平板优势手写体验好搭配触控笔可直接标注PDF做电子笔记，便携性强，适合阅读电子书看网课简单文档编辑 劣势多任务处理能力弱如分屏时可能卡顿，专业软件兼容性差如编程3D建模等2 高三学习场景适配性如果你的需求是刷题+笔记平板如iPad+Apple Pencil或安卓平板+触。
3D NAND中的ESC静电卡盘学习笔记要点如下ESC静电卡盘的定义与功能ESC，即Electrostatic Chuck，是一种基于电容式设计的静电吸附装置它通过库仑引力将待加工的晶圆紧紧吸附，确保在刻蚀过程中保持恒定的温度环境ESC静电卡盘的工作原理主体由绝缘涂层覆盖的电极板构成，晶圆作为另一极通过施加高达4000。
一定义与公式倒角距离主要用于衡量两组3D点云之间的差异其定义公式如下在公式中，S1和S2分别表示两组3D点云第一项代表S1中任意一点x到S2的最小距离之和，即对于S1中的每一个点，找到它在S2中的最近点，并计算这两点之间的距离，然后将所有这些距离相加第二项则表示S2中任意一点y到S1的最。
3D检测论文笔记PointNetVoxelNet3D数据介绍3D数据通常以点云的形式存在，这些点云数据被视为非结构化的非结构化意味着数据与数据之间没有固定的距离或方向关系，这与图像数据其像素间具有固定的距离形成鲜明对比非结构化数据的一个主要问题是无法使用卷积这类依赖于数据结构的操作进行处理此外。
3D NAND 学习笔记RF 射频发生器RF射频发生器概述 在半导体制造过程中，随着制程技术的不断进步，传统的湿法刻蚀技术因其难以满足高深宽比高选择比的要求，逐渐被等离子体刻蚀技术所取代等离子体作为自然界中除固态液态气态以外的第四相态，具有独特的物理和化学性质，在半导体制造中发挥着。
3D NAND 学习笔记晶圆传送 Wafer Transfer在3D NAND芯片的制作过程中，晶圆传送Wafer Transfer是一个至关重要的环节它确保了晶圆在制造过程中的精确移动和处理，从而保证了芯片的质量和性能以下是对晶圆传送流程的详细解析，以LAM E6机台为例一晶圆传送流程概述 晶圆传送流程始于MES制造。
智能类型适配根据加德纳多元智能理论，语言智能强者优先发展阅读笔记法，逻辑数学智能突出者侧重公式推导训练，空间智能优异者通过3D模型辅助理解几何概念三动态评估学习策略，实现精准调整学习策略的有效性需通过持续反馈优化形成性评价每周通过“321反思法”3个收获2个疑问1个行动收集。
一贴合学业场景的实用工具高中阶段课业强度大，可考虑ipad mini搭配触控笔或Kindle Paperwhite，满足记笔记与课外阅读双重需求文具类推荐国誉自我时间轴手帐本或LAMY狩猎者钢笔，这类工具既有仪式感又能培养时间管理能力实验室风格化学分子式夜光灯这类创意摆件，能巧妙融合学科知识与生活情调二承载情感价值的纪念。
Transformer在3D Pose Estimation上的一些笔记在3D姿态估计3D Pose Estimation任务中，Transformer模型的应用提供了一种新的视角和方法来处理人体姿态数据以下是对Transformer在3D姿态估计中应用的几个关键点的详细笔记一输入的Token问题在Transformer模型中，输入数据通常以token的形式表示在3D姿态估计。
Deep3Dbox复现笔记 一文章思路与关键点分析 文章中的网络实现了从单目图像预测目标物体3D位置大小以及朝向的功能整个算法框架分为三个部分2D图像目标检测网络+目标大小姿态估计网络+目标3D中心点解算模块2D图像目标检测网络可以采用经典的Faster RCNNSSD以及YOLO系列，文中采用的是MSCNN获得。
DreamGaussian Generative Gaussian Splatting for Efficient 3D Content Creation阅读笔记核心概述DreamGaussian提出了一种将高斯分布作为3D表示的方法，用于高效创建3D内容该方法通过替换传统NeRF神经辐射场表示，实现了更快的文本到3D和图像到3D的生成速度，同时通过后续优化保证了生成质量方法。
先在一张白纸上画出你要画的物体的型铅笔，然后在用尺子画竖格，画到你画的物体的型的时候根据型而凸起画，最后用橡皮擦去你画型的线条 只保留竖格油笔。
本文分享了学习 Substance 3D Sampler 的笔记，以下为整理内容1 **软件功能**Substance 3D Sampler 是Adobe收购Substance后推出的小工具软件，适用于PBR材质流程中的贴图转换和贴图加工利用Substance系列软件的技术，如B2M和AI，结合扫描材质还原HDRI图处理等功能，生成的贴图效果优质2 **学习与。
论文笔记自然场景下可能对称可变形3D物体图像的无监督学习 研究背景与目的探讨无监督学习在自然场景下对可能对称且可变形的三维物体图像的应用目标是通过自编码器模型，对输入图像进行深度反照率视点和照度的因子分析，从而建立一个无监督学习模型来估计任意实例的三维形状核心方法自编码器模型。
3D Gaussian Splatting 阅读笔记引言 3D Gaussian Splatting是一种将场景表示为3D Gaussian球叠加的3维重建技术与NERF使用体渲染不同，3D Gaussian Splatting采用光栅化方法，将Gaussian投影到2D平面上，并根据透明度和距离叠加得到渲染图像该技术使用与NERF相同的损失函数，通过梯度下降优化Gaussian参数，并。
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