Large Object
큰 물체

Large Object(큰 물체)란 무엇입니까?

Large Object 큰 물체 - Evidently, the door to the TARDIS connects the exterior of a relatively small object (the police box) to the interior of a large object (the space/time machine). ^[1] Participants performed an Implicit Association Test in which the pictures of small objects were larger than those of large objects – that is, the actual size ratio on the semantic level was inverted on the perceptual level. ^[2] With active exploration, the participant was also able to distinguish between small and large objects and between soft and hard ones. ^[3] Monitoring the railyard workspace to keep personnel safe from falls, slips, being struck by large object, etc. ^[4] In two-dimensional nesting problems (irregular packing problems) small pieces with irregular shapes must be packed in large objects. ^[5] Spreading out the object wave helps to record a large object in a smaller hologram. ^[6] Cropping regions consist of small and large cropping scales for detecting various-scale objects including very small and very large objects, which is hard for existing methods. ^[7] We consider a binary system of small and large objects in the continuous space interacting via a nonnegative potential. ^[8] Thus, ptychography can be potentially used for obtaining 2D/3D quantitative images of large objects at millimeter and even centimeter-scale. ^[9] The detail layer mainly contains the information of texture, noise, and artifacts, while the base layer contains the information of structure and large object. ^[10] The analysis of methods of the surface curvature determination for large objects available in the allied fields of sciences showed that the existing methods that can be used for computer-aided monitoring are not applicable for measurement of the surface curvature of fixed 3D structures. ^[11] Large-sized tools are needed for plastic welding of large objects. ^[12] The bi-manipulation wrenches are obtained through a new dynamic model that allows executing tasks of approaching the grip and manipulation of large objects compliantly. ^[13] Our results open the road for ultrabroadband invisibility of large objects, with direct implications for stealth and information technology, non-disturbing sensors, near-field scanning optical microscopy imaging, and superluminal propagation. ^[14] , movements of large objects). ^[15] The mass of each large object in space exerts its own gravitational force that leads to distortions around the object in this all-pervading gravitational field. ^[16] Additionally, vessels are large objects and capturing a vessel from different viewpoints may provide entirely different visual appearances. ^[17] The ability to account for these variations may be necessary for more accurate phase retrievals using polychromatic sources and large objects. ^[18] More importantly, the cloak demands no bespoke design and is applicable to arbitrary electric-large objects. ^[19] For a large object, the miss rate increased when the distance between the object and the system decreased. ^[20] To detect very small/large objects, classical pyramid representation can be exploited, where an image pyramid is used to build a feature pyramid (featurized image pyramid), enabling detection across a range of scales. ^[21] The placement of the holes on the field better than a large object, beams with holes in the pedestal voltage 0. ^[22] In a control experiment in which we used a standard size-weight illusion protocol with sequential lifts of small and large objects in the same virtual reality setup, we found a larger, typical perceptual bias. ^[23] Due to the large objective space when handling many-objective optimization problems (MaOPs), it is a challenging work for multi-objective evolutionary algorithms (MOEAs) to balance convergence and diversity during the search process. ^[24] The results show that Faster R-CNN outperforms the ACF in images with large objects and in those with small objects if sufficient data are provided. ^[25]
분명히 타디스의 문은 상대적으로 작은 물체(파출소)의 외부와 큰 물체(공간/시간 기계)의 내부를 연결합니다. ^[1] 참가자들은 작은 물체의 그림이 큰 물체의 그림보다 큰 암시적 연관 테스트를 수행했습니다. 즉, 의미 수준의 실제 크기 비율이 지각 수준에서 반전되었습니다. ^[2] 적극적인 탐색을 통해 참가자는 크고 작은 물체와 부드러운 물체와 단단한 물체를 구별할 수 있었습니다. ^[3] 작업자가 추락, 미끄러짐, 큰 물체에 부딪히는 등 안전을 유지하기 위해 철도 작업장을 모니터링합니다. ^[4] 2차원 중첩 문제(불규칙한 패킹 문제)에서는 불규칙한 모양의 작은 조각을 큰 물체에 넣어야 합니다. ^[5] 물체의 파동을 분산시키면 더 작은 홀로그램에 큰 물체를 기록하는 데 도움이 됩니다. ^[6] 크롭 영역은 기존의 방법으로는 어려운 매우 작은 물체부터 매우 큰 물체까지 다양한 스케일의 물체를 감지하기 위해 크고 작은 크롭 스케일로 구성되어 있습니다. ^[7] 우리는 음이 아닌 잠재력을 통해 상호 작용하는 연속 공간에서 크고 작은 물체의 이진 시스템을 고려합니다. ^[8] 따라서 ptychography는 밀리미터 및 심지어 센티미터 규모의 큰 물체의 2D/3D 정량적 이미지를 얻는 데 잠재적으로 사용될 수 있습니다. ^[9] 디테일 레이어는 주로 텍스처, 노이즈, 인공물에 대한 정보를 포함하고 기본 레이어는 구조 및 대형 물체에 대한 정보를 포함합니다. ^[10] 관련 과학 분야에서 사용 가능한 대형 물체에 대한 표면 곡률 측정 방법을 분석한 결과, 컴퓨터 보조 모니터링에 사용할 수 있는 기존 방법은 고정된 3차원 구조물의 표면 곡률 측정에 적용할 수 없음이 나타났습니다. ^[11] 대형 물체의 플라스틱 용접에는 대형 공구가 필요합니다. ^[12] 이중 조작 렌치는 큰 물체의 그립에 접근하고 유연하게 조작하는 작업을 실행할 수 있는 새로운 동적 모델을 통해 얻습니다. ^[13] 우리의 결과는 스텔스 및 정보 기술, 비 교란 센서, 근거리 주사 광학 현미경 이미징 및 초광속 전파에 대한 직접적인 영향과 함께 대형 물체의 초광대역 비가시성을 위한 길을 열어줍니다. ^[14] , 큰 물체의 움직임). ^[15] 공간에 있는 각각의 큰 물체의 질량은 자체 중력을 발휘하여 이 만연한 중력장에서 물체 주위에 왜곡을 일으킵니다. ^[16] 또한 선박은 큰 물체이므로 다른 시점에서 선박을 캡처하면 완전히 다른 시각적 모양을 제공할 수 있습니다. ^[17] 이러한 변화를 설명하는 기능은 다색 소스와 큰 물체를 사용하여 보다 정확한 위상 검색에 필요할 수 있습니다. ^[18] 더 중요한 것은 망토가 맞춤 디자인을 요구하지 않으며 임의의 전기 대형 물체에 적용할 수 있다는 것입니다. ^[19] 큰 물체의 경우 물체와 시스템 사이의 거리가 줄어들수록 미스율이 증가했습니다. ^[20] 매우 작은/큰 물체를 감지하기 위해 이미지 피라미드가 특징 피라미드(특징화된 이미지 피라미드)를 구축하는 데 사용되는 고전적인 피라미드 표현이 활용될 수 있으며, 이를 통해 다양한 규모에서 감지가 가능합니다. ^[21] 큰 물체보다 필드에 구멍을 더 잘 배치하고 받침대 전압 0에 구멍이 있는 빔. ^[22] 동일한 가상 현실 설정에서 크고 작은 물체를 순차적으로 들어올리는 표준 크기 가중치 환상 프로토콜을 사용한 제어 실험에서 더 크고 일반적인 지각 편향을 발견했습니다. ^[23] 다중 목표 최적화 문제(MaOP)를 처리할 때 목표 공간이 크기 때문에 다중 목표 진화 알고리즘(MOEA)이 검색 프로세스 동안 수렴과 다양성의 균형을 유지하는 것은 어려운 작업입니다. ^[24] 결과는 Faster R-CNN이 충분한 데이터가 제공되는 경우 큰 물체가 있는 이미지와 작은 물체가 있는 이미지에서 ACF를 능가함을 보여줍니다. ^[25]

Electrically Large Object 전기적으로 큰 물체

Meanwhile, FG-FFT with the proposed scheme and interpolation method herein is used for wide-band analysis of electrically large objects to overcome the obvious error in FG-FFT with traditional replacement scheme and interpolation method. ^[1] In this paper, we focus on the FDTD method and use it to simulate electromagnetic scattering of electrically large objects. ^[2] In this paper we address the electromagnetic (EM) wave scattering from human body in millimeter-wave (MMW) band and 5G networks, where human body can be considered as an electrically large object. ^[3] Electromagnetic scattering from electrically large objects with multiscale features is an increasingly important problem in computational electromagnetics. ^[4] In order to analyze the electrically large objects using in satellite communication or other fields, the quasi-optical techniques have been widely applied in millimeter and submillimeter wave band. ^[5] To measure RCS in electrically large objects such as aircraft and ships large amounts of resources are required. ^[6] Efficient analysis of electromagnetic scattering by electrically large objects in a stratified medium has many applications, and one such application is vectorial imaging and detection of defects in integrated circuits and micro and nano devices. ^[7] In this paper, a parallel nonoverlapping and nonconformal domain decomposition method (DDM) is proposed for fast and accurate analysis of electrically large objects in the condition of limited resources. ^[8] The method is used to simulate the RCS reduction of an electrically large object due to the use of RAM. ^[9] But due to the Green's function, for electrically large object, eventually form dense matrix of full rank. ^[10] But due to the Green's function, for electrically large object, eventually form dense matrix of full rank. ^[11] In this paper, gaussian integral method is proposed to calculate SBR integral, the validation of the proposed method was verified by comparing the electrically large objects simulation results with those of the XX-MLFMM. ^[12]
한편, 본 명세서에서 제안하는 방식 및 보간 방식을 사용한 FG-FFT는 기존의 대체 방식 및 보간 방식의 FG-FFT의 명백한 오류를 극복하기 위해 전기적으로 큰 물체의 광대역 분석에 사용된다. ^[1] 이 논문에서는 FDTD 방법에 초점을 맞추고 이를 사용하여 전기적으로 큰 물체의 전자기 산란을 시뮬레이션합니다. ^[2] 이 논문에서는 인체가 전기적으로 큰 물체로 간주될 수 있는 밀리미터파(MMW) 대역과 5G 네트워크에서 인체로부터 산란되는 전자기(EM) 파동을 다룹니다. ^[3] 다중 스케일 기능을 가진 전기적으로 큰 물체로부터의 전자기 산란은 계산 전자기학에서 점점 더 중요한 문제입니다. ^[4] nan ^[5] nan ^[6] nan ^[7] nan ^[8] nan ^[9] nan ^[10] nan ^[11] nan ^[12]

Binary Large Object 바이너리 대형 객체

Later, we utilize the smoothing filter to remove the noise and connect the salient patches to form the barcode candidate BLOBs (Binary Large OBject). ^[1] The grayscale, median filtering, and histogram equalization of the hydrophobic images are fulfilled sequentially, and the water drops (or water marks) region is segmented by binary large object analysis and four parameters related to water repellency are extracted. ^[2] Metode yang berdasarkan analisa terhadap BLOB (Binary Large OBject) tersebut ditanamkan pada sistem berbasis Raspberry Pi. ^[3] Also, polarity markers are detected via Binary Large Object (BLOB) detection to obtain polarity errors. ^[4] Video processed using the Gaussian Mixture Model (GMM) algorithm and Morphological Operation (MO) to detect vehicles object in the form of BLOB (Binary Large Object). ^[5] About 12 features describing the characteristics of water droplets are extracted from the binary image using binary large objects analysis. ^[6] To overcome this problem, an alternative solution is developed based on mathematical morphology techniques and BLOB (Binary Large OBject) analysis, leading to a more robust segmentation. ^[7]
나중에 스무딩 필터를 사용하여 노이즈를 제거하고 두드러진 패치를 연결하여 바코드 후보 BLOB(Binary Large OBject)를 형성합니다. ^[1] 소수성 영상의 그레이스케일, 중앙값 필터링, 히스토그램 균등화를 순차적으로 수행하고, 이진 대형 물체 분석을 통해 물방울(또는 워터마크) 영역을 분할하고 발수성과 관련된 4개의 매개변수를 추출합니다. ^[2] nan ^[3] nan ^[4] nan ^[5] nan ^[6] nan ^[7]

Detecting Large Object 큰 물체 감지

However, most of the current deep-learning-based methods focus mainly on detecting large objects, which occupy a large part in an image, resulting in the unsatisfactory performance on small objects. ^[1] It is shown that recursive IIR filters are significantly faster than non-recursive FIR filters when detecting large objects at coarse scales, i. ^[2] Moreover, Hololens has the difficulty of detecting large objects and its interaction range and visible ranges are both quite limited. ^[3]
그러나 현재 딥 러닝 기반의 방법은 대부분 이미지에서 큰 부분을 차지하는 큰 물체를 감지하는 데 초점을 맞추고 있어 작은 물체에 대한 성능이 좋지 않습니다. ^[1] 재귀 IIR 필터는 비재귀 FIR 필터보다 거친 스케일에서 큰 물체를 감지할 때 훨씬 빠릅니다. ^[2] nan ^[3]

Relatively Large Object 비교적 큰 물체

Local surveys covered relatively large objects – debris flow alluvial fans and drainage basins. ^[1] The proposed mantle cloaks in this work are mainly designed to minimise simultaneously several scattering multi-poles of a relatively large object around considerably broad bandwidth. ^[2] While GPR has been predominantly utilized to detect relatively large objects such as rocks, tree roots, land mines, and peat soils, the objective of this study was to quantify comparatively smaller, particulate sources of SOC. ^[3]
지역 조사는 상대적으로 큰 물체(토석류 충적 팬 및 배수 유역)를 다루었습니다. ^[1] 이 작업에서 제안된 맨틀 망토는 주로 상당히 넓은 대역폭 주변에서 비교적 큰 물체의 여러 산란 다중극을 동시에 최소화하도록 설계되었습니다. ^[2] nan ^[3]

Testing Large Object 큰 개체 테스트

Numerical simulation of radiographic images is shown to provide a basis for the correct choice of the parameters of digital radiography systems as applied to testing large objects. ^[1] In fringe projection profilometry, the lens distortion of a commercial projector may introduce larger error when testing large objects and can become one of the major error sources. ^[2]
방사선 이미지의 수치 시뮬레이션은 큰 물체를 테스트하는 데 적용되는 디지털 방사선 촬영 시스템의 매개변수를 올바르게 선택하기 위한 기초를 제공하는 것으로 나타났습니다. ^[1] 프린지 프로젝션 프로파일로메트리에서 상업용 프로젝터의 렌즈 왜곡은 큰 물체를 테스트할 때 더 큰 오류를 유발할 수 있으며 주요 오류 원인 중 하나가 될 수 있습니다. ^[2]

Grasp Large Object 큰 물체 잡기

Moreover, in cases of severe macrosyndactyly of the two central fingers, ray resection would either leave an aesthetically unpleasing cleft or, with cleft closure, would narrow the span of the palm and limit the ability to grasp large objects. ^[1] Wide web is good for fingers to grasp large objects with high operative safety. ^[2]
더욱이, 두 중앙 손가락의 심한 거대합지증의 경우, 광선 절제술은 미학적으로 불쾌한 틈을 남기거나 틈 폐쇄로 손바닥의 범위를 좁히고 큰 물체를 잡는 능력을 제한합니다. ^[1] 넓은 웹은 높은 작동 안전성으로 큰 물체를 손가락으로 잡기에 좋습니다. ^[2]

Around Large Object 큰 물체 주변

Each proton and each neutron consume a pair of charges every 917 seconds and this creates the force of gravity in which space physically contracts around large objects. ^[1] In this paper we present a simple stand-alone system performing the autonomous acquisition of multiple pictures all around large objects, i. ^[2]
각각의 양성자와 각각의 중성자는 917초마다 한 쌍의 전하를 소모하고 이것은 큰 물체 주위에서 공간이 물리적으로 수축하는 중력을 생성합니다. ^[1] 이 논문에서 우리는 큰 물체 주위에 있는 여러 사진의 자동 획득을 수행하는 간단한 독립 실행형 시스템을 제시합니다. ^[2]

large object distance 큰 물체 거리

In aerial photogrammetry, due to the large object distance, various slight measurement errors will be magnified, resulting in a significant decrease in target location precision. ^[1] In order to realize super-resolution imaging of point source at any positions within a large object distance range, a graded-index equivalent medium (GEM) flat lens, which can break through the object distance limit d (d is the lens thickness), is analyzed by negative refraction. ^[2]
항공 사진 측량에서는 물체의 거리가 멀기 때문에 다양한 미세한 측정 오차가 확대되어 목표 위치 정밀도가 크게 떨어집니다. ^[1] 큰 물체 거리 범위 내의 모든 위치에서 점 광원의 초해상도 이미징을 실현하기 위해 물체 거리 제한 d(d는 렌즈 두께)를 돌파할 수 있는 GEM(Graded-Index Equivalent Medium) 평면 렌즈, 음의 굴절로 분석됩니다. ^[2]