Наверх
Обратно
8 800 250-06-18
Менюx
КорзинаАвторизоватьсяНаши магазиныПомощь
Моя корзина: нет товаровx
Нет товаров
Оплата и доставка
x
Ваш город: Судоверфь, вам доступны способы доставки:
  • отправка Почтой РФ (от 200 руб)
Вам доступны способы оплаты:
  • при получении заказа
  • предоплата: банковские карты, терминалы оплаты и многое другое
  • банковский перевод для физ. лиц
  • банковский перевод для юр. лиц
Авторизоваться
Судоверфь
x
Выбор города

Ваш город: Судоверфь ?

Ваш город: Судоверфьизменить )
Пункты самовывоза
Вам нравится эта книга?  
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесьна сайте, чтобы получить доступ к уникальному рекомендательному сервису «Буквоеда»
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесьна сайте, чтобы получить доступ к уникальному рекомендательному сервису «Буквоеда»
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесьна сайте, чтобы получить доступ к уникальному рекомендательному сервису «Буквоеда»

Parametrisierung Nach Naturlichem Vorbild
Schmidt Martin

Вы можете заказать:
Подробнее о технологии 
Экономьте до 30% с бонусными баллами! При покупке вы получите
от 283 баллов
на свой бонусный счёт. Получить баллы и скидку
Вам доступны способы доставки:
  • отправка Почтой РФ (от 200 руб)
Способы оплаты

Описание

Dieses Werk stellt einen neuen Ansatz zur Parametrisierung von Oberflächen auf dreidimensionalen Gittermodellen vor. Dieser Ansatz basiert auf einem in natürlichen Abläufen genutzen Verfahren, durch Diffusion von Botenstoffen im Gewebe Zelldifferenzierung quasi positionsabhängig zu initiieren, um Extremitäten und andere anatomische Strukturen auszubilden. Der Prozess der Diffusion wird analysiert und vereinfacht, um als Parametrisierung der Oberflächen von Meshes zu dienen. Der vorgestellte Ansatz nutzt die Ähnlichkeit eines Gittermodelles mit einem Graphen, um den Diffusionsmechanismus über den bekannten Graphenalgorithmus zur Bestimmung der kürzesten Pfade nach Dijkstra zu realisieren. Die Ergebnisse des Diffusionsmechanismus werden in einer binären Baumstruktur gespeichert, um effizient eine Korrespondenz zwischen zwei unterschiedlichen Meshes herstellen zu können. Der Nutzen dieser Ergebnisse wird an einem Morph zwischen zwei Meshes beispielhaft illustriert. Abschließend gibt das Werk Ausblicke auf weitere Entwicklungsmöglichkeiten des Ansatzes.
далее Читать
Свернуть
   Читать далее
Год:2012
Страниц:112
ISBN:9783639434644
Формат:22.9cm x 15.2cm x 0.6cm
Код:pod 6045365
Тематика:Информатика

Мнения и отзывы

Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь на сайте, чтобы оставить отзыв и получить возможность заработать 15 бонусных баллов в бонусной программе
Оставить отзыв
Спасибо
за отзыв!
Отслеживать статус можно в
«Ваших отзывах».
Оставить отзыв
Parametrisierung Nach Naturlichem Vorbild
Parametrisierung Nach Naturlichem Vorbild
Schmidt Martin
 
Авторизуйтесь, чтобы оставить свой отзыв о товаре
Общее впечатление
Вам нравится эта книга?  
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесьна сайте, чтобы получить доступ к уникальному рекомендательному сервису «Буквоеда»
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесьна сайте, чтобы получить доступ к уникальному рекомендательному сервису «Буквоеда»
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесьна сайте, чтобы получить доступ к уникальному рекомендательному сервису «Буквоеда»
0 букв

Отзыв длиной более 500 букв, который будет принят модератором, принесет вам 15 баллов для участия в нашей бонусной программе!

Отзыв должен быть уникальным и содержательным: нельзя копировать отзывы, мнения и информацию с других сайтов.

Не содержать нецензурную брань.

Отзыв должен относиться к товару, на который он написан.

Без спойлеров.

Мы не рекомендуем пересказ аннотации или содержания.

Нельзя указывать ссылки на сторонние ресурсы и email адреса

Назад к написанию отзыва
×

С товаром «Parametrisierung Nach Naturlichem Vorbild» часто покупают

x

Если Вы обнаружили ошибку в описании товара «Parametrisierung Nach Naturlichem Vorbild» Schmidt Martin, выделите её мышкой и нажмите: Ctrl+Enter. Спасибо!

©2006-2018, ООО «Буквоед»
8 800 250-06-18

Спасибо за ваше обращение.
Его номер - .

Ответ будет направлен на указанную почту в ближайшее время.

x
x