基于DBTNN算法的场景调度策略研究

构建了一种能有效描述大规模虚拟环境的场景图和基于该场景图的场景多叉树,以此为基础提出了基于改进的动态二叉树神经网络(Dynamical Binary-tree Based Neural Network,DBTNN)进行场景调度的新方法,并给出了神经网络挖掘装配过程中视点变化的规律.同时,通过该网络输出预测下一步或下几步的视点状态信息,使场景调度具有一定的容错性,提高了场景调度的实时性并使调度更加智能化.最后给出了不同场景的测试结果,表明该算法对于大规模复杂场景有非常好的优化效果.     

基于有线网络应用于平板电脑的集成化网电模块设计

当今市面上的平板电脑多采用WIFI网络或数据流量进行网络访问,当在一些特殊场景下无法使用无线传输(WIFI、数据流量、蓝牙)时,平板电脑就面临着同时使用有线网络和电源来保障数据及电力的需求.在平板电脑接口高度统一的今天,不同类型的数据(网络、电力)在传输过程中需占用同一数据接口,具有互斥性.为实现网电的同时传输,保障数据传输的稳定性,解决接口占用问题,本文提出集成化网电模块数据传输的方案,实现后因其数据传输稳定、电源供应连续,具备在更多特殊场景(如工厂、学校、高端休息室、飞机、高铁等)下应用的能力.     

虚拟装配中基于双目视觉的用户化身研究

推导了双目成像的视差与场景点深度信息的关系及相应的计算公式,在双目视觉理论的基础上提出了用 户化身视觉模型用于虚拟场景的成像变换,并探讨了真实感头部化身技术.将Agent技术应用到虚拟化身中,提出虚拟装配中完全自主模式的化身模型.     

Windows版IETM软件面向Android的移植设计与实现

随着智能信息化以及装备数字化产业的发展，交互式电子技术手册(Interactive Electronic Technology Manual,简称IETM)已成为武器装备配套设备不可缺少的一部分，在分析IETM使用需求的基础上，提出一种在移动端设备Android平台环境下运行IETM的需求。基于此，设计出了如何将基于Windows平台Web技术的IETM软件移植至Android平台运行的实现方法。实践证明Android平台上的IETM软件在终端的适配性方面更加多元、更加便捷，也为以后IETM软件的平台移植工作提供新的技术方向。     

基于GJB6600标准的IETM系统研究与应用

在分析比较众多IETM标准的基础上,选择GJB6600作为[1]IETM系统的创编标准,并研究基于GJB6600标准创编IETM系统的核心技术。最后以空调设备为例,阐述了IETM的创编流程,为大型设备IETM系统的开发提供一个可供借鉴参考的方法和途径。