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[发明专利]针对3D分割的机器学习-CN202210230613.9在审
发明人： A·乔丹;E·梅尔 -专利权人：达索系统公司
申请日： 2022-03-10 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本公开涉及一种机器学习的计算机实现的方法，该方法包括提供训练样本的数据集。每个训练样本包括3D建模对象部分的配对，该3D建模对象部分的配对被标记有相应值。该相应值指示这两个部分是否属于3D建模对象的同一片段。该方法还包括基于数据集来学习神经网络。该神经网络被配置用于取表示机械部件的3D建模对象的两个部分作为输入，并且用于输出相应值。该相应值指示这两个部分属于所述3D建模对象的同一片段的程度。神经网络由此能够用于3D分割。该方法构成了一种针对3D分割的改进的解决方案。
针对分割机器学习

[发明专利]分割表示机械部件的3D建模对象-CN202111595236.0在审
发明人： E·梅尔;A·乔丹 -专利权人：达索系统公司
申请日： 2021-12-24 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：提供了一种用于分割3D建模对象的计算机实现的方法。该3D建模对象表示机械部件。该方法包括：提供3D建模对象。该方法还包括：执行对3D建模对象的分层分割。这种分层分割包括第一分割。第一分割包括：在3D建模对象的表面之中识别第一段，所述第一段中的每个段对应于3D建模对象的简单几何表面。简单几何表面是呈现至少一种可滑动运动的图元。这种分层分割则包括第二分割。第二分割包括：在3D建模对象的未被识别的表面之中识别第二段，所述第二段中的每个段对应于3D建模对象的自由表面。这构成了一种用于分割表示机械部件的3D建模对象的改进方法。
分割表示机械部件建模对象

[发明专利]对抗3D变形学习-CN202111596762.9在审
发明人： E·梅尔;A·乔丹;P·雅各布 -专利权人：达索系统公司
申请日： 2021-12-24 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明尤其涉及计算机实现的机器学习的方法。该方法包括：提供用于表示真实世界对象的3D建模对象的数据集。所述方法还包括：基于数据集来学习生成神经网络。该生成神经网络被配置用于生成输入3D建模对象的变形基础。该学习包括对抗训练。
对抗变形学习

[发明专利]用于对3D建模对象进行重构的方法、装置及系统-CN201611273116.8有效
发明人： E·梅尔;V·吉特尼 -专利权人：达索系统公司
申请日： 2016-12-30 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06T17/30 文献下载
摘要：本发明特别地涉及一种用于根据代表真实对象的3D网格和所测量的数据来重构表示真实对象的3D建模对象的计算机实现的方法，该方法包括提供变形模式的集合；确定变形模式的组合，该组合优化了这样一种程序，该程序奖励由所述组合变形的3D网格与所测量的数据之间的拟合，并且还奖励在所确定的组合中所涉及的变形模式的稀疏性；并且将所述组合应用至3D网格。该方法改进了对表示真实对象的3D建模对象的重构。
用于建模对象进行方法装置系统

[发明专利]用于升高生产气体中的压力的具有气体轴承的模块化压缩机及系统-CN201780033805.8有效
发明人： G·朗迪;L·贝尔加米尼;D·T·鲁比诺;E·梅尔;M·卡坦扎罗 -专利权人：韦特柯格雷斯堪的纳维亚有限公司
申请日： 2017-05-25 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： F04D29/28 文献下载
摘要：公开一种用于升高生产气体中的压力的系统及模块化压缩机(1)，其中在一组压缩机模块中，每个第二模块是转子模块(4)，所述转子模块(4)承载被驱动来相对于相邻静止模块(6)旋转的叶轮(5)，转子模块和静止模块组合提供压缩机级，在压缩机级中，生产气体穿过流动管道(7)加速，所述流动管道(7)穿过转子模块与静止模块之间的界面(8)，其中在所述界面处提供用于轴向负载和/或径向负载的至少一个轴承来将转子模块轴颈连接到静止模块上。所述至少一个轴承是气体轴承(15，15’，34)，其中通路(24；27)布置在静止模块(6)中，以将升高压力下的生产气体的提取部分从压缩机(1)引导至气体轴承(15，15’，34)。
用于升高生产气体中的压力具有轴承模块化压缩机系统

[发明专利]确定3D建模对象变形-CN202110191305.5在审
发明人： E·梅尔;A·乔丹 -专利权人：达索系统公司
申请日： 2021-02-19 - 公布日： 2021-09-10 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于确定3D建模对象变形的计算机实现的方法。该方法包括：提供被配置用于推断输入3D建模对象的变形基础的变形基础函数。该方法进一步包括提供第一3D建模对象。该方法进一步包括提供第一3D建模对象的变形约束。该方法进一步包括确定遵守变形约束的第二3D建模对象。确定第二3D建模对象包括计算在第一3D建模对象和第二3D建模对象之间的过渡3D建模对象的轨迹。该轨迹通过将变形基础函数应用于每个过渡3D建模对象的结果的线性组合来使该过渡3D建模对象变形。轨迹减少了损失。该损失惩罚了变形的过渡3D建模对象不遵守变形约束的程度。这构成了用于确定3D建模对象变形的改进方法。
确定建模对象变形

[发明专利]变形基础学习-CN202110108146.8在审
发明人： E·梅尔 -专利权人：达索系统公司
申请日： 2021-01-27 - 公布日： 2021-08-03 - 主分类号： G06T19/20 文献下载
摘要：本发明尤其涉及一种计算机实现的机器学习方法。该方法包括提供3D建模对象的数据集。该方法进一步包括学习神经网络。神经网络被配置用于推断输入3D建模对象的变形基础。这构成了一种改进的机器学习方法。
变形基础学习

[发明专利]使用平滑图进行3D重建-CN202011622409.9在审
发明人： S·A·斯泰特;E·梅尔;Y·苏蒂 -专利权人：达索系统公司
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2021-07-16 - 主分类号： G06T17/20 文献下载
摘要：本发明尤其涉及一种用于3D重建的计算机实现的方法。该方法包括提供2D图像，并且对于每个2D图像，提供定义透视投影的相机参数。2D图像均表示相同的真实对象。真实对象是固定的。该方法还包括对于每个2D图像提供平滑图。平滑图具有像素值，每个像素值表示轮廓存在的度量。该方法还包括确定表示真实对象的3D建模对象。该确定迭代地优化能量。对于每个平滑图，能量都会奖励3D建模对象的具有表示轮廓存在的高度量的像素值的廓影顶点的投影。这形成了用于3D重建的改进的解决方案。
使用平滑进行重建

[发明专利]增强真实场景的视频通量-CN202011589359.9在审
发明人： E·梅尔;V·吉特尼 -专利权人：达索系统公司
申请日： 2020-12-29 - 公布日： 2021-07-02 - 主分类号： H04N13/122 文献下载
摘要：本发明尤其涉及增强现实的计算机实现的方法。该方法包括：用摄像机捕获视频通量；从视频通量中提取一个或多个2D图像，每个2D图像均表示真实对象；以及提供表示真实对象的3D模型。该方法还包括在候选姿势中确定相对于视频通量的3D模型的姿势。该确定奖励针对至少一个2D图像和针对每个给定候选姿势的互信息，其表示虚拟2D渲染与至少一个2D图像之间的相互依赖性。该方法还包括基于姿势来增强视频通量。这形成了增强现实的改进的解决方案，以用于增强包括真实对象的真实场景的视频通量。
增强真实场景视频通量

[发明专利]处理真实对象上的形状属性的3D信号-CN202011316715.X在审
发明人： G·兰登;E·梅尔 -专利权人：达索系统公司
申请日： 2020-11-20 - 公布日： 2021-05-21 - 主分类号： G06T17/20 文献下载
摘要：本发明特别涉及一种用于处理真实对象上的形状属性的3D信号的计算机实现的方法。该方法包括提供具有节点和弧的图。每个节点表示真实对象的所测量的3D离散表示的相应点。每条弧连接表示离散表示的相邻点的两个节点。该方法进一步包括提供值的集合，该集合表示真实对象上的形状属性的分布。每个值关联到图的相应节点，并表示由相应节点表示的相应点处的形状属性。该方法进一步包括通过最小化在图上形成的马尔可夫随机场上定义的能量来修改值的集合。
处理真实对象形状属性信号

[发明专利]3D建模的对象的纹理化-CN201510903651.6有效
发明人： E·梅尔 -专利权人：达索系统公司
申请日： 2015-12-09 - 公布日： 2021-03-12 - 主分类号： G06T15/04 文献下载
摘要：一种用于对表示实际对象的3D建模的对象进行设计的计算机实现的方法，包括以下步骤：提供(S10)表示所述实际对象的3D网格、纹理图像、以及所述3D网格的所述顶点与所述纹理图像的像素之间的映射；然后最大化(S20)如下形式的概率P(L(V))：。所述最大化步骤是利用预先确定的离散马尔科夫随机场优化方案来执行的，所述方案将所述3D网格和与所述3D网格的顶点的纹理坐标相关联的所述像素移位视为能量为‑log(P(L(V)))‑log(Z)的马尔科夫随机场。所述方法然后包括根据所述纹理图像、所述映射、以及所述最大化步骤的结果对所述3D网格进行纹理化(S30)。这提供了用于对表示实际对象的3D建模的对象进行设计的改善的解决方案。
建模对象纹理

[发明专利]神经网络的集合-CN201911391624.X在审
发明人： E·梅尔 -专利权人：达索系统公司
申请日： 2019-12-30 - 公布日： 2020-07-07 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明显著地涉及一种计算机实现的机器学习方法。该方法包括提供包括3D建模对象的数据集，每个3D建模对象表示相应机械零件。该方法还包括提供神经网络的集合。每个神经网络具有相应权重。每个神经网络被配置用于推断3D建模对象。该方法还包括通过使损失最小化来修改神经网络的相应权重。针对数据集的每个3D建模对象，损失从多个项中选择一个项。每个项对3D建模对象与由集合中的相应神经网络推断出的相应3D建模对象之间的差异进行惩罚。所选择的项是多个项中的对其而言差异被最小程度地惩罚的项。这构成了利用包括3D建模对象的数据集进行机器学习的改进方法，每个3D建模对象表示相应机械零件。
神经网络集合

[发明专利]学习用于推断可编辑特征树的神经网络-CN201911396215.9在审
发明人： E·梅尔;F·M·桑切斯贝穆德斯 -专利权人：达索系统公司
申请日： 2019-12-30 - 公布日： 2020-07-07 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明尤其涉及一种计算机实现的方法，该方法用于学习被配置用于从3D形状的离散几何表示推断出表示3D形状的可编辑特征树的神经网络。可编辑特征树包括应用于叶几何形状的几何运算的树布置。该方法包括提供数据集，该数据集包括相应的3D形状中的每一个3D形状的离散几何表示，以及提供叶几何形状的候选集合。该方法还包括基于数据集并且基于候选集合来学习神经网络。候选集合包括叶几何形状的至少一个连续子集。该方法形成针对数字化的改进的解决方案。
学习用于推断编辑特征神经网络

[发明专利]形成用于推测实体CAD特征的数据集-CN201911396256.8在审
发明人： F·M·桑切斯贝穆德斯;E·梅尔 -专利权人：达索系统公司
申请日： 2019-12-30 - 公布日： 2020-07-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明尤其涉及一种用于形成被配置用于学习神经网络的数据集的计算机实现的方法。所述神经网络被配置用于从表示3D形状的手绘图推测表示3D形状的实体CAD特征。所述方法包括：生成一个或多个实体CAD特征，所述实体CAD特征包括表示各自的3D形状的每个实体CAD特征。所述方法还包括：针对每个实体CAD特征，确定分别表示相应3D形状的一个或多个相应手绘图；以及将一个或多个训练样本插入所述数据集。每个训练样本包括所述实体CAD特征和相应手绘图。所述方法形成用于从表示3D形状的手绘图推测表示3D形状的3D建模对象的改进的解决方案。
形成用于推测实体 cad 特征数据

[发明专利]学习用于推测实体CAD特征的神经网络-CN201911396199.3在审
发明人： F·M·桑切斯贝穆德斯;E·梅尔 -专利权人：达索系统公司
申请日： 2019-12-30 - 公布日： 2020-07-07 - 主分类号： G06F30/23 文献下载
摘要：本发明尤其涉及用于学习神经网络的计算机实现的方法，所述神经网络被配置用于从表示3D形状的手绘图推测表示3D形状的实体CAD特征。所述方法包括：提供包括手绘图的数据集，每个手绘图表示相应3D形状，以及基于该数据集来学习神经网络。所述方法形成用于从表示3D形状的手绘图推测表示3D形状的3D建模对象的改进的解决方案。
学习用于推测实体 cad 特征神经网络

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