简介：梅赛德斯-奔驰携多款车型首发2011年日内瓦车展3月1日，梅赛德斯-奔驰多款新车盛装亮相日内瓦车展，印证了奔驰125年来在豪华车制造领域无可比拟的至高造诣。全球首发的C级轿跑车，与C63AMG高性能轿车、高性能旅行轿车同台登场。

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简介：2012梅赛德斯·奔驰C级驾驶挑战赛厦门圆满收官11月5日，2012梅赛德斯-奔驰C级驾驶挑战赛收官之战在浪漫的海滨城市——厦门激情展开。比赛通过极速双雄、同心协力、内外兼修、文武双全等兑技术环节的激烈角逐，最终决出的十名优胜者，将远赴北欧，探秘欧洲最大的冰雪荒原，

简介：在平常人眼里，车库只是一个能够为爱车遮风挡雨的单一性功能建筑，但在热爱汽车的人眼中，车库是一个拉近人车感情的重要领地，是能够创造出无限可能的国度。每个国家都有着自己独有的汽车文化，就在我们仍然为一个停车位苦苦纠结时，国外的私人车库早已成了一种独特的风景。其中美国的车库文化是这个世界上最为有趣的文化之一，在中产阶级主导的美国社会，二层小楼加上偌大的车库成为标配，而美国人平时也并不把车停放在车库中，他们把车停放在路边便于出行，这也让车库空闲下来能够做些“不务正业”的事情。

简介：万一不幸碰上以挖苦人为乐的富裕邻居怎么办？可以考虑在自家车库里故辆F1赛车震震他。买不起也没关系，在车库门上贴张装饰画就全齐了。

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简介：一个国际科研小组最近发明了一种立体电路板制造新方法，利用它可望制成功能更强大的计算机芯片。

简介：自由立体显示中的视频图像在合成过程中存在速度要求高,图像处理数据量大等特点,在显示过程中,一旦用户偏离有效观看视区则无法看到正确的立体图像,到目前为止这些问题仍然存在,并阻碍着立体显示行业的发展。针对这种情况,提出了一种结合人眼跟踪算法的立体视频合成系统。通过判断人眼在屏幕前的位置,实时调整立体图像融合算法,使人眼始终能看到正确的立体图像对。由于该系统对跟踪的实时性和精确度要求较高,之前已有的算法很难同时在这两方面表现出色,因此提出了一种改进的人眼跟踪算法。该算法核心是基于ASM模型的人脸检测,并充分考虑了现场噪声和人体姿态频繁调整的特点,对ASM模型建立时空缓冲模型,处理结果直接映射到实际光栅空间分布模型中。根据当前ASM缓冲模型和光栅空间分布对应的映射点,对显示的图像进行相应的立体合成处理。这种自动跟踪人眼位置的立体视频显示方法跟踪速度快,位置计算精确,有效地扩大了立体视图区域。实验结果表明,该方法使观看者可以自由移动,在适当的范围内都可以看到清晰的立体影像,同时视频合成与播放的速度流畅,大幅提高了用户观看的舒适感。

简介：圆锥滚子轴承全自动装配检验后，为使轴承自动有序放置，实现生产完全自动化，提高产品质量，设计研制了全自动立体方阵式圆锥滚子轴承内组件码放集装机，文中介绍了其工作原理、主要组成结构和使用效果等。

简介：根据双目视差原理，介绍了液晶自动立体显示技术的基本理论，讨论了当前主要的液晶自动立体显示技术，分析了各种技术的实现方式和技术特点。通过对比几种新型液晶自动立体显示器的内外部参数，总结了目前国内外液晶自动立体显示技术的发展水平，指出了今后主要的发展趋势。

简介：在电子内窥镜基础上结合计算机技术及立体显示技术发展起来的立体电子内窥镜以立体图像观察人体内部,从而不仅提高医疗诊断的准确性,并且使内窥镜越来越多的参与到手术中,对于微创手术具有重要的意义。本文介绍了立体电子内窥镜中立体显示技术及其系统结构,描述了立体电子内窥镜的发展现状,并展示了当前前沿的机器人辅助手术系统中内窥镜导航系统的组成。

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简介：摘要：本文主要探讨了泡沫混凝土在基坑立体分层回填中的应用技术。首先，详细介绍了泡沫混凝土的施工工艺和质量控制方法，然后对比分析了人工素土回填、C20素混凝土回填和泡沫混凝土回填三种方式的优劣。最后，强调了泡沫混凝土的优势，包括施工效率高、工期短和容重轻等。

简介：针对传统算法大多忽略人眼特性,获得的视差图与人眼真实感受之间存在一定差异的问题,提出了一种符合人眼视觉特性的自适应权重匹配算法.该算法首先引入视觉显著性特征,然后对像素权值分配进行改进并提出新的匹配代价度量准则,最后采取左右视差图融合的方法获得最终视差图.相关图像实验表明,改进算法很好地解决了遮挡问题,可精确描述边缘和细节视差;相对于原算法有较大程度的性能提升.

简介：利用激光的高亮度、高方向性和液晶空间光调制器的光强可调制特性和旋光特性，提出了一种新的激光立体显示方法。阐述了该方法的基本原理，设计了相应的实验系统，获得了较为满意的立体显示效果。由于该立体显示方法采用全电子时序控制，无需复杂的机械扫描控制，系统结构简单，程序可控性好，在长景深、大屏幕立体显示领域具有较好的应用前景。

简介：目的:通过对志愿者观看3D影片之后的脑电信号进行主成分分析,选取最能代表立体视觉疲劳度的主成分,运用BP神经网络对疲劳等级进行建模,提高对疲劳度等级的预测准确度。方法:采集15名志愿者观看五部不同3D影片前后的脑电信号,先对脑电信号进行疲劳度分级并选取特征通道;再对特征通道的脑电信号进行主成分分析选取影响最大的特征主成分,利用BP神经网络进行建模,根据建立的模型对立体视觉引起的疲劳等级进行预测,将预测结果与已知的疲劳等级进行对比。结果:根据文献中的疲劳等级将实验结果分成三个等级;据累计贡献率超过90%选取的前四个主成分建立的预测模型,准确度达95.4%。结论:运用主成分分析和BP神经网络的方法对立体视觉疲劳度进行预测,预测准确度较高,与直接根据脑电特征参数建立模型的方式相比简便和准确,这一方法对立体视觉引起的疲劳度分级及预测提供了新的思路。