Po | Út | St | Čt | Pá | So | Ne |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | ||||||
2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 |
30 | 31 |
- 30.05. Autodesk Fusion 360 – základní kurz (úvod do parametrického modelování)
- 30.05. Unreal Engine – vizualizace
- 30.05. HANNOVER MESSE
- 01.06. AutoCAD a AutoCAD LT – základní kurz
- 01.06. AutoCAD kurz – vytváření a prezentace 3D modelů
- 02.06. workshop Strukturální mechanika v programu COMSOL Multiphysics
- 05.06. AutoCAD 2013 - základní kurz
- 06.06. AutoCAD – kurz pro středně pokročilé
- 08.06. Autodesk Inventor – kurz pro pokročilé (sestavy a strojní návrhy)
- 08.06. AutoCAD Electrical – základní kurz
Aktuální články
- Robotizace stavebnictví v praxi – silniční fréza řízená BIM
- Stovky milionů do Digitální technické mapy
- Nové průmyslové monitory od Rockwell Automation
- Bentley vydala Infrastructure Yearbook 2021
- MapFactor Navigator 7.2 přináší další vylepšení
- Nová generace 3D skeneru – Revopoint POP2
- Nové mobilní pracovní stanice a monitory od HP
- Nové stereoskopické 3D monitory Acer SpatialLabs View
Aktualizace leteckých dat USA a Evropy v HxGN Content Programu |
Středa, 24 Červen 2020 15:42 | |
To zahrnuje aktualizaci dříve nasnímaných států, jako jsou Kalifornie, Texas, Oregon, Severní Dakota, Jižní Dakota, Nebraska a Nové Mexiko. V Evropě bude shromažďováno více než 500 tisíc čtverečních kilometrů. Obnovené údaje budou k dispozici do konce roku 2020. Kromě standardního rozlišení 30 centimetrů u velkých ploch a rozlišení 15 centimetrů v městských oblastech v USA bude program 2020 zahrnovat data rozlišení 15 cm u velkých ploch na žádost zákazníka. Poprvé se stane součástí HxGN Content Programu také dánský DDO program, přední poskytovatel leteckých dat v Dánsku, a bude pokrývat terén v rozlišení 12,5 cm při dvouletém plánu obnovy. Umožnění strojového učení a aplikací UIS konzistentní a škálovatelnou databází leteckých snímků s vysokým rozlišením nabízí HxGN Content Program velké množství vysoce přesných a spolehlivých dat, která jsou ideální pro tréninování algoritmů strojového učení, které závisí na stálých vstupních proudech a automaticky rozpoznávají jedinečné atributy. Umělá inteligence se používá k automatickému extrahování prvků v datech k poskytnutí cenných informací napříč různými aplikacemi, jako jsou budovy, silnice, železnice, vegetace, solární panely a mnoho dalších.
Mohlo by vás zajímat:
|