基于特征模型的网络实时协同建模技术
隐私计算中的联合建模的几种类型
隐私计算中的联合建模的几种类型1. 引言1.1 概述随着信息技术的飞速发展和普及，个人隐私的保护成为一个越来越重要的话题。
在互联网时代，个人数据被广泛收集并用于各种商业和研究活动中，如何在数据共享的同时确保个人隐私得到有效保护成为了一项关键挑战。
为了解决这一问题，隐私计算应运而生。
1.2 文章结构本文将重点讨论隐私计算中的一个重要技术——联合建模。
首先，在引言部分概述了本文的主要内容和目标。
其次，我们将介绍联合建模在隐私计算中的意义，包括联合建模的概念和优势。
然后，我们将深入探讨隐私计算中不同类型的联合建模，并详细分析基于加密技术、差异隐私以及机器学习中的联合建模应用。
接下来，我们将通过实际案例分析和应用场景探讨，展示联合建模在医疗领域、金融行业以及社交网络隐私计算中存在的具体问题和挑战。
最后，在结论和展望部分总结本文的主要研究内容，展望未来隐私保护的挑战与发展方向。
1.3 目的本文旨在系统地介绍隐私计算中联合建模的概念、意义和应用，以帮助读者全面了解该领域的最新进展和研究动态。
通过对不同类型联合建模的分析和实际案例探讨，我们希望能够揭示隐私计算中存在的问题和挑战，并提出具体的解决方案和未来发展方向。
对于研究者和从业人员而言，本文将为他们在隐私保护领域提供有价值的参考和指导。
2. 联合建模在隐私计算中的意义2.1 隐私计算简介隐私计算是一种保护数据隐私的计算方法，它允许参与计算的多个方在不暴露各自输入数据的情况下进行计算，并最终得到计算结果。
随着信息技术的发展，数据隐私保护成为一个重要而紧迫的问题。
传统的数据处理方法可能会暴露敏感信息，而隐私计算通过引入加密、差异隐私等技术手段，在保护个体用户数据隐私的前提下，实现安全、有效的数据处理。
2.2 联合建模概念联合建模是指多个参与方共同利用各自拥有的数据进行建模和分析。
它通过协作性建模方法，将不同方之间分布式保存的数据进行整合和联合处理，从而获得更精确、全面的结果。
多智能体协同控制系统建模与仿真研究
多智能体协同控制系统建模与仿真研究近年来，随着智能化技术的不断发展，多智能体协同控制系统开始逐渐成为研究的热点。
多智能体是指由多个个体组成的智能群体，这些个体之间通过相互交互和协作来完成具体任务。
而多智能体协同控制系统则是指通过多个智能体之间的协同控制来实现特定的控制目标。
本文将就多智能体协同控制系统的建模与仿真进行研究。
一、多智能体协同控制系统的构成多智能体协同控制系统一般由多个智能体节点和一个中心控制器组成。
智能体节点之间通过相互交互和通信完成协同任务的目的，而中心控制器则通过对各个智能体节点的调度、协调和优化来实现系统的整体控制。
在多智能体协同控制系统中，各个智能体节点之间的信息交换起着至关重要的作用。
信息交换一般分为两种方式，一种是分散式信息交换，即各个智能体节点之间直接进行信息传递和交换，另一种是集中式信息交换，即所有智能体节点都将信息传输到中心控制器，由中心控制器进行处理和分配。
同时，多智能体协同控制系统的建模也需要考虑到智能体节点之间的相互作用，如相互影响、相互依赖等等。
这些相互作用也是影响多智能体协同控制系统性能的关键因素之一。
二、多智能体协同控制系统建模方法多智能体协同控制系统的建模方法主要有以下几种：1. 基于多智能体动力学模型的建模方法这种建模方法主要利用多智能体动力学模型来描述各个智能体节点之间的相互关系和行为规律，从而分析和优化多智能体系统的行为和性能。
具体来说，这种方法主要包括对各个智能体节点的状态、动态方程、控制策略和信息交换方式等进行建模。
2. 基于分散式决策的建模方法这种建模方法主要是通过对各个智能体节点的分散式决策过程进行建模，来分析和优化多智能体协同控制系统的性能。
具体来说，这种方法主要包括对各个智能体节点的状态、决策变量和决策规则等进行建模。
3. 基于集成式控制的建模方法这种建模方法主要是通过对中心控制器的集成式控制过程进行建模，来对多智能体协同控制系统进行建模和分析。
基于多智能体的网络协同控制技术研究
基于多智能体的网络协同控制技术研究近年来，随着科技不断发展，多智能体技术越来越引起人们的关注。
在现代科技中，多智能体技术是一个重要的研究方向。
它将多个有独立智能的智能体通过某种方式联合起来，使得所有智能体在整体上表现出更高层次的智能和灵活性。
随着互联网、物联网等技术的发展，多智能体协同控制技术也变得越来越重要。
本文将重点探讨基于多智能体的网络协同控制技术研究。
一、多智能体技术简介多智能体技术是指将多个智能体组合成一个整体，从而实现一定的目标。
所谓智能体，就是一些拥有自主感知、决策以及执行的机器人或者计算机程序。
而多智能体技术就是将多个智能体通过某种方式连接在一起，形成一个团队，实现某些复杂的任务。
多智能体技术通常会涉及以下方面：1. 通信多个智能体之间需要进行通信以协商行动，交换跟踪状态和传输信息等。
2. 协商多个智能体之间需要协商并决定如何行动，从而实现一定的目标。
3. 同步多个智能体必须在某种程度上同步它们的行动，以便协同合作。
4. 集成多个智能体需要以某种方式集成在一起，以便实现更高层次的智能和灵活性。
5. 互动多个智能体需要相互交换跟踪状态和传输信息等，以便协同合作。
6. 学习多智能体可以通过学习的方式来提高其合作能力和效率。
二、多智能体网络协同控制技术多智能体协同控制技术是指利用网络将多个智能体连接在一起，从而实现一定的控制任务。
多智能体网络控制技术已经被广泛应用于智能交通、智能制造、智能家居等领域。
在多智能体网络控制技术中，协同控制算法是一个关键的部分。
1. 多智能体网络控制模型在多智能体网络控制中，一般采用集中式控制和分布式控制两种方式。
集中式控制采用集中控制器对所有智能体进行控制，因此需要强大的计算资源和网络支持。
而分布式控制将所有智能体分成若干组，每组有一个控制器，各组之间可以相互通信。
这种方式在高效性、稳定性和可靠性方面都有较好的表现。
2. 协同控制算法协同控制算法是多智能体网络控制技术的关键，其主要目的是协调多个智能体实现某个控制目标。
多模型高效协同机制及算法研究
多模型高效协同机制及算法研究
多模型高效协同机制及算法研究是一个复杂且重要的领域，主要涉及如何将多个模型有效地集成在一起，以实现更高效、更准确的预测、决策或其他任务。
以下是关于多模型高效协同机制及算法的一些研究：
1. 模型融合：一种常见的方法是将多个模型融合在一起，以利用每个模型的优点并减少其缺点。
例如，可以使用投票、加权投票或梯度提升等方法将多个模型的预测结果结合起来，以提高预测的准确性和稳定性。
2. 模型协同优化：另一种方法是协同优化多个模型，以便它们可以相互学习并改进。
例如，可以使用强化学习或进化算法等优化技术，通过迭代方式调整模型参数，以实现更好的性能。
3. 模型解释性：为了更好地理解多个模型如何协同工作，可以研究模型解释性。
这涉及到使用可视化、可解释的机器学习技术来理解模型决策背后的原因。
通过这种方式，可以更好地理解模型的优点和局限性，并找到改进的方法。
4. 知识蒸馏：知识蒸馏是一种将一个复杂模型（教师模型）的知识传输到一个轻量级模型（学生模型）的方法。
通过这种方式，可以创建更高效、更易于部署的模型，同时保持与教师模型相当的性能。
5. 异构模型集成：异构模型集成涉及到将不同类型和来源的模型集成在一起。
这可以包括不同类型的机器学习模型（例如，深度学习、决策树、支持向量
机等）、同一类型但具有不同参数和结构的模型，以及从不同数据源获取的模型。
总之，多模型高效协同机制及算法研究是一个充满挑战和机遇的领域。
通过深入研究，可以开发出更高效、更准确、更可靠的模型，以解决各种实际问题。
网络数据建模、分析与应用研究综述
网络数据建模、分析与应用研究综述一、网络数据建模随着互联网的快速发展，网络数据已经成为了研究和应用的重要领域。
网络数据建模是指通过对网络结构和属性进行抽象描述，构建出能够反映网络特征的数据模型。
网络数据建模的目的是为了更好地理解网络的结构、功能和动态变化，为网络分析、管理和决策提供理论依据和技术支持。
图论建模：图论是研究图(Graph)结构及其性质的数学分支。
在网络数据建模中，图论建模主要关注如何用图的形式表示网络结构，以及如何利用图论方法对网络进行分析。
常用的图论建模方法有邻接矩阵法、邻接表法、边权法等。
社会网络建模：社会网络是一种特殊的网络结构，由具有关联关系的人或组织组成。
社会网络建模主要研究如何用图的形式表示社会网络结构，以及如何利用图论方法对社会网络进行分析。
常用的社会网络建模方法有无向图法、有向图法、贝叶斯网络法等。
复杂网络建模：复杂网络是由大量相互连接的节点和边组成的网络结构。
复杂网络建模主要研究如何用图的形式表示复杂网络结构，以及如何利用图论方法对复杂网络进行分析。
常用的复杂网络建模方法有随机游走模型、小世界模型、斑图模型等。
动态网络建模：动态网络是指网络结构和属性随时间发生变化的网络。
动态网络建模主要研究如何用图的形式表示动态网络结构，以及如何利用图论方法对动态网络进行分析。
常用的动态网络建模方法有马尔可夫链模型、随机过程模型等。
多模态网络建模：多模态网络是指具有多种不同类型的信息载体的网络。
多模态网络建模主要研究如何用图的形式表示多模态网络结构，以及如何利用图论方法对多模态网络进行分析。
常用的多模态网络建模方法有多模态图模型、多模态贝叶斯网络模型等。
网络数据建模是一个涉及多个领域的交叉学科，其研究内容和技术方法不断丰富和发展。
随着大数据时代的到来，网络数据建模将继续发挥重要作用，为网络分析、管理和决策提供更多有价值的理论和实践支持。
1. 网络数据的基本概念和特点随着互联网的普及和发展，网络数据已经成为了当今社会中不可或缺的一部分。
多智能体系统协同控制算法研究与应用
多智能体系统协同控制算法研究与应用在现代科技快速发展的背景下，多智能体系统正在成为一个被广泛关注和研究的领域。
多智能体系统由多个智能体组成，每个智能体都具有自主决策和行为能力。
为了实现多智能体系统的有效运行，研究人员积极探索和开发各种协同控制算法。
本文将讨论多智能体系统协同控制算法的研究和应用。
多智能体系统协同控制算法旨在实现智能体之间的合作、协同和信息共享，以实现系统整体性能的优化。
其中一种常见的方法是基于图论的算法，如分布式最优化、分布式一致性和分布式非线性模型预测控制等。
分布式最优化算法是一种用于解决多智能体系统协同优化问题的方法。
它通过智能体之间的局部信息交换和决策更新，逐步将系统收敛到全局最优解。
这种算法在资源分配、网络动态优化和合作任务分配等领域具有广泛的应用。
另一种常见的算法是分布式一致性算法，它用于实现多智能体系统的一致性行为。
在这种算法中，每个智能体根据邻居智能体的信息进行决策更新，从而使整个系统的行为达到一致。
分布式一致性算法常被用于协同搜索、集成传感器网络和路由选择等应用。
分布式非线性模型预测控制是一种用于解决多智能体系统非线性控制问题的方法。
通过将系统建模为非线性模型和约束条件，智能体之间进行信息交换和决策更新，以实现系统的协同控制。
这种算法在智能交通系统、智能电网和智能制造等领域具有广泛的应用。
除了上述算法，近年来，机器学习和深度学习技术的发展为多智能体系统的协同控制算法带来了新的机遇和挑战。
通过训练智能体的策略和行为模式，可以使系统更好地适应不同的环境和任务需求。
例如，基于强化学习的算法可以通过智能体与环境的交互，学习出最优的策略和行为方式。
多智能体系统协同控制算法在许多实际应用中发挥着重要作用。
在智能交通系统中，多智能体系统可以协调车辆的行驶和路径规划，提高交通流的效率和安全性。
在智能电网中，多智能体系统可以实现电力的分布式优化和调度，提高能源的利用效率和供应稳定性。
基于多智能体系统的协同感知与决策技术研究
基于多智能体系统的协同感知与决策技术研究概述在现代社会中，随着科技的不断进步和应用领域的扩展，多智能体系统的概念得到了广泛的应用。
多智能体系统是由多个智能体组成的，并通过相互协作和通信实现共同的目标。
协同感知与决策技术作为多智能体系统中的重要组成部分，对于解决实际问题具有重要意义。
一、协同感知技术协同感知技术是指将多个智能体的感知能力进行整合和融合，使得整个系统能够获取更全面、准确的环境信息。
在协同感知技术中，通信是关键的环节。
智能体之间需要及时地共享感知的信息，以便协同进行决策。
同时，协同感知技术还需要考虑信息的冗余性和可靠性，避免因为信息错误或者缺失而导致决策错误。
为了实现协同感知技术，可以采用分布式感知算法和分布式信息融合算法，通过智能体之间的合作，完成感知任务的分工和数据的整合。
二、协同决策技术协同决策技术是指在多个智能体中进行决策，并通过相互协作和协商达成最优的决策结果。
在协同决策中，需要考虑诸多因素，包括智能体之间的相互协作关系、决策的目标函数、约束条件等。
为了实现协同决策技术，可以采用集体智能算法、博弈论等方法。
集体智能算法可以通过模拟群体行为、学习机制等实现智能体之间的协同决策，而博弈论可以通过建立各个智能体之间的博弈模型进行决策。
三、协同感知与决策的应用领域协同感知与决策技术在许多领域具有广泛的应用前景。
以下是一些典型的应用领域：1.智能交通系统：在智能交通系统中，协同感知与决策技术可以帮助实现车辆之间的协同驾驶、交通流量的优化管理等目标。
通过实时获取交通状况、分析和决策，可以提高交通系统的效率和安全性。
2.环境监测与保护：协同感知与决策技术可以应用于环境监测与保护领域，通过多智能体系统对环境进行感知和决策，可以实现对污染源的定位、环境异常的检测等任务。
3.无人机系统：协同感知与决策技术可以应用于无人机系统中，实现多架无人机之间的协同飞行和任务分工。
通过智能体之间的通信和决策，可以实现目标搜索、救援等任务。
BIM技术概论考试题库完整
选择题1.工程图中的三视图是指正视图,侧视图和〔。
A.仰视图B.俯视图C.背视图D.左视图2.在建筑总平面图中,建筑物的定位尺寸包括尺寸定位和〔定位。
A.坐标网式B.原点式C.中心式D.距离式3.下列选项不属于基于BIM技术的施工场地布置软件特征的是〔。
A.能够进行施工模拟B.提供内置的、可扩展的构件库C.基于三维建模技术D.支持三维数据交换标准4.剖面图主要用来表达建筑物内部的〔构造。
A.横向B.竖向C.水平D.网状5.下列选项中能利用BIM模型的信息对项目进行日照、风环境、热工、景观可视度、噪音等方面的分析的是〔。
A.BIM核心建模软件B.BIM可持续〔绿色分析软件C.BIM深化设计软件D.BIM结构分析软件6.由业主委托一家设计单位,将拟建项目所需的BIM应用要求等以BIM合同的方式进行约定,由设计单位建立BIM设计模型,并在项目实施过程中提供BIM技术指导、模型信息的更新与维护、BIM模型的应用管理等。
以上描述的BIM组织实施模式是〔。
A.设计主导管理模式B.咨询辅助管理模式C.业主自主管理模式D.施工承包商主导管理模式7.BIM技术在方案策划阶段的应用内容不包括〔。
A.现状建模B.碰撞检查C.总体规划D.成本核算8.下列选项中不属于基于BIM技术的钢筋翻样软件主要特征的是<>。
A.支持优化设计B.支持钢筋优化断料C.支持料表输出D.支持建立钢筋结构模型9.下列属于"软碰撞"的是〔。
A.设备与室内装修冲突B.缺陷检测C.结构与机电预留预埋冲突D.建筑与结构标高冲突10.BIM目标可以分为两种类型,第一类跟项目的整体表现有关,第二类跟〔有关。
A.项目成本B.企业文化C.企业技术D.具体任务的效率11.下列选项说法不正确的是〔。
A.设计阶段是把规划和计划阶段的需求转化为对这个设施的物理描述B.施工阶段是把对设施的物理描述变成现实的阶段C.施工阶段的的主要成果是施工图和明细表D.试运行是一个确保和记录所有的系统和部件都能按照明细和最终用户要求以及业主运营需要执行其相应功能的系统化过程12.下列关于BIM项目实施规划流程正确的是〔。
基于模型预测控制的多智能体系统协同控制
基于模型预测控制的多智能体系统协同控制随着智能化进程的不断推进，多智能体系统（multi-agent system）作为一种重要的智能化应用，在社会和经济领域的应用越来越广泛。
例如在智能交通系统、智能制造系统、智能农业系统等领域中，多智能体系统已经成为重要的控制方式。
而多智能体系统中的协同控制是实现多智能体系统整体性能优化的关键。
本文将通过对基于模型预测控制的多智能体系统协同控制的讨论，阐述其在实际应用中的优势。
一、多智能体系统协同控制及相关技术多智能体系统是由多个互相协作、互相影响的个体组成的系统，每一个个体都具有一定的智能化功能和良好的自适应性。
这个系统中个体之间的协同作用决定了系统整体的行为和性能，因此如何实现多智能体系统的协同控制，是一个至关重要的问题。
多智能体系统协同控制有许多不同的研究方法，其中基于模型预测控制（model predictive control, MPC）的协同控制是一种较为有效的方法。
MPC是一种先进的控制技术，它可以将系统的预测模型与预测控制相结合，通过对未来的预测来制定控制策略，从而实现系统的稳定性和优化性。
在多智能体系统中，每个智能体的MPC控制器都能根据自身感知的信息、周围智能体的信息和环境信息，对未来的状态变化进行预测，并在控制周期内生成最优的控制指令。
MPC控制器在多智能体系统中的应用需要解决一些特殊的问题，例如如何进行计算量的控制、如何解决算法的收敛速度问题等。
因此，需要结合网络控制理论、自适应控制理论和分布式控制理论等相关理论和技术，以便更好地解决这些问题。
在控制算法方面，常用的方法有集中式MPC、分布式MPC、优化分配控制等。
二、基于模型预测控制的多智能体系统协同控制的优势基于模型预测控制的多智能体系统协同控制具有以下优势：1. 可以进行多目标控制MPC控制器能够提供多个目标的控制指令，通过权衡不同目标之间的关系，使系统整体维持在一个良好的状态。
例如在智能交通系统中，多智能体系统需要同时考虑行车路线、交通流量、车速等多个目标，MPC控制器可以对这些目标进行综合考虑，从而提供合理的控制指令。
大模型驱动的异构智能体协同控制算法
大模型驱动的异构智能体协同控制算法大模型驱动的异构智能体协同控制算法是一种利用大型深度学习模型来指导不同类型智能体之间合作控制的技术。
在这种算法中，大型深度学习模型充当控制器，通过学习代理智能体的环境和行为数据，预测最佳控制策略，并将其传递给各个智能体执行。
该算法在多个领域，如机器人协同控制、自动驾驶和群体决策等方面有广泛的应用。
传统的协同控制算法通常使用基于规则或优化方法的规则引擎来协调智能体之间的行为。
这些方法往往依赖于非常详细的模型和规则，并且难以适应复杂和不确定的环境。
而大模型驱动的异构智能体协同控制算法通过学习环境和行为数据中的模式和规律来取代传统的规则引擎，从而能够对复杂环境做出更准确的预测和控制。
该算法的核心是利用大型深度学习模型来解决多智能体协同控制的问题。
模型的输入是各个智能体的环境和行为数据，包括传感器数据、位置信息以及相互之间的通信数据。
模型通过多层神经网络来学习输入数据的高层次表示，然后通过输出层来预测最佳的控制策略。
模型的训练过程采用强化学习的方法，通过与环境交互来优化模型的参数，使其能够产生最佳的行为策略。
在大模型驱动的异构智能体协同控制算法中，智能体之间的协同行为通过模型的隐含层表示来实现。
每个智能体根据自己的环境和行为数据生成自己的控制指令，然后将其通过通信网络传递给其他智能体。
其他智能体可以通过学习模型的隐含层来理解和推断其他智能体的意图和行为，并相应地调整自己的行动。
通过这种方式，各个智能体可以实现分布式的协同控制，从而实现更高效的任务完成。
大模型驱动的异构智能体协同控制算法具有以下优势：1.适应性强：通过大模型的学习和优化，智能体可以根据环境的变化和任务的要求来适应和调整自己的行为策略。
2.实时性高：大模型具有较高的计算和预测能力，能够在短时间内生成最佳的控制策略，从而实现实时性要求较高的任务。
3.可扩展性好：大模型可以处理各种类型的智能体和不同的任务，从而具有较好的可扩展性和通用性。
基于多智能体系统的协同感知技术研究
基于多智能体系统的协同感知技术研究近年来，随着计算机技术的不断进步和智能化的发展，多智能体系统成为了一个备受关注的领域。
在多智能体系统中，各种智能体能够通过协同工作完成各种复杂的任务，这一技术也逐渐地被应用于协同感知领域。
本文将介绍基于多智能体系统的协同感知技术，并探讨它的应用和未来发展。
一、协同感知技术的概述协同感知技术是指通过多个感知节点对某一目标进行联合感知的技术。
感知节点可以是多种物理设备，如视频监控、温度传感器、气体传感器等，它们通过协同工作，可以提高对目标的准确感知和分析处理能力。
协同感知技术涉及到多个方面的问题，如多智能体之间的通信、任务协同、决策等。
二、基于多智能体系统的协同感知技术的研究现状当前，基于多智能体系统的协同感知技术已经得到了广泛的研究和应用。
其中，最为流行的是基于无线传感器网络的协同感知系统。
这一系统可以通过多个感知节点的协同工作，获取更为准确的感知数据。
在这一领域，研究者们主要关注如何提高协同工作的效率和准确性，以及如何优化多智能体系统的架构。
另外，基于深度学习的协同感知技术也是当前的研究热点之一。
这一技术主要利用深度神经网络对感知数据进行分析和处理，从而提高多个智能体之间的决策和协同工作能力。
此外，基于人工智能的协同感知技术同样备受关注。
通过应用人工智能技术，多个智能体可以更加智能地协同工作，从而提高感知的准确性和实时性。
三、基于多智能体系统的协同感知技术的应用基于多智能体系统的协同感知技术在众多领域得到了广泛应用。
其中，最为重要的是在智能交通系统中的应用。
利用多个感知节点的协同工作，可以更加准确地感知到道路交通状况，并在交通调度和管理中发挥重要作用。
此外，在灾害预警和物流配送等领域，基于多智能体系统的协同感知技术也展现出了广泛的应用前景。
四、基于多智能体系统的协同感知技术的未来发展在未来，基于多智能体系统的协同感知技术将得到进一步的拓展和发展。
此外，随着5G技术的普及和AI算力的提高，协同感知技术将会在多个领域发挥更为广泛和深入的作用。
网络驱动的协同设计三维几何模型共享技术的实现问题
网络驱动的协同设计三维几何模型共享技术的实现问题作者：唐婧来源：《科技资讯》2013年第10期摘要：处在当今信息时代的高速发展时期，对于网络驱动的产品协同设计的研究，对于这个时代背景下人们工作的群体、分布、交互和协同的特征进行了很好的体现，对于并行工程的产品设计的重点问题，依然是对于产品信息模型的描述、建立和应用问题，在模型对协同设计的支持问题是其重中之重。
当前协同设计的关键和急待解决的关键点和难点，就是对于三维几何模型的共享，这是网络驱动协同设计的核心实现手段，也是网络支持的协同设计领域的重点研究领域所在。
本文结合一些实践的探索，对于这个问题作出了一些分析和探讨。
关键词：网络驱动协同设计三维几何模型共享技术中图分类号：TP3 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2013）04（a）-0026-01协同设计的载体就是几何模型，协同设计的关键和难点问题，都是三维几何模型的共享。
对于零件的描述，传统的特征对于几何和拓扑学方面的描述比较偏重，本文基于网络协同设计环境下，对于三维形状特征模型这个高层次的模型进行了研究，并且把产品数据依据不同的内容、格式和应用需求，将其转换成特定的应用数据模型。
这对于网络环境下的形状特征模型来说，对于其优点和数据的可访问性、一致性还有共享性等诸多优点集于一身，对于工作协同性和地域分布性这两个主要特征进行了分布和实施的协调性作了很好的处理。
1 网络驱动的协同设计三维几何模型共享技术的具体概念形成和发展还仅仅只有二十来年时间的网络驱动协同设计，作为一个多学科交叉和支持的新型研究领域，在全球范围内的开发人员和对此的研究呈现出一股热潮，并且有新研究成果、产品及应用系统不断涌现和问世。
在当今网络世界，各类科学家完全能够克服空间、时间和计算机设备差异等因素的制约和阻碍，完全实现虚拟同地的工作在一起，从而一个异地协同设计方式形成了，这对于设计过程和功能相互有效实现起到了重要的桥梁作用。
基于细胞元特征模型的协同架构
基于细胞元特征模型的协同架构绪论随着信息和通信技术的快速发展，各个领域对于数据的处理和分析需求也随之增加。
为了有效地应对这些需求，构建高效的协同架构成为一项重要的任务。
本文将介绍一种基于细胞元特征模型的协同架构，其可以在大规模数据处理和分析中发挥重要作用。
一、细胞元特征模型的概述细胞元特征模型是一种用于描述和分析数据的模型。
它基于细胞元（cellular element）的概念，将数据划分为多个细胞元，并对每个细胞元进行特征提取和分析。
通过这种模型，可以更好地理解和处理复杂的数据。
细胞元特征模型包括以下几个关键要素：1. 细胞元：细胞元是数据的基本单元，并由多个属性构成。
每个细胞元可以包含多个维度的数据。
2. 特征提取：针对每个细胞元，通过合适的算法提取其特征。
特征可以包括维度间的关联关系、数据的分布特征等。
3. 分析方法：基于提取的特征，可以应用不同的分析方法进行数据的分类、聚类、回归等任务。
二、基于细胞元特征模型的协同架构基于细胞元特征模型的协同架构可以提供高效的数据处理和分析能力。
它将多个细胞元并行处理，并通过协同的方式得到最终的结果。
1. 细胞元并行处理：在协同架构中，多个细胞元可以同时进行特征提取和分析。
这样可以加快数据处理的速度，并提高系统的吞吐量。
2. 协同机制：协同机制通过将不同细胞元之间的特征进行组合和交互，得到最终的结果。
协同可以是简单的加权平均，也可以是更加复杂的算法。
3. 分布式计算：在大规模数据处理和分析中，协同架构通常涉及到分布式计算。
通过将细胞元分布在不同的计算节点上，并运用分布式计算技术进行协同，可以有效地处理大规模数据。
三、基于细胞元特征模型的应用案例基于细胞元特征模型的协同架构可以应用于多个领域，如数据挖掘、机器学习、人工智能等。
以数据挖掘为例，我们可以使用细胞元特征模型来处理和分析大规模的数据集。
通过将数据划分为多个细胞元，我们可以并行提取每个细胞元的特征，并通过协同得到最终的结果。
工程建造云边端数据协同机制与一体化建模关键技术
工程建造云边端数据协同机制与一体化建模关键技术工程建造云边端数据协同机制与一体化建模关键技术随着信息化技术的不断发展和普及，工程建造行业也越来越倾向于云边端数据协同和一体化建模。
这两种技术的结合可以极大地提高工程建造的效率和质量，从而推动产业升级。
本文将对这两种技术进行阐述，包括其定义、原理、优势以及实现要点等。
一、工程建造云边端数据协同机制1.定义工程建造云边端数据协同机制是指通过云边端技术手段，实现工程建造中大量的数据信息协同，包括设计图纸、施工方案、物资采购等，并将其实现统一管理和共享，从而提高工程项目的效率。
2.原理工程建造云边端数据协同机制是基于云计算和物联网技术的。
通过将工程建造中的数据信息存储在云服务器上，并与物联网技术结合，实现数据的实时同步和传输，使得在不同的场地和设备上都可以随时获得最新的数据信息。
同时，还可以通过权益管理与访问控制，有效保护数据安全。
3.优势工程建造云边端数据协同机制具有以下优势：（1）提高工程建造项目的效率，节省时间和成本。
（2）实现数据实时同步和传输，减少信息延迟和误差。
（3）实现数据的共享和统一管理，减少信息孤岛和重复建设。
（4）保护数据的安全和隐私，有效防范数据泄露和损毁。
二、一体化建模关键技术1.定义一体化建模关键技术是指将建筑设计、工程施工、物资采购等工作中的数据信息实现一体化建模，实现建筑全产业链的协同，提高效率和质量。
2.原理一体化建模关键技术是基于BIM（Building Information Modeling）技术的。
通过BIM技术实现建筑全产业链的数据协同与管理，并将其针对每个环节进行可视化展示，使得每个从业者可以随时获得实时的建筑信息。
同时，还可以通过BIM技术智能化与自动化手段，实现工程施工的优化和变革，进一步提高效率和质量。
3.优势一体化建模关键技术具有以下优势：（1）实现建筑全产业链的协同和共享，提高效率和质量。
（2）实现数据可视化和智能化，方便从业者获得最新的建筑信息。
基于大小模型的云端协同推理方法
基于大小模型的云端协同推理方法1.引言1.1 概述概述在当下人工智能和云计算的快速发展中，基于大小模型的云端协同推理方法成为了研究热点。
大小模型是指由不同规模的神经网络模型组成的系统，它们在不同的计算平台上运行，通过互相协同合作来完成复杂任务。
云端协同推理是指将推理任务分配给云端服务器进行处理，并通过协同工作的方式提高整体的推理性能和效果。
本文旨在探究基于大小模型的云端协同推理方法的原理和优势，分析其发展前景和应用场景。
通过对相关研究成果的综述和分析，本文将揭示其在人工智能领域的重要性和应用前景。
文章结构本文共分为三个部分。
引言部分将对本文的研究背景和目的进行介绍。
正文部分将详细介绍大小模型和云端协同推理的概念与应用。
结论部分将总结基于大小模型的云端协同推理方法的优势，并展望其未来的发展前景和应用场景。
目的本文的目的在于系统性地介绍基于大小模型的云端协同推理方法，并探讨其优势和应用前景。
通过对相关技术的分析和讨论，旨在为研究者提供一个全面了解和深入研究该领域的基础。
通过本文的阅读，读者将可以了解到基于大小模型的云端协同推理方法的基本原理和技术特点，以及其在人工智能领域的应用前景和发展趋势。
该方法对于提高推理任务的效果和性能具有重要意义，同时也为解决现有计算平台上推理任务的局限性提供了一种新的解决方案。
下一章节将重点介绍大小模型的概念和应用，为后续对基于大小模型的云端协同推理方法的分析和讨论提供理论基础和背景知识。
1.2 文章结构本篇文章主要分为引言、正文和结论三个部分。
引言部分主要包括概述、文章结构和目的三个部分。
概述部分将介绍云端协同推理方法的背景和意义，说明该方法在当前信息社会中所面临的挑战和问题。
文章结构部分将简要介绍整篇文章的结构以及各个部分的内容，使读者能够清晰地了解文章的脉络和逻辑结构。
目的部分将阐明本文旨在通过研究和探讨基于大小模型的云端协同推理方法，提出一种有效的解决方案来应对云端协同推理领域的问题。
基于大数据与人工智能的社交网络分析与建模
基于大数据与人工智能的社交网络分析与建模社交网络已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分，并且随着大数据与人工智能的迅猛发展，社交网络分析与建模也变得越来越重要。
通过对社交网络中的大数据进行分析与建模，我们可以深入了解用户之间的关系、信息传播的方式以及社交网络的演化规律。
社交网络分析是基于大数据与人工智能的一种方法，旨在揭示社交网络中的特征、机制和动力学。
通过收集社交网络平台上的大量数据，如用户发布的信息、关注的人和粉丝数量等，我们可以深入了解用户之间的联系，识别用户的兴趣爱好以及预测他们的行为模式。
社交网络建模是基于大数据与人工智能的另一种方法，它旨在通过数学模型来描述和预测社交网络的演化规律。
利用大数据分析技术，我们可以建立复杂的网络模型，揭示社交网络中的群体结构、信息传播路径以及用户之间的影响力。
基于大数据与人工智能的社交网络分析与建模有许多应用。
首先，它可以帮助我们识别社交网络中的关键节点。
关键节点是指对社交网络有巨大影响力的用户，通过识别这些关键节点，我们可以更好地理解社交网络的结构和运作方式。
其次，它可以帮助我们预测社交网络中的信息传播方式。
通过分析用户发布的信息以及用户之间的关系，我们可以预测信息在社交网络中的传播路径和速度。
这对于疫情防控、舆情监测等具有重要意义。
此外，基于大数据与人工智能的社交网络分析与建模还可以用于个性化推荐系统的优化，通过分析用户的兴趣爱好以及他们在社交网络中的行为，我们可以为用户提供更加个性化的推荐服务。
在实际应用中，基于大数据与人工智能的社交网络分析与建模面临一些挑战。
首先，数据的获取和处理是一个关键问题。
社交网络平台上的数据量庞大且复杂，如何高效地收集、清洗和处理这些数据是一个具有挑战性的任务。
其次，如何保护用户隐私也是一个重要问题。
在进行社交网络分析与建模时，我们需要注意保护用户的个人信息，避免泄露和滥用。
最后，由于社交网络的复杂性和动态性，如何建立合理的数学模型来描述和预测社交网络的运作也是一个挑战。
无线网络流量分形特性分析与建模
无线网络流量分形特性分析与建模随着无线网络的快速发展和普及，网络流量数据呈现出越来越复杂的特征。
其中，分形特性是网络流量的一种重要属性，对于理解和优化网络性能具有重要意义。
本文将对无线网络流量分形特性进行分析和建模。
无线网络是指通过无线电波进行数据传输的网络，具有移动性、灵活性和可扩展性等特点。
流量分形特性是指网络流量在时间、空间和频率等多个维度上具有自相似性和长期依赖性。
这种特性使得网络流量呈现出复杂的、非线性的行为，难以用简单的模型进行描述。
分析无线网络流量分形特性的方法包括数据采集、数据处理和数据分析三个步骤。
通过数据采集工具获取无线网络的实际流量数据，并进行预处理，如去除噪声、过滤异常值等。
使用适当的数学工具对数据进行处理，如傅里叶变换、小波变换等，将时域数据转换为频域数据，以揭示其内在的结构和特征。
通过统计分析、数值模拟等方法对处理后的数据进行深入分析，以探究网络流量的分形特性。
经过分析，我们发现无线网络流量具有明显的分形特性。
从时间维度来看，网络流量具有自相似性，即在不同时间尺度上，流量的波动形态和统计特性具有相似性。
从空间维度来看，流量数据具有异构性，即不同地理位置的网络节点具有不同的流量行为。
我们还发现网络流量的长程依赖性，即节点之间的距离越远，流量数据的关联性越强。
这些分形特性对于理解和优化无线网络性能具有重要的意义。
分形特性可以帮助我们更好地理解和预测网络流量行为。
基于分形模型的流量预测方法可以更准确地估计网络拥塞情况，优化网络资源分配。
分形特性可以为网络设计和优化提供指导。
通过分析网络流量的分形特性，我们可以制定更加合理的网络协议和算法，提高网络的吞吐量、可靠性和鲁棒性。
分形特性还在网络安全领域具有重要的应用价值。
例如，通过分析网络流量的分形特性，可以检测到异常流量行为，及时发现并防范网络攻击。
无线网络流量分形特性的分析与建模对于理解网络性能、优化网络设计和提高网络安全具有重要的意义。
基于虚拟现实的远程协作系统的设计与实现
基于虚拟现实的远程协作系统的设计与实现摘要本报告主要研究。
首先，我们分析了现有远程协作系统的局限性和不足之处，然后提出了基于虚拟现实的远程协作系统的设计方案。
在系统设计的基础上，我们实现了一个原型系统，并对系统进行了功能测试和性能评估。
研究结果表明，基于虚拟现实的远程协作系统在提高远程协作效率和用户体验方面具有巨大潜力。
第一章引言1.1研究背景随着信息技术的快速发展，远程协作已成为现代工作方式的重要组成部分。
然而，传统的远程协作工具如视频会议、实时聊天工具等，存在诸多局限性，无法满足复杂协作需求。
虚拟现实技术的出现为解决这一问题提供了新途径。
1.2研究目的本研究的目的是设计并实现一个基于虚拟现实的远程协作系统，以提高远程协作效率和用户体验。
第二章相关工作2.1 传统远程协作系统本节介绍传统远程协作系统的主要特点和局限性，探讨为何需要开发基于虚拟现实的远程协作系统。
2.2 虚拟现实技术本节介绍虚拟现实技术的基本原理和发展现状，探讨虚拟现实技术在远程协作中的应用潜力。
第三章系统设计3.1 需求分析本节对基于虚拟现实的远程协作系统的需求进行详细分析，明确系统的功能和性能要求。
3.2 系统架构本节介绍基于虚拟现实的远程协作系统的整体架构，包括客户端和服务器端的设计。
3.3 功能设计本节详细描述系统的各项功能设计，包括实时协作、空间定位、虚拟对象交互等功能。
3.4 用户界面设计本节介绍系统的用户界面设计原则和关键交互元素。
第四章系统实现4.1 技术选型本节对系统实现所需的关键技术进行评估和选择，包括虚拟现实引擎、网络通信框架等。
4.2 客户端实现本节详细介绍客户端的实现过程，包括用户界面开发、虚拟对象模型设计等。
4.3 服务器端实现本节详细介绍服务器端的实现过程，包括网络通信、数据同步、安全验证等。
第五章系统评估与分析5.1 功能测试通过对系统的各项功能进行测试，评估系统的功能完整性和稳定性。
5.2 性能评估通过对系统的性能进行评估，包括网络延迟、帧率等指标的测试，分析系统的性能优化空间。
虚拟现实环境下的协同式三维建模方法
虚拟现实环境下的协同式三维建模方法
王浩淼;桑胜举;段晓东;张伟华;陶体伟;马婷
【期刊名称】《图学学报》
【年(卷),期】2024(45)1
【摘要】三维建模技术在各个领域发挥着重要作用,但以桌面交互为主的三维建模方式仍复杂、抽象且不支持在线协作。
为此,借助虚拟现实(VR)技术的沉浸性、交互性、想象性等优点,提出一种VR环境下的网络协同三维建模方法,使得用户以沉浸式的交互方式建立三维模型,并支持多人实时在线可视化协作。
首先,提出了一种VR环境下的三维模型绘制交互方式;其次,将三维模型进行分类,提出一种分层构建式的三维模型网格生成算法,用于建立平面模型和立体模型;最后,设计了一种VR环境下的三维建模网络协同模块,并基于Socket通信实现了网络同步。
通过与传统三维建模软件的三维建模方法进行对比实验表明,该方法更加简捷、直观和高效,且易于普通用户掌握。
【总页数】14页(P169-182)
【作者】王浩淼;桑胜举;段晓东;张伟华;陶体伟;马婷
【作者单位】泰山学院信息科学技术学院;大连民族大学大数据应用技术国家民委重点实验室;大连民族大学设计学院;中国电信泰安分公司
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.分布式虚拟现实协同学习环境的研究及实现
2.基于虚拟现实的人机交互下协同式产品外观设计
3.协同虚拟环境在虚拟现实暴露式疗法中的应用
4.农村饮水安全工程建设管理存在的问题及解决措施
5.协同育人视角下虚拟现实技术在环境设计专业中的运用
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混成实体模型单元 （ 43#+8 ） ： 如图 % （ ’） 所示， 混成 万方数据
第 DF 卷第 @D 期8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 先志宏 等：基于特征模型的网络实时协同建模技术
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改数据或者新生成数据的局部传输来维护。 为适应网络协同特征模型数据局部传输和修改的 要求， 在数据的存储记录中对每条记录引入了存储标 记和 !" 标识
括如下数据项： !"#$%&’() *+),’-$"./#’0 12 3#’44 ’--,$56-) ［ +’,’()7 -),］ !"#$%&’() 为零件的名称， 传输数据通过零件名和 12 标识唯一确定每条数据记录， 实现数据多副本一致 性的维护。 *+),’-$"./#’0 为操作标识， 说明对数据进 行的操作， 操作标识有 89:;<: 、 =*21/>、 2:?:<: 三 种， 分别对应的操作为在数据记录中添加记录、 修改记 录和删除记录。其它数据项同数据存储记录项相同。 @A @B 数据交换过程 网络协同特征模型数据交换过程包括从 8;2 模 型数据到网络协同特征模型数据交换、 网络协同特征 模型数 据 的 网 络 传 输 和 网 络 协 同 特 征 模 型 数 据 到 8;2 模型数据三个步骤， 其交换过程如下： 8;2 模型数据到网络协同特征模型数据交换： C） 监听 8;2 数据发生改变； D） 识别 8;2 数据中的单元 模型； @） 查询单元模型转换关系数据库， 查出相应单 元的转换关系式， 转换成网络协同特征模型参数； E） 将网络协同特征模型参数写入数据副本， 并修改所操 作数据的操作标识。 网络协同特征模型数据的传输： C） 通信模块监听 到网络协同特征模型数据发生改变； D） 查看各数据条 的修改标识 (’,F， 提取由 8;2 数据修改、 新建和删除 的数据记录并将 (’,F 项的标识修改为 G&8HI 标识； @） 将提取出的数据传输到服务器； E） 服务器向参加协 同的所有计算机分发数据， 同时在数据库保存数据； J） 各参加协同的计算机收到数据后修改本地网络协 同特征模型数据副本， 并做好修改标识。 网络协同特征模型数据到 8;2 模型数据交换： C） 监听网络协同特征模型数据发生改变； D） 提取网络协 同模型特征单元， 从单元模型转换关系数据库查找转 换关系式， 转换成 8;2 单元模型参数； @） 用 8;2 单元 模型参数修改 8;2 数据库， 8;2 系统用数据库数据
由实体单元的定义方法完全一致， 因此可以实现模型 数据与自由模型单元数据进行直接交换。 CA D8 网络数据交换 网络数据交换是对网络协同特征模型的更新数据 和新生成数据局部提取， 然后通过网络向分散分布的 异地协同计算机实时传输的过程。传输数据的组织包
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， 建立数据的局部操作机制， 对数据进
行局部读写和修改。每条记录数据项如下所示： $%&’ !" ()%** %++&,-.+/ ［ 0%&%$/+/&］ $%&’ 标识记录的修改情况， 包括七种可能标识： 没修改、 由网络数据修改、 由 12" 数据修改、 由网络数 据新建、 由 12" 数据新建、 由网络数据删除、 由 12" 数据删除。!" 是记录数据的标识， !" 标识在数据生成 时给定且一直保持不变， 在同一个零件模型内每条记 录的 !" 标识唯一， 对应每一条记录， 实现对记录的各 种操作。1)%** 标识记录的类型， 包括前面定义的几种 特征模型数据类型和点、 线、 面等基本几何元素数据类 型。2++&,-.+/ 标识特征模型的属性， 包括添加材料和 去除材料两种属性， 对点、 线、 面等基本几何元素此项 为 3455。6%&%$/+/& 是依次记录所记录数据类型的所 有参数， 对特征实体和面的参数项为其组成元素的 !" 值列表， 对线和点为具体的构建参数。例如图 7 所示 的孔特征， 从 12" 系统向协同特征模型数据副本中写 入的数据如下：
收稿日期： "##$ ? %# ? %I
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万方数据 作者简介： 先志宏 （ %HIC ? ） ， 男， 四川泸县人， 重庆大学硕士研究生， 主要从事有关计算机协同设计的研究。
基金项目： 国家自然科学基金资助项目 （ @%#I@%%$ ， @HAI@#AI ） ； 国家科技攻关计划项目 （ "##%RD"#%D#*#I ）
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先 志 宏% ，陈 小 安% ，林 建 德" ，罗 天 洪% ，林 利 红% ，张! 彬%
（ %) 重庆大学 机械传动国家重点实验室， 重庆 C###CC ； ") 台湾省高苑技术学院 自动化工程系， 台湾）
摘! 要： 计算机网络实时协同设计实现的关键是协同设计的几何模型在网络环境中实时共享， 即实 现模型数据的实时传输。原有 3D& 模型的描述是直接记录三维模型所有组成元素， 所记录的数据量太 大， 不能适应现有 E/;’./’; 网络环境协同设计的要求。本文提出了基于特征模型的网络实时协同设计 技术， 定义了一种具有通用性的特征模型作为数据交换的中介， 以模型的生成元素记录特征模型， 模型 记录的数据量小， 满足了现有网络环境实时传输的要求， 并研究了数据的局部操作技术， 以实现 3D& 三 维模型的跨平台实时设计和编辑。 关键词： 特征模型； 数据交换； 协同设计 中图分类号： FG$H%) I" （ 3,JK-;’. L-KK,.;’M ! ! 计算机网络实时协同建模 N’01;7J’ 3,110O,.0;79’ P,M’17/5 ） 是计算机支持的协同 工作 （ 3L3Q） 在设计工作中的一个重要应用。计算机 网络实时协同建模就是利用空间上分布的计算机群体 成员之间通过网络传输实时共享几何设计模型， 并通 过提供的协同设计支持工具对模型进行编辑和修改。 目前， 实时共享几何模型的工具主要是采用共享白板
C8 网络协同特征模型数据交换
CA @8 本地数据交换 网络协同特征模型数据交换包括本地数据交换和 网络 数 据 交 换 两 部 分。本 地 数 据 交 换 是 根 据 不 同 12" 系统的模型生成方法构建 12" 模型与网络协同 特征模型之间的映射关系， 实现 12" 系统数据库与网 络协同特征模型数据的转换过程。 12" 系统的建模方法主要有实体建模、 特征建模 和曲面建模几种方法。实体建模和特征建模的共同特 点是以基本的模型单元作为操作单元， 通过在零件模 型上加减模型单元形成复杂零件。因此 12" 模型与 网络协同特征模型的转换就是各种 12" 模型单元与 网络协同特征模型单元的转换， 可以通过为各种 12" 建立模型单元转换关系数据库来实现。以实体建模的 模型单元与网络协同特征模型的转换为例， 实体建模 是由体、 柱、 锥、 台、 环等体素模型单元构成各种复杂模 型， 其转换关系库如表 @ 所示。
共享界面传输的是图像信息， 不是真正的三维模型信 息， 不能实现交互协同建模， 而且图片信息数据量大， 对网络的带宽要求高， 因此现有的协同工具不能满足 在 E/;’./’; 网络环境下实现实时协同建模的要求。 在文献 ［C ? I ］ 中论述了基于消息通信的协同设 计方法， 通过构建 3D& 中性操作命令作为数据交换标 准， 并建立不同 3D& 系统对中性操作命令的映射， 在 3D& 间传输操作命令来实现协同建模。但 3D& 三维 建模中性操作命令的实现比较困难。 文献 ［A］ 提出了基于特征的协同设计方法， 按照 信息需求对零件模型的特征进行分类并分析特征关系 之后建立特征类库和特征图形库， 协同设计时根据需 要对特征属性进行赋值， 获得特征实例及其图形添加 到所设计的零件模型上， 为保证协作人员间的信息交
实体模型单元是光滑连接两个或两个以上截面形成的 实体。在 /01 系统中对应各种变截面实体和特征模 型。混成实体模型定义为： 43#+8 （ !#’()*+% ，!#’()*+7 ，,，!#’()*++） 自由实体模型单元 （ 9,## ） ： 如图 % （ 8） 所示， 自由 实体模型单元是一种不规则实体单元， 是由任意曲面 （ !:,9&’#） 围成的封闭空间形成的实体。自由实体模型 定义为： 9,## （ !:,9&’#% ，!:,9&’#7 ，,，!:,9&’#+） 在以上定义的几种特征模型单元中， 扫描实体模型 单元、 旋转实体模型单元和混成实体模型单元是最常用 的模型单元， 构成大部分零件实体， 自由实体模型是一 种高级几何模型单元， 能够表示任意几何模型， 用来描 述用一般模型单元不能描述的实体模型。各种零件模 型描述都是通过上面定义的单元模型的布尔操作来实 现。例如图 7 所示为螺栓的特征模型表示， 由四个扫描 特征构成螺杆和螺纹， 一个旋转特征构成倒角特征。
图 78 零件模型
12"9: ;;;< =9>>6 14? ;;;# ;;@@ 12"9: ;;;# =>1 3455 ;;@;
表 @8 实体模型与特征模型转换关系库 实体模型 体 柱 锥 台 环 实体模型到特征模型转换关系式 体到旋转实体的参数转换关系式 柱到扫描实体的参数转换关系式 锥到混成实体的参数转换关系式 台到混成实体的参数转换关系式 环到旋转实体的参数转换关系式 特征模型 旋转实体 扫描实体 混成实体 混成实体 旋转实体 特征模型到实体模型转换关系式 旋转实体到体的参数转换关系式 扫描实体到柱的参数转换关系式 混成实体到锥的参数转换关系式 混成实体到台的参数转换关系式 旋转实体到环的参数转换关系式