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此次采购使该公司的工业金属打印机总数达到了 19 台 佛罗里达州好莱坞--(美国商业资讯)--为航空航天、国防和太空工业提供支持的领先一级金属增材制造商Sintavia, LLC今天宣布，其已从GE Additive采购一台Q20+电子束打印机。新购买的打印机是该公司的第三台电子束打印机和第19台工业金属打印机。 Sintavia首席执行官Brian R. Neff表示：“过去几年，我们一直致力于让Q20+符合航空航天制造的条件，现在已有几条飞机结构产品线都依赖于该技术。电子束打印是复杂的钛质航空航天部件的绝佳选择，我们的这一业务线将继续增长。即使整体制造环境出现困难，但我们看到对EB构建组件的需求仍然令人鼓舞。” 新打印机将于8月初安装到公司位于佛罗里达州好莱坞的生产工厂中，该厂还有另外一台Arcam Q20+、一台Arcam A2X、六台EOS M400、五台EOS M290、三台SLM 280、一台Concept Laser M2和一台Trumpf TruPrint 3000。 关于 Sintavia Sintavia是航空、国防和航天工业应用增材制造的全球领导者。借助高速打印机和同时部署的精密后处理设备、一整套机械检测设备，以及整套冶金和粉末实验室，Sintavia能够为其航空应用优化参数，连续生产并审核质量部件。Sintavia是增材制造商绿色贸易协会(AMGTA

When we seek to discover the best in others, we somehow bring out the best in ourselves. 当我们努力发掘他人的好时，我们往往也会看到自己最好的一面。 The most important love you can receive is from yourself. 最重要的一种爱是自爱。 The successful warrior is the average man, with laser-like focus. 成功的战士是变通的人，只是有着如镭射般的专注。 Try to makes sense of what you see, and wonder about what makes the universe exist, Be curious. 试着去理解你所看到的，思索宇宙为何存在，好奇一点。 It is the ultimate luxury to combine passion and contribution. It's also a very clear path to happiness. 将激情和贡献结合在一起是终极奢侈，这也是一条通往幸福大道。 You must practice being stupid, dumb, unthinking, empty. 你得学着痴一点

点击上方“ 3D视觉工坊 ”，选择“星标” 干货第一时间送达 本文是标定系列解读第三篇，介绍了Camera-Lidar标定，通过对一些基础知识和小细节进行讨论和理论推导，给出了一些可以提升标定精度的改进建议。 另外本文还给出了一个简单的开源代码对上述标定原理进行实践，以及提供了一个仿真程序，可以直观感受标定数据对系统可观性的影响。希望能够给大家一些启发。 目录 1. 前言 2. 理论 2.1 基于平面约束的相机激光标定算法 2.1.1 平面约束 2.1.2 2D 激光和相机外参数初始值求解 2.1.3 3D 激光和相机外参数初始值求解 2.1.4 外参数优化 2.2 推论：所有平行的平面提供的约束等价。 2.3 拓展：标定板的边界约束 3. 实践 3.1 代码梳理和上手操作 3.2 仿真代码的特别说明 3.2.1 系统可观性的判断 3.2.2 利用仿真代码验证平行平面提供的约束等价 3.2.2 利用仿真代码指导采集数据：如何充分旋转标定板 4. 结语 5. 参考文献 1. 前言 从理论上看，相机和激光之间外参数的标定原理非常简单，但在实际标定过程中，特别是一个初学者采集数据进行标定时，却发现标定结果非常不理想。如何采集有效的标定数据（何种运动轨迹，如何晃动标定板）对于激光相机标定而言非常重要。 读完本文，你会发现原来采集数据时标定板和传感器之间只做纯粹的平移运动是没有意义的

　　《中华流行病学杂志》数据显示，2010 年全球 340 万人因超重/肥胖死亡。 　　超重/肥胖会引起高血压、高血脂、高血糖，而“三高”也是世界卫生组织列出的全球性医学难题。 　　中国疾控中心 2013 年数据显示，每 5 个中国成人中，至少有 1 人患高血压病。与此同时，肥胖、高血压、高血脂、高血糖，也是代谢综合征的主要表现。 　　来自加州理工学院医学工程系的助理教授高伟，其研究的 可穿戴汗液传感器 ，将对代谢综合征有所改善。 　　 　　图 | 高伟（来源：受访者） 　　2016 年，高伟团队提出 全集成可穿戴汗液传感器平台 ，其可以分析各种代谢物和电解质，从而帮助改善代谢综合征。 　　 　　图 | 测试可穿戴传感器，右一为高伟 　　 十亿代谢综合征患者不再“遭大罪” 　　代谢综合征，是心脑血管病变和糖尿病的病理基础，全球目前有十亿多人正在遭受其“折磨”。其主要表现为高血压、高血糖、高尿酸和血脂异常等。 　　营养膳食，是代谢综合征的重要影响因素。高伟的可穿戴传感器，则可让用户实时监测体内营养指标。 　　当营养指标不良时，用户就能得到反馈，进而通过改变饮食方式，来降低患上代谢综合征的风险。 　　2017 年，高伟通过 离子导入的方法实现局部刺激出汗 ，病人无需做运动、就能让身体局部分泌汗液。 　　同时，高伟团队还跟斯坦福大学医学院合作，借助汗液传感器分析汗液成分

天剑外键约束的方法:alter table laser_upgrade_schedule add constraint fk_id_laser_upgrade_package foreign key (upgradeId) references laser_upgrade_package(id); 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4401339/blog/4317411

目标： 用类管理同类事物 解析： 用到“class”的编程语言被称作“Object Oriented Programming（面向对象编程）”语言。首先你需要做出“东西”来，然后你“告诉”这些东西去完成它们的工作。 练习： 采用类，重写《Python3练习题系列（08）》的游戏案例。 代码： from sys import exit from random import randint class Game(): def __init__ (self, start): self.quips = [ " You died. You kinda suck at this. " , " Nice job, you died ...jackass. " , " Such a luser. " , " I have a small puppy that's better at this. " ] self.start = start def play(self): next = self.start while True: print ( ' \n-------- ' ) room = getattr(self, next) next = room() def death(self): print (self.quips[randint(0, len(self.quips)-1 )])

在研读了论文及开源代码后，对LOAM的一些理解做一个整理。 文章：Low-drift and real-time lidar odometry and mapping 开源代码：https://github.com/daobilige-su/loam_velodyne 系统概述 LOAM的整体思想就是将复杂的SLAM问题分为：1. 高频的运动估计； 2. 低频的环境建图。 ​ Lidar接收数据，首先进行Point Cloud Registration，Lidar Odometry以10Hz的频率进行运动估计和坐标转换，Lidar Mapping以1Hz的频率构建三维地图，Transform Integration完成位姿的优化。这样并行的结构保证了系统的实时性。 接下来是代码的框架图： ​ 整个算法分为四个模块，相对于其它直接匹配两个点云的算法，LOAM是通过提取特征点进行匹配之后计算坐标变换。具体流程为：ScanRegistration 提取特征点并排除瑕点；LaserOdometry从特征点中估计运动，然后整合数据发送给LaserMapping；LaserMapping输出的laser_cloud_surround为地图；TransformMaintenance订阅LaserOdometry与LaserMapping发布的Odometry消息，对位姿进行融合优化

代码地址如下：<br> http://www.demodashi.com/demo/13153.html #概述： 本demo是ros下基于百度语音的，语音识别和语音合成，能够实现文字转语音，语音转文字的功能。 #详细： ##1. 安装库与环境 首先确保已经安装了以下两个库文件。 ###1.1 Python 音频处理库 PyAudio python -m pip install pyaudio ###1.2 Python 音频处理库 vlc pip install python-vlc ###1.3 ROS 确保安装了ROS http://wiki.ros.org/indigo 2. 实时语音识别与语音合成 2.1 运行 Speech Recognition（语音识别）: roslaunch simple_voice simple_voice.launch Text To Speech（语音合成）: roslaunch simple_voice simple_speaker.launch 2.2 概述 在运行前先确保安装了python的pyaudio 以及 vlc 库文件. 百度语音识别为开发者提供业界优质且免费的语音服务,通过场景识别优化,,准确率达到90%以上,让您的应用绘“声”绘色。 本文中的 语音识别 功能：采用百度语音识别库，实现 语音转化为文字 的功能

最近这一段时间一直在调节基于蒙特卡罗定位的导航，前提是基于已经开源的基于激光雷达的SLAM算法。地图的建立，主要是参考网上的开源教程，根据实际情况，调整相关的参数文件。最终是实现了建图。建立的地图的精度还没有具体的分析，但从直观上看，应该是没什么问题。因此计划通过AMCL来测试建立地图的精度。要运行AMCL首要的工作是运行move_base导航包；本文以rplidar_A2雷达为例，介绍AMCL的定位性能。 调节 move_base 节点 , 相关的参数文件 : (1) rplidar_amcl.launch.xml <launch> <arg name="use_map_topic" default="false"/> <arg name="scan_topic" default="scan"/> <arg name="initial_pose_x" default="0.0"/> <arg name="initial_pose_y" default="0.0"/> <arg name="initial_pose_a" default="0.0"/> <arg name="odom_frame_id" default="odom"/> <arg name="base_frame_id" default="base_footprint"/> <arg name="global

本文作者：Apollo开发者社区 多传感器融合 又称多传感器信息融合（multi-sensor information fusion），有时也称多传感器数据融合（multi-sensor date fusion）。就是利用计算机技术将来自 多传感器 或 多源的信息 和 数据 ，在一定的准则下加以自动分析和综合，以完成所需要的决策和估计而进行的信息处理过程。 多传感器信息融合技术的基本原理 就像人的大脑综合处理信息的过程一样，将各种传感器进行 多层次 、 多空间 的信息互补和优化组合处理，最终产生对观测环境的一致性解释。在这个过程中要充分地利用多源数据进行合理支配与使用，而信息融合的最终目标则是 基于各传感器 获得的分离观测信息，通过对信息多级别、多方面组合导出更多有用信息。这不仅是利用了多个传感器相互协同操作的优势，而且也综合处理了其它信息源的数据来提高整个传感器系统的智能化。 虽然自动驾驶在全球范围内已掀起浪潮，但是从技术方面而言依然存在挑战。目前自动驾驶的痛点在于稳定可靠的感知及认知，包括 清晰的视觉 、 优质的算法 、 多传感器融合 以及高效强大的运算能力。据分析，由自动驾驶引发的安全事故原因中，相关传感器的可能误判也成为了主要原因之一。多个传感器信息融合、综合判断无疑成为提升自动驾驶安全性及赋能车辆环境感知的新趋势。 本文由 百度Apollo智能汽车事业部 自动驾驶工程师—