最大速度计算公式： 最大速度 = 细化点数 * 采样频率 * 0.8 * 脉冲当量 扫描长度计算公式： 扫描长度 = 细化点数 * 批处理点数 * 脉冲当量 脉冲当量一般情况下为0.001mm 批处理点数不变的情况下，如何提高扫描速度？ 压缩景深，可以提高采样频率 压缩景深z轴范围变小，需要看样品高度是否支持压缩景深，如果样品扫描不全就不能压缩