Цифра 1 объемная: Объемные цифры и буквы — купить в интернет-магазине Ярмарка Мастеров

Объемная цифра 1 в категории «Свадебные товары»

Войди и получай выгодные условия доставки

поиск в товарах / по продавцам

• Объемные буквы и свадебные декорации

• Женские сумочки и клатчи

• Материалы для дизайна ногтей

• Блинницы, вафельницы профессиональные

• Наушники и гарнитуры

• Фены для волос

• Мобильные телефоны, смартфоны

• Чехлы для телефонов

• Часы для дома

• Тушь для ресниц

• Чехлы и ручки руля

• Средства для принятия ванн

• Георешетки и габионы

• Фоторамки и рамки для картин

• Товары, общее

• Аксессуары для праздника

• Декор для шитья и рукоделия

• Наборы для вышивания

• Рамки для номерных знаков

• Бытовые насосы

Свеча Цифра 0 объемная Balloon золото — 1 шт

В наличии

26 грн

Купить

Свеча Цифра 3 объемная Balloon золото — 1 шт

В наличии

26 грн

Купить

Свеча Цифра 4 объемная Balloon золото — 1 шт

В наличии

26 грн

Купить

Одесса

Свеча Цифра 6 объемная Balloon золото — 1 шт

В наличии

26 грн

Купить

Свеча Цифра 7 объемная Balloon золото — 1 шт

В наличии

26 грн

Купить

Объемная крашеная цифра 1 из пенопласта с блестками (глиттер)

В наличии

1 190 грн

Купить

Объемная цифра 1 2 3 из пенопласта на подставке

В наличии

1 470 грн

Купить

Об’ємна металева цифра 1 для декору

Под заказ

2 000 грн

Купить

Световая объемная цифра 1 с подсветкой (с лампочками) Manific Decor для праздника из фанеры 100 * 55 * 15 см

В наличии

2 890 грн

Купить

Аренда Световая объемная цифра 1 с подсветкой (с лампочками)

Услуга

500 грн

2

3

Вперед

Показано 1 — 29 товаров из 4000+

Смотрите также

Объемный декор для ногтей

Фигурки для ногтей

Подарочный бокс на день рождения

Свадебные инициалы

Подарок на др

Подарочные боксы для женщин

Оплет руля

Дизайн новогодний дизайн ногтей

Декорации для дня рождения

Материалы для украшения ногтей

Цифра 7

Цифра 8

Цифра 6

Подарочные наборы на день рождения

Подарочные боксы для девушек

Объемная цифра 1 со скидкой

Объемная цифра 1 оптом

Популярные категории

Свадебные товары

Объемные буквы и свадебные декорации

Подарки, хобби, книги

Праздничные украшения и фейерверки

Аксессуары для праздника

Продукты питания, напитки

Бакалея

Пищевые ингредиенты

Пищевые красители

Аксессуары и украшения

Аксессуары

Наручные и карманные часы

Воздушные шары и композиции из них

Насколько вам
удобно на проме?

Цифра 1 из пенопласта на заказ (на годик) с доставкой

Готовясь к первому Дню рождения свое ребенка многие забумываются из чего сделать цифру 1 на годик. Мы предлагаем Объемную цифру 1 из пенопласта на день рождения.

Цифра получается объемная и лекгая, Вы можете ее украсить на свое усмотрение любыми материалами, ведь к пенопласту все очень лекго крепится. Цифра украсит комнату, зал и ее даже можно вынести на улицу, погодные условия ей ни почем.

Мы вырежим заготовку по вашим размерам и дизайну, можем ее покрасить в тот цвет, который вы предпочтете. Для определения стоимости работ достаточно подать заявку , и наши менеджеры рассчитают вам полную стоимость продукции с доставкой.

Заявка на расчет

В прайсе указана цена без учёта покраски и обработки изделий. Полную стоимость готовых изделий уточняйте у менеджера.

Прайс на фигурную резку пенопласта (буквы, символы). Толщина от 2 см до 10 см. Экструдированный пенопласт: (пеноплекс/техноплекс/урса)

Высота букв (см)	Толщина материала (см)
	2 см	3 см	5 см	10 см
10 см	50	70	90	150
15 см	90	100	120	200
20 см	130	150	170	250
25 см	180	200	220	300
30 см	210	220	250	350
35 см	250	270	290	400
40 см	300	320	340	450
45 см	330	350	370	500
50 см	380	400	420	550
55 см	400	450	470	600

Прайс на фигурную резку белого фасадного пенопласта.

Гранулированный (марка Белый ППС-25-35 кг на м³)

Высота букв (см)	Толщина материала (см)
	5 см	10 см	20 см	30 см	40 см	50 см
60 см	500	700	1000	2000	3000	4000
70 см	700	800	1500	2500	3500	4500
80 см	800	900	2000	3000	4000	5000
90 см	900	1000	2500	3500	4500	5500
100 см	1000	1500	3000	4000	5000	6000
120 см	1300	2000	4000	6000	7000	8000
130 см	1600	3200	6400	8000	11000	13000
150 см	2000	4000	8000	12000	15000	17000
180 см	3000	6000	10000	13000	17000	19000
200 см	4000	8000	13000	16000	18000	20000

Рисунок 1 из A Deep Representation for Volumetric Shape Modeling

• Идентификатор корпуса: 17624851

  title={Глубокое представление для моделирования объемных форм},
  автор = {Жиронг Ву и Шуран Сонг, Адитья Хосла, Фишер Ю, Лингуан Чжан, Сяоу Тан и Цзяньсюн Сяо},
  год = {2015}
} 

• Zhirong Wu, Shuran Song, Jianxiong Xiao
• Опубликовано в 2015 г.
• Информатика

3D-форма является важным, но в значительной степени недоиспользуемой подсказкой в ​​современной системе компьютерного зрения, в основном из-за отсутствия хорошего общего представления формы . С недавним появлением недорогих 2,5D-датчиков глубины (например, Microsoft Kinect) становится все более важным иметь в цикле мощную трехмерную модель формы. Помимо распознавания объектов на картах глубины 2,5D, восстановление этих неполных 3D-форм в полноценные 3D-изображения имеет решающее значение для анализа вариаций форм. С этой целью мы предлагаем… 

vision.cs.princeton.edu

3D ShapeNets: глубокое представление для моделирования объемных форм

• Сонг Ву, Ю Хосла, Тангкун Чжан

• Информатика

900 09 2015

Данная работа предлагает представить геометрическую трехмерную форму как распределение вероятностей двоичных переменных в трехмерной воксельной сетке с использованием сверточной сети глубокого убеждения и разрабатывает модель, которая естественным образом поддерживает совместное распознавание объектов и реконструкцию формы из 2,5-мерных карт глубины.

Многоракурсные сверточные нейронные сети для распознавания 3D-форм

В этой работе представлена ​​стандартная архитектура CNN, обученная распознавать визуализированные виды фигур независимо друг от друга, и показано, что 3D-форма может быть распознана даже из одного вида в точность намного выше, чем при использовании современных дескрипторов 3D-форм.

Новый взгляд на Marr: выравнивание 2D-3D с помощью предсказания нормали к поверхности

Модель сети с пропуском, построенная на предварительно обученной сверточной нейронной сети Oxford VGG (CNN) для предсказания нормали к поверхности, достигает современной точности на NYUv2 Набор данных RGB-D и восстанавливает мелкие детали объекта по сравнению с предыдущими методами.

Оценка и моделирование формы объекта на основе разреженных имплицитных поверхностей гауссовского процесса, сочетающих визуальные данные и тактильные исследования

• Габриэла Зарзар Гандлер, К. Эк, Мартен Бьоркман, Р. Столкин, Ясемин Бекироглу

• Информатика 900 17

  Робототехника Автон. Сист.

• 2020

Глубокое агрегирование локальных 3D-геометрических элементов для извлечения 3D-моделей

• T. Furuya, Ryutarou Ohbuchi

• Информатика

  BMVC

• 2016

Предлагается новая глубокая нейронная сеть под названием Deep Local feature Aggregation Network (DLAN), которая сочетает в себе извлечение инвариантных к вращению трехмерных локальных объектов и их агрегирование в единую глубокую архитектуру. Экспериментальная оценка показывает, что DLAN превосходит существующие алгоритмы 3DMR на основе глубокого обучения.

Исследование влияния шума и окклюзии на точность сверточных нейронных сетей, применяемых для распознавания трехмерных объектов

• Альберто Гарсия-Гарсия, Х. Г. Родригес, Серхио Ортс, Серджиу Опря, Франсиско Гомес-Доносо, М. Касорла

• Информатика

  Вычисл. Вис. Изображение Понимание.

• 2017

Трехмерная реконструкция на основе FCN с фотометрической стереосистемой из нескольких источников

• Ruixin Wang, Xin Wang, Di He, Lei Wang, Ke Xu

• Информатика

  Прикладные науки

• 2020

Метод фотометрической трехмерной стереоскопической реконструкции с несколькими источниками, основанный на полностью сверточной сети (FCN), которая представляет трехмерную форму объекта как значение глубины, соответствующее каждому пикселю в качестве оптимизированного объекта, и добавляет два ограничения регуляризации к общей функции потерь. , что может эффективно помочь сети оптимизировать.

Сеть View-Volume для завершения семантической сцены из одного изображения глубины

A Сверточная нейронная сеть View-Volume (VVNet) для определения занятости и семантических меток объемной 3D-сцены из одного изображения глубины и демонстрирует его эффективность и действенность как на синтетическом наборе данных SUNCG, так и на реальном наборе данных NYU.

Глубокое представление изображений глубины из синтетических данных

Показано, что фильтры, полученные в результате такого сбора данных, используя ту же самую архитектуру, которая обычно используется для визуальных данных, изучают очень разные фильтры, в результате чего признаки глубины могут лучше характеризовать различные аспекты изображений глубины и дополняют друг друга по отношению к те, которые получены из CNN, предварительно обученных на наборах 2D-данных.

На пути к визуальному пониманию предметов повседневного обихода

• Джозеф Дж. Лим

• Информатика

• 2015

Разработан метод, использующий трехмерную геометрию объекта для оценки позы и понимания состояния объекта, и описана работа по изучению и выводу различных состояний и преобразований, которым может подвергаться класс объекта.

Машина Больцмана формы: строгая модель формы объекта

SBM характеризует сильную модель формы тем, что выборки из модели выглядят реалистично, и она может обобщать для создания выборок, которые отличаются от обучающих примеров, и обнаруживает, что SBM изучает дистрибутивы, которые качественно и количественно лучше существующих моделей для этой задачи.

Конвейер распознавания текстурированных объектов для данных цветного изображения и изображения глубины

Мы представляем систему распознавания объектов, которая использует дополнительную информацию о считывании и калибровке, доступную в настройках робототехники, вместе с большими объемами обучающих данных для создания высокого…

Сверточно-рекурсивная Глубокое обучение для классификации 3D-объектов

• R. Socher, Brody Huval, Bharath Putta Bath, Christopher D. Manning, A. Ng

• Информатика

  NIPS

• 2012

В этой работе представлена ​​модель, основанная на сочетании сверточных и рекурсивных нейронных сетей (CNN и RNN) для изучения функций и классификации изображений RGB-D, которая обеспечивает современную производительность на стандартном RGB -D объектный набор данных, будучи более точным и быстрым во время обучения и тестирования, чем сопоставимые архитектуры, такие как двухслойные CNN.

The Princeton Shape Benchmark

• Филип Шилан, П. Мин, М. Каждан, Т. Фанкхаузер

• Информатика

  Proceedings Shape Modeling Applications, 2004 г. условия, при которых каждый дескриптор работает лучше всего.

  Вероятностная модель синтеза формы на основе компонентов

  • Э. Калогеракис, С. Чаудхури, Д. Коллер, В. Колтун

  • Информатика

    ACM Trans. График

  • 2012
  Представлена ​​новая генеративная модель структуры формы на основе компонентов, которая представляет вероятностные отношения между свойствами компонентов формы и связывает их с изученными глубинными причинами структурной изменчивости в домене.

  Сегментация в помещении и вывод поддержки из изображений RGBD

  • Н. Зильберман, Дерек Хойем, Пушмит Кохли, Р. Фергус

  • Информатика

    ECCV

  • 2012
  Цель состоит в том, чтобы разбить типичные, часто беспорядочные внутренние сцены на пол, стены, опорные поверхности и области объектов, а также восстановить отношения поддержки, чтобы лучше понять, как работает 3D. подсказки могут лучше всего информировать структурированную трехмерную интерпретацию.

  Конусная резьба для реконструкции поверхности

  • Ши Шалом, Ариэль Шамир, Хао Чжан, Д. Коэн-Ор

  • Математика

    ACM Trans. График

  • 2010
  Полезность конусной резьбы продемонстрирована при работе со значительными отсутствующими данными и необработанными сканами с коммерческого 3D-сканера, а также с синтетическим вводом и неявной функцией, набор нулевого уровня которой определяет поверхность формы.

  Моделирование на примерах

  • Фанхаузер Т., Каждан М., Добкин Д.

  • Информатика

    ACM Trans. График

  • 2004
  В этом документе представлены методы, с помощью которых пользователь может выполнять поиск в большой базе данных трехмерных сеток, чтобы находить интересующие их части, вырезать нужные части из сеток с помощью интеллектуальных ножниц и соединять их вместе различными способами для формирования новые объекты.

  Моделирование и распознавание трехмерных объектов с использованием локальных аффинно-инвариантных дескрипторов изображений и многоракурсных пространственных ограничений

  Новое представление трехмерных объектов с точки зрения локальных аффинно-инвариантных дескрипторов их изображений и пространственных отношений между соответствующими участками поверхности введена функция, позволяющая получать настоящие трехмерные аффинные и евклидовы модели из нескольких незарегистрированных изображений, а также распознавать их на фотографиях, сделанных с произвольных точек зрения.

  Восстановление конструкции путем сборки деталей

  • Чао-Хуэй Шен, Хунбо Фу, Кан Чен, Шимин Ху

  • Информатика

    ACM Trans. График

  • 2012

  В этом документе представлена ​​методика, позволяющая быстро преобразовывать низкокачественные данные, полученные со сканирующих устройств потребительского уровня, в высококачественные 3D-модели с маркированными семантическими частями, а между тем…

  Рисунок 1 из рендеринга в реальном времени объемных облаков

  • Идентификатор корпуса: 49429466

   @inproceedings{Hggstrm2018RealtimeRO,
    title={Визуализация объемных облаков в реальном времени},
    автор = {Фредрик Х {\ "а} ggstr {\" о} м},
    год = {2018}
  } 

  • Fredrik Häggström
  • Опубликовано в 2018 г.
  • Информатика

  Обычная реализация облачного рендеринга в компьютерных играх основана на наличии библиотеки облачных изображений. Однако недавние разработки показали, что можно реализовать трехмерный объемный … 

  umu.diva-portal.org

  Методы представления атмосферных облаков в компьютерной графике: обзор

  • Мухамад Наджиб Замр

  • Информатика, наука об окружающей среде Машиностроение

  • 2020
  Всесторонний обзор методов представления атмосферных облаков, которые были предложены в области компьютерной графики, включая классические и современные подходы, чтобы четко понять общую картину существующих методов.

  Марширование лучей более высокого порядка

  Любой участвующий алгоритм рендеринга мультимедиа, основанный на маршировании лучей, может выиграть от применения этого подхода за счет уменьшения количества необходимых выборок (и, следовательно, времени рендеринга) и повышения точности.

  Синтезатор изображений

  • К. Перлин

  • Информатика

    SIGGRAPH ’85

  • 1985
  Концепция «твердая текстура» вводится в область компьютерной графики и используется для создания очень убедительных изображений облака, огонь, вода, звезды, мрамор, дерево, камень, мыльные пленки и хрусталь.

  Параметры пирамид

  • Лэнс Уильямс

  • Геология

    SIGGRAPH

  • 1983
  «пирамидальная параметрическая» предварительная фильтрация и геометрия выборки, которые минимизируют эффекты наложения и обеспечивают непрерывность внутри и между целевыми изображениями.

  Базовая функция сотовой текстуры

  • Стивен Уорли

  • Информатика

    SIGGRAPH

  • 1996
  Представлена ​​новая базовая функция, дополняющая шум Перлина, основанная на разбиении пространства на случайный массив ячеек для создания текстурированных поверхностей, напоминающих плиточные плиты, органическую твердую кожу, смятую бумагу, лед, скалы, горные хребты. , и кратеры.

  Рассеяние света мелкими частицами

  Онлайновые мутномеры в настоящее время используются для контроля концентрации частиц в процессах очистки воды и газа. При малой концентрации частиц интенсивность рассеянного света является линейной…

  Дробные броуновские движения, дробные шумы и приложения

  • Б. Мандельброт, Дж. В. Несс

  • Математика

  • 1968
  903 64 GPU Pro 7, Объемные облачные пейзажи в реальном времени, глава 4, страницы 97–127

  • пресс CRC.

  • 2016

  EA: визуализация неба, атмосферы и облаков на физической основе

  • [В сети; по состоянию на 21 января 2018 г.].

  • 2016

  Nubis, создание объемных облачных ландшафтов в реальном времени с помощью Decima Engine

  • http://advances.