基于AutoCAD的线性标注

线性标注是尺寸标注的一种,描述的是任意两点之间的水平或垂直距离.在二维平面图的绘制过程中,线性标注比较简单,但在等轴测图及三维模型图的绘制过程中,标注却是一件棘手的事从多年AutoCAD教学和制图经验中,总结出线性标注在二维平面图、等轴测图及三维实体图中的标注方法,与广大同仁分享学习.     

基于本体的图像自动标注

提出一种新的图像本体标注的框架,结合领域本体中概念的关系,通过层次概率标注来获得图像高层语义概念的标注,实现待标注图像语义的自动标注。我们将图像的语义可以定义为属性概念和高层抽象概念,采用二次标注方法实现对于图像语义的自动标注。实验证明,本文的方法可以使图像获得丰富的高层抽象语义概念标注,从而缩小"语义鸿沟",有效提高了检索的效率和精确度。     

自动图像标注技术综述

图像自动标注技术是减少图像数据与内容之间“语义鸿沟”的其中一种最有效途径,对于帮助人类理解图像内容,从海量图像数据中检索感兴趣的信息具有重要现实意义.通过研究近20年公开发表的图像标注文献,总结了图像标注模型的一般性框架;并通过该框架结合各种具体工作,分析出在图像标注研究过程中需要解决的一般性问题;将各种图像标注模型所采用的主要方法归为9种类型,分别为相关模型、隐Markov模型、主题模型、矩阵分解模型、近邻模型、基于支持向量机的模型、图模型、典型相关分析模型以及深度学习模型,并对每种类型的图像标注模型,按照“基本原理介绍—具体模型差异—模型总结”3个层面进行了研究与分析.此外,总结了图像标注模型常用的一些数据集、评测指标,对一些比较著名的标注模型的性能进行了比较,并据此对各种类型的标注模型做了优缺点分析.最后,提出了图像标注领域一些开放式问题和研究方向.     

AutoCAD标注功能的开发

本文介绍了用ＡｕｔｏＣＡＤ绘制工程图时,常用标注的开发方法,并对各种标注如何编程进行了详细阐述。还介绍了标注命令的组织方法,以方便用户的使用。     

序号标注的AutoCAD二次开发

该文介绍了利用AutoLISP与DCL语言开发工具,开发符合国家机械制图标准的机械制图序号标注实用工具的设计思想与实施方法。该实用工具,扩充了AutoCAD的功能,提高了机械制图的绘图效率,有一定的实用价值和推广意义。     

AutoCAD FOR Windows的汉字标注

利用Ｗｉｎｄｏｗｓ应用软件之间的数据交换功能，本文介绍了一种在Ｗｉｎｄｏｗｓ环境中向ＡｕｔｏＣＡＤ ｆｏｒ Ｗｉｎｄｏｗｓ图形注入汉字的简便方法。     

AutoCAD下粗糙度符号的标注

本文详述了能够使粗糙度符号自动垂直于所标平面的命令的开发原理和过程，介绍了ＡｕｔｏＬＩＳＰ中各种选择集和实体处理函数的功能和使用方法。     

AutoCAD2004轻松入门——尺寸和文字的标注

尺寸和文字的标注在AutoCAD是一个很重要部分，标注了文字和尺寸的图纸才可以算是一张完整的图纸。这期我们就来介绍一下尺寸和文字的标注。     

在AutoCAD图形中标注坐标

本文通过ＡｕｔｏＣＡＤ的二次开发技术,利用ＡｕｔｏＣＡＤ的ＡｃｔｉｖｅＸ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ技术,通过调用ＶＢ的资源（如窗体、对话框等）,给出了一个在ＡｕｔｏＣＡＤ图形中进行坐标标注的实例。     

基于包装器的Deep Web自动语义标注

为最准最全地对页面抽取的数据进行语义标注,提出一种基于包装器自动语义标注的方法。该方法利用多个标注源进行组合标注,有效解决单标注源标注率不高问题,同时针对标注不完全问题,给出利用多个数据源的互补关系来标注,生成高效率的标注包装器对抽取结果自动标注。实验结果证明,该方法具有较高的准确性和效率。     

图像自动语义标注技术综述

近年来,随着对基于内容图像检索技术研究的深入,图像自动语义标注已成为了该领域的研究热点。针对目前广泛研究的图像语义标注技术,从其分类、关键技术、存在问题及发展方向进行了进行了论述,以期为从事该方向研究的人员提供一定的借鉴意义和参考价值。     

基于SVM算法的图像自动标注

伴随着存储技术以及网络技术的飞速发展,以图像形式来表现大量有效信息成为有效手段。这样一来,怎样实现对海量图像库的有效检索和管理已经非常重要,而其中语义清晰又是重中之重。在图像自动标注技术中,基于图像底层视觉特征的标注技术能够完成,利用图像的底层特征中提取出高级语义信息来标注待标注图像。通过SVM(Support Vector Machine)支持向量机学习方法来自动获取图像高级语义信息关键字,来完成图像的自动标注具有深远的研究意义。     

AutoCAD12.0版本尺寸标注方法的改进

本文根据我国的“机械制图国家标准”，对ＡｕｔｏＣＡＤ１２．０版本的尺寸标注方法作了一些改进，使之更适合我国机械图样的绘制，在实用中有着快速、简便的特点。     

西文AutoCAD中汉字的直接标注

本文主要介绍了在ＡｕｔｏＣＡＤ图形方式下直接标注汉字的方法，它可以无须汉字操作系统支持，而将汉字直接标注在图形的任意位置上。     

基于机器学习的源程序自动标注方法

程序注释是软件开发过程中不可缺少的工作.大量的Java程序需要准确的注释来提高程序的可维护性.对自动标注方法进行研究,分析现存方法存在的问题,为了改善注释的效率,提出一种基于机器学习的程序注释自动标注方法用于Java程序的自动标注.方法 主要分为两个部分:数据的预处理和机器学习模型.数据预处理采用双编码器对程序进行处理...     

基于生成式对抗网络的图像自动标注

针对基于深度学习的图像标注模型输出层神经元数目与标注词汇量成正比，导致模型结构因词汇量的变化而改变的问题，提出了结合生成式对抗网络（GAN）和Word2vec的新标注模型。首先，通过Word2vec将标注词汇映射为固定的多维词向量；其次，利用GAN构建神经网络模型--GAN-W模型，使输出层神经元数目与多维词向量维数相等，与词汇量不再相关；最后，通过对模型多次输出结果的排序来确定最终标注。GAN-W模型分别在Corel 5K和IAPRTC-12图像标注数据集上进行实验，在Corel 5K数据集上，GAN-W模型准确率、召回率和F1值比卷积神经网络回归（CNN-R）方法分别提高5、14和9个百分点；在IAPRTC-12数据集上，GAN-W模型准确率、召回率和F1值比两场K最邻近（2PKNN）模型分别提高2、6和3个百分点。实验结果表明，GAN-W模型可以解决输出神经元数目随词汇量改变的问题，同时每幅图像标注的标签数目自适应，使得该模型标注结果更加符合实际标注情形。     

AutoCAD for Windows实现汉字标注的新方法

本文阐述了ＡｕｔｏＣＡＤ实现汉字标注的基本原理，提出了利用中文之星实现ＡｕｔｏＣＡＤｆｏｒＷｉｎｄｏｗｓ汉字标注的新方法。该方法简单、快速、可靠。