Что такое кибернетика и как она связана с теорией систем. Какие основные принципы и понятия лежат в основе кибернетики. Как применяются идеи кибернетики в различных областях науки и техники.
Истоки и определение кибернетики
Кибернетика зародилась в 1940-х годах как междисциплинарная наука, изучающая общие принципы управления и связи в сложных системах различной природы — технических, биологических, социальных. Основоположником кибернетики считается американский математик Норберт Винер, который в 1948 году опубликовал книгу «Кибернетика, или управление и связь в животном и машине».
Винер определял кибернетику как «науку об управлении и связи в животных и машинах». Другое известное определение дал У. Росс Эшби: «Искусство эффективной организации». В широком смысле кибернетику можно охарактеризовать как науку о наиболее общих законах получения, хранения, передачи и преобразования информации в сложных управляющих системах.
Ключевые понятия и принципы кибернетики
Основными понятиями кибернетики являются:

- Обратная связь — механизм воздействия результатов функционирования системы на характер этого функционирования
- Гомеостаз — способность системы сохранять стабильное состояние в изменяющихся условиях
- Самоорганизация — способность системы автономно упорядочивать свою структуру
- Управление — целенаправленное воздействие на объект или процесс для достижения заданных результатов
Важнейший принцип кибернетики — это принцип обратной связи. Он лежит в основе процессов саморегуляции, адаптации и развития сложных систем. Различают положительную и отрицательную обратную связь. Отрицательная обратная связь позволяет системе сохранять стабильное состояние, а положительная может приводить к нарастанию отклонений и изменению структуры системы.
Закон необходимого разнообразия Эшби
Одним из фундаментальных законов кибернетики является закон необходимого разнообразия, сформулированный У.Р. Эшби в 1956 году. Он гласит: «Чтобы система могла эффективно управлять, она должна обладать не меньшим разнообразием, чем разнообразие управляемого объекта».

Это означает, что для успешного управления сложной системой необходимо, чтобы управляющая подсистема обладала достаточным набором возможных состояний и реакций. Чем разнообразнее поведение управляемого объекта, тем более гибкой и разнообразной должна быть система управления.
Связь кибернетики и системного подхода
Кибернетика тесно связана с общей теорией систем и системным подходом. Они изучают сходные объекты — сложные системы, но с разных точек зрения. Если теория систем фокусируется на структуре и взаимосвязях элементов систем, то кибернетика делает акцент на процессах управления, регулирования и обмена информацией в системах.
В ходе развития этих научных направлений произошло их сближение и взаимное обогащение идеями. Важную роль в этом сыграли работы Грегори Бейтсона, Пола Вацлавика и других исследователей, объединивших системный и кибернетический подходы в рамках так называемой кибернетики второго порядка.
Применение кибернетики в различных областях
Идеи и методы кибернетики нашли широкое применение во многих сферах науки и техники:

В биологии и медицине
Кибернетические модели используются для описания процессов саморегуляции в живых организмах, работы нервной системы, иммунитета. На их основе разрабатываются медицинские системы диагностики и управления состоянием пациентов.
В технике и робототехнике
Принципы кибернетического управления лежат в основе создания автоматических и автоматизированных систем, роботов, беспилотных аппаратов. Они позволяют реализовать адаптивное поведение технических устройств.
В экономике и управлении
Кибернетический подход применяется для анализа и оптимизации экономических процессов, создания систем поддержки принятия решений, управления предприятиями и организациями.
Современное развитие идей кибернетики
Сегодня многие идеи классической кибернетики получили развитие в таких областях как:
- Искусственный интеллект и машинное обучение
- Теория сложных адаптивных систем
- Синергетика
- Когнитивная наука
Продолжает развиваться направление кибернетики второго порядка, изучающее процессы наблюдения и познания в сложных системах. Кибернетические принципы находят новые приложения в социальных науках, теории коммуникации, психологии и других областях.

Значение кибернетики для современной науки
Кибернетика сыграла важную роль в становлении современной научной картины мира. Она способствовала формированию междисциплинарного подхода в науке, развитию системного мышления, становлению информационной парадигмы.
Ключевые идеи кибернетики об управлении, обратных связях, самоорганизации легли в основу многих современных научных теорий и технологий. Кибернетический подход остается актуальным инструментом для анализа и моделирования сложных систем различной природы.
Сфера кибернетики
Объектом кибернетики
являются все управляемые системы.
Системы, не поддающиеся управлению, в
принципе, не являются объектами изучения
кибернетики. Кибернетика вводит такие
понятия, как кибернетический подход,
кибернетическая система. Кибернетические
системы рассматриваются абстрактно,
вне зависимости от их материальной
природы. Примеры кибернетических систем
— автоматические регуляторы в технике,
ЭВМ, человеческий мозг, биологические
популяции, человеческое общество. Каждая
такая система представляет собой
множество взаимосвязанных объектов
(элементов системы), способных воспринимать,
запоминать и перерабатывать информацию,
а также обмениваться ею. Кибернетика
разрабатывает общие принципы создания
систем управления и систем для
автоматизации умственного труда.
Основные технические средства для
решения задач кибернетики — ЭВМ. Поэтому
возникновение кибернетики как
самостоятельной науки (Н. Винер, 1948)
связано с созданием в 40-х гг. XX века этих
машин, а развитие кибернетики в
теоретических и практических аспектах
— с прогрессом электронной вычислительной
техники.
Кибернетика является междисциплинарной наукой. Она возникла на стыке математики, логики, семиотики, физиологии, биологии, социологии. Ей присущ анализ и выявление общих принципов и подходов в процессе научного познания. Наиболее весомыми теориями, объединяемыми кибернетикой, можно назвать следующие:
Теория передачи сигналов
Теория управления
Теория автоматов
Теория принятия решенийСинергетика
Теория алгоритмов
Распознавание образов
Теория оптимального управления
Теория обучающихся систем
Кроме средств
анализа, в кибернетике используются
мощные инструменты для синтеза решений,
предоставляемые аппаратами математического
анализа, линейной алгебры, геометрии
выпуклых множеств, теории вероятностей
и математической статистики, а также
более прикладными областями математики,
такими как математическое программирование,
эконометрика, информатика и прочие
производные дисциплины.
Особенно велика роль кибернетики в психологии труда и таких ее отраслях, как инженерная психология и психология профессионально-технического образования. Кибернетика — наука об оптимальном управлении сложными динамическими системами, изучающая общие принципы управления и связи, лежащие в основе работы самых разнообразных по природе систем — от самонаводящих ракет-снарядов и быстродействующих вычислительных машин до сложного живого организма. Управление — это перевод управляемой системы из одного состояния в другое посредством целенаправленного воздействия управляющего. Оптимальное управление — это перевод системы в новое состояние с выполнением некоторого критерия оптимальности, например, минимизации затрат времени, труда, веществ или энергии. Сложная динамическая система — это любой реальный объект, элементы которого изучаются в такой высокой степени взаимосвязи и подвижности, что изменение одного элемента приводит к изменению других.
Чистая кибернетика
Чистая кибернетика,
или кибернетика второго порядка изучает
системы управления как понятие, пытаясь
обнаружить основные её принципы.
В биологии
Кибернетика в биологии — исследование кибернетических систем в биологических организмах, прежде всего сосредотачиваясь на том, как животные приспосабливаются к их окружающей среде, и как информация в форме генов передаются от поколения к поколению. Также имеется второе направление — киборги.
Биоинженерия
Биологическая кибернетика
Биоинформатика
Бионика
Медицинская кибернетика
Нейрокибернетика
Гомеостаз
Синтетическая биология
Системная биология
Теория сложных систем
Теория сложных систем анализирует природу сложных систем и причины, лежащие в основе их необычных свойств.
В вычислительной технике
В вычислительной
технике методы кибернетики применяются
для управления устройствами и анализа
информации.
Робототехника
Система поддержки принятия решений
Клеточный автомат
Симуляция
Компьютерное зрение
Искусственный интеллект
Распознавание объектов
Система управления
АСУ
В инженерии
Кибернетика в инженерии используется, чтобы проанализировать отказы систем, в которых маленькие ошибки и недостатки могут привести к сбою всей системы.
В экономике и управлении
Кибернетическое управление
Экономическая кибернетика
Исследование операций
Системотехника
В математике
В психологии
В социологии
Тесты с ответами по предмету
Авторам
8-800-333-85-44
Оформить заявку
Вход
- Справочник
- Онлайн-калькуляторы
- Тесты с ответами
Выполним любые типы работ
- Дипломные работы
- Курсовые работы
- Рефераты
- Контрольные работы
- Отчет по практике
- Эссе
Информатика
Информатика
Информатика
Информатика
Информатика
Информатика
Информатика
Информатика
Информатика
Контрольная работа
от 1 дня /
от 100 руб
Курсовая работа
от 5 дней /
от 1800 руб
Дипломная работа
от 7 дней /
от 7950 руб
Реферат
от 1 дня /
от 700 руб
Онлайн-помощь
от 1 дня /
от 300 руб
Оставляй заявку — и мы пройдем все тесты за тебя!
«Искусство находить свой путь»
В основе системно-стратегического подхода мы находим, конечно же, системность, а также кибернетику и теорию коммуникации.
В другой статье уже рассматриваются некоторые аспекты системы, хотя в ней нет описания систем, которые станут предметом другой статьи. Здесь предметом действительно является кибернетика, как наука, которая в значительной степени способствовала зарождению системной жизни, в частности благодаря принятию Бейтсоном своего терапевтического подхода. Кибернетика вовсе не означает робототехнику, не имеет ничего общего с киберпанком или киборгами — очень плохо, если вы в это поверили – кесако эта штука? А что связано с системным подходом?
У истоков кибернетики… Первое движение
Начнем с самого начала: Кибернетика происходит от греческого «κυβερνητική», «kubernêtikê» от греческого «kubernân», что означает управление кораблем. В расширении это даст слова «руль», «управлять», … на французском языке (я только скопировал/вставил. Источник: Википедия).
Pour situer la cybernétique au milieu d’autres, подход В начале 1940-х несколько математиков, инженеров и нейрофизиологов заложили основы дисциплины с целью теоретизировать функционирование организаций через коммуникативные и саморегулирующиеся структуры. Среди них математик Винер выберет для характеристики этой дисциплины слово «кибернетика».
В этом корыте знаний и интеллектов мы найдем и другие имена, такие как психиатр Уильям Росс Эшби, который предложит «Закон необходимого разнообразия» или математик Алан Тьюринг.
Согласно Винеру, изучая, как информация циркулирует в организации и позволяет принимать решения, мы можем понять, как это работает . Отсюда придет понятие «обратная связь» или обратная связь, которую можно считать положительной или отрицательной… не имея при этом никакой связи с тем, что называется на нашем привычном языке «положительной обратной связью» («слишком хорошо, что ты сделал!»), или «отрицательная обратная связь» («Правда… вы обидели, что еще опоздали»). Это ловушка!
Боже мой! Une retroaction положительный nous est finalement négative!
Чтобы обобщить и дать четкое определение кибернетики, я возьму два (здесь… «определение», «четкий» и «кибернетический» в одном предложении было с моей стороны высокомерным, учитывая мой уровень навыков…).
Cybernetics IS:
«Наука о контроле и общении у животных и машин»
Норберт Винер
«Искусство вашего пути»
William Ross Ashby
9000 2 9000 29000 2
. обратите внимание на чуть более поэтическое измерение, которое Эшби привнесет в дисциплину…
Итак… Давайте немного поговорим об обратной связи и об этом Законе необходимого разнообразия.
Обратная связь и регулирование
История начинается с вопроса о ракетах… Мы видим сторону «человеческого взаимодействия», конечно… но не самую радостную.
Во время Второй мировой войны Винер работал над улучшением противовоздушной обороны. Как я могу поразить цель в движении — и в быстром движении — в воздухе? Вопрос, который сегодня может показаться простым: достаточно ракете следовать за самолетом, не так ли?
Тем не менее, в мире, где артиллерия метает снаряды, иногда по подвижным целям — конечно — но медленно, и особенно там, где возможная поверхность поражения шире — снаряд, который падает рядом с целью, а не точно на цель, уже наносит большой ущерб — прикосновение к небольшому быстрому объекту с нелинейным движением посреди «ничего» (ну, воздуха) создает другие проблемы.
Так Винер заложит основы наведения и автоматического запуска ракет. (Он откажется после войны работать в какой-либо правительственной организации или связанной с армией).
Принцип популяризации прост: поскольку исходной информации, полученной при пуске ракеты, нельзя доверять, необходимо систематически корректировать прогноз назначения объекта. Таким образом, ракета посылает самолету сигнал обнаружения; от самолета он будет получать информацию, которая позволит ему корректировать свою траекторию по мере продвижения, уменьшая разрыв до цели, вплоть до удара.
Таким образом, мы говорим об обратной связи, потому что сообщение, отправленное самолетом, само по себе является причиной изменения вектора полета ракеты, что само по себе будет причиной изменения положения самолета, что будет… Другими словами: обратная связь является частью не «лирического механизма», а процесса, в котором следствие причины становится причиной своей собственной причины. Иными словами: «Это петля! ».
Отсюда мы определяем положительную и отрицательную обратную связь… в математическом смысле.
Вернемся к случаю с ракетой. Об обратной связи, увеличивающей расстояние между ракетой и ее целью, говорят, что она «положительна», поскольку она «увеличивает» дистанцию, «сжимает» дистанцию. Обратную связь, уменьшающую этот же разрыв, называют «отрицательной», поскольку она «убирает» расстояние.
В области человеческих взаимодействий, потому что предмет находится там, а не в изучении ракет:
- Положительная обратная связь уводит нас от желаемого .
Возможно, это даже приведет нас к окончательному провалу.
«Чем больше я прошу сына заткнуться, тем больше он начинает кричать».
Другие случаи, с которыми мы легко сталкиваемся, связаны с жизненными трудностями (профессиональными или личными), против которых мы будем использовать решение из нашего прошлого опыта, которое только усугубляет проблему. Чем больше у пары разногласий, чем больше они пытаются придумать идею разногласий, избегая конфликта, тем ближе они приближаются к своему расставанию.
Существует также тема ограничения роста (Peds Report, 1972). Чем больше мы потребляем сырья и энергии, чем больше мы ухудшаем Землю, тем ближе мы приближаемся к своему вымиранию.
Таким образом, положительная обратная связь является синонимом дерегулирования системы, что приводит либо к ее концу, либо к резкому изменению правил ее работы. Позднее Бейтсон воспользуется идеей «изменения типа II», чтобы квалифицировать ситуации, когда системе удается изменить свои правила работы, не исчезая.
- Отрицательная обратная связь приближает нас к нашей цели.
«Месяц отказывался обрабатывать эту кипу файлов, но начал и количество снова стало приемлемым»
Возьмем команду, цель которой — сделать качественный продукт. Если после нескольких месяцев добавления новых функций со сломанными фланцами качество ухудшится, обратная связь для исправления и уменьшения отставания от цели, например позиционирование «чистки» и моменты исправления, будет считаться отрицательной обратной связью.
В отличие от положительной обратной связи, отрицательная обратная связь поддерживает регулирование системы, приближая ее к состоянию равновесия.
Закон необходимого разнообразия
1956 . Уильям Росс Эшби сформулировал этот простой на первый взгляд закон: «Чем разнообразнее система, тем более разнообразной должна быть и управляющая ею система.
Под «разнообразным» Эшби понимает разнообразие правил поддержания функционирования системы; т. е. набор регулирующих процессов, доступных системе для поддержания ее автономии и целостности; то есть набор отрицательных отзывов, которые он может генерировать после стимулов.
Чтобы успокоить класс, учителю придется иметь больше типов правил, чем собственных правил системы, сформированной детьми, чья заявленная цель — не страдать от часа скучного урока. Если для каждого типа отсева учащихся учитель использует одно и то же правило, первый найдет парады для достижения своих целей.
Наличие только одной веревки на носу позволяет на первый взгляд контролировать ситуацию, однако это редко работает надолго.
То же самое касается руководства, которое сталкивается со своими командами, и это тем более заметно в нашем профессиональном мире, где «важно» уступить место творчеству и автономии команд.
Возьмем направление, защищающее автономию в качестве своей цели, которое не имеет в качестве единственного средства регулирования, когда ситуация ускользает от него (что происходит, когда мы поддерживаем автономию и творчество), чтобы стать директивным; он поставит свои команды в парадоксальную ситуацию, сметая всю автономию и доверие одним махом. В таком случае обратная связь от команд может быть разобщенностью, безответственностью, что приведет руководство к неудаче в достижении своей цели.
Обратите внимание, что это также отлично работает с управлением только с делегированием, так как по определению оно больше не управляет или не участвует в деле, в котором может случиться так, что феноменальное время для всех будет потрачено впустую для разочаровывающего и разочаровывающего результата.
Более того, мы можем заметить в компаниях, что у управляющих комитетов немного, но все же два-три режима регулирования, когда они навязывают своим командам одну и только одну операционную модель: это то, что будет называться «ТОМ» (целевая операционная модель ) на жаргоне консультантов. Это простой и надежный способ уменьшить сложность системы, чтобы иметь возможность управлять ею. Это также иллюзия, потому что любой документ, стремящийся сделать видимыми операционные процессы службы, руководства, компании, систематически не учитывает чисто человеческие регулирующие процессы (например, дискуссия за кофемашиной для решения проблемы). или пожаловаться и забастовку).
Желание «ограничить» разнообразие управляемой системы часто является иллюзией; с другой стороны, полезно, чтобы пилотная система увеличивала – если необходимо – свое собственное разнообразие регулирования, если она желает продолжать быть пилотной (отсюда слово «требуется»)
Короче говоря… Простое утверждение. Которые могут материализоваться в сложные головоломки в полевых условиях.
Движение второе: примирение кибернетики и системности
Изначально кибернетика и системность не шли рука об руку.
Теоретики обеих школ пытаются описать примерно одни и те же элементы, но разными инструментами… логично, что могли быть какие-то трения. Действительно, Винер говорит не о системе, а только о передатчике, приемнике, обратной связи.
Если Эшби упоминает системы в Законе о необходимом разнообразии, то это из-за сближения двух дисциплин; более того, последний будет работать вместе с Бейтсоном, который, опираясь на эти два подхода и в сопровождении других, таких как Вацлавик, Фиш, … выведет мощные концепции, таким образом объединив характеристику системы и изучение ее функционирования.
Так будет запущено так называемое второе кибернетическое движение, которое некоторые считают второй кибернетической революцией.
В этих новых концепциях мы можем упомянуть, например, гомеостаз, морфогенез.
Более того, вернемся к кибернетике, чтобы поговорить о гомеостазе…
Бывает – и на самом деле часто – что гомеостаз нужно сохранять, защищать и, главное, не доводить до кризиса. Здравствуй, изменение климата. Следует также отметить, что мы можем выдвинуть идею о том, что человеческий вид разработал гораздо больше механизмов для регулирования своего продвижения к своей собственной цели (скажем… захватить все и наслаждаться), чем его среда (планета и другие) способна обрабатывать. Не желая приводить здесь Закон о необходимом разнообразии…
Иногда гомеостаз препятствует достижению поставленной цели. Здесь мы сможем увидеть существование второй реальной, замаскированной, тонкой цели системы. Цель, которая может противоречить выраженной цели. Например, такие ситуации, когда мы говорим себе: «В следующем году я брошу курить!».
Чтобы вызвать изменение в команде или в человеке, кибернетика через этот механизм регулирования сообщает нам идею дестабилизации системы, достаточной для того, чтобы она восстановила новый режим работы. Может быть интересно получить больше положительных отзывов? Не обязательно. По крайней мере, «убрать» проще, чем «добавить». Кроме того, один из фундаментальных принципов системной терапии ( и тех, которые нашли вдохновение или истоки в этом течении, таких как когнитивно-поведенческая терапия, краткая терапия фокуса на решении, …) и коучинга заключается в блокировании негативной обратной связи, другими словами, блокировании попытки избыточных/неадекватных регулирующих решений, которые удерживают клиента или пациента в его состоянии (связанном с феноменом гомеостаза).
И так… «Проблема — это решение», осмысленная фраза, которую мы заимствовали из Вацлавика.
Наконец, еще один вклад кибернетики в системный подход: наблюдатель системы с тех пор считается частью системы, поскольку одним своим присутствием он будет генерировать различные обратные связи. И это, даже в тишине и отсутствии движения, потому что – снова Вацлавик – «Мы не можем не общаться». Это имеет существенное значение, поскольку подчеркивает, что сопровождающее лицо, независимо от того, желаемое оно или нет, является непосредственно «частью» проблемы человека или группы, которые приходят посоветоваться с ним.
Конец примечания
Я постарался сделать его кратким, очень кратким. Это также расстраивает: можно было бы многое еще сказать. Тем не менее, в этой статье вы должны быть в состоянии найти суть того, что стоит за словом кибернетика, основной вклад первых двух движений (потому что есть третье) и чем системный подход обязан этому «искусству найти свое way”
3D Визуализация и Анализ — Медиа Кибернетика
Мощный. Привычный. Надежный.
Усовершенствованные инструменты 3D-визуализации и анализа простым и знакомым способом
Выполнение сложных методов анализа без изучения новой платформы.
Верхняя визуализация
Метки оси
Рейбренды необработанных данных
REVERSION Renderings
Калиброванная сетка
Направляющие световые тени
Ориентационная опор
Маркер калибрации
9099 3D/4D/4D/4D/4D/4D/4D/4D/4D/4D/4D/4D/4D/4D/4D/4D/4D/4D/4D/4D/4D/4D/4D/4D/4D/4D/4D/4D/4D/4D/4D/4D/4D/4D/4D/4D/4D/4D/4D/4D/4D/4D/4D/4D/4D/4D/4D/4D/4D/4D/4D/4D/4D/4D/4D.
Визуализируйте свои 3D-объемы или 4D-данные с интервальной съемкой в потрясающем полноэкранном режиме с высоким разрешением.
Slicer View
Исследуйте каждый воксель, используя этот режим 2D-проекции, который связывает положение 2D-плоскости с реальным 3D-положением на интегрированном 3D-виде.
Синхронизированное сравнение
Синхронизируйте любые два набора данных для одновременного просмотра, масштабирования и панорамирования. Даже синхронизируйте два разных типа представления, такие как 3D-представление и представление среза, в режиме реального времени.
Просмотр галереи
Просматривайте каждый кадр, составляющий объем, в галерее миниатюр, которые можно масштабировать, редактировать, настраивать или просто просматривать в этом режиме.
Контролируй то, что видишь
Отрегулируйте освещение, внешний вид, поверхности на объемах, объекты и каналы для отображения поразительных результатов.
Регулировка громкости
- Blend, MIP и Sum Projections
- Общая прозрачность объема
- Визуализация каркаса и изоповерхности
- Плотность среза и окраска краев
- Псевдоповерхностные и стерео виды
Параметры объекта
- Распределение и непрозрачность на основе LUT
- Индивидуальная зеркальность объекта
- Редактор цветовой палитры и пресеты
- Источники света и тени
Параметры канала
- Сохранить родную окраску канала
- Переключение или мигание каждого канала
- Автоматическое смешивание с взвешиванием по непрозрачности
- Независимое редактирование гистограммы
- Извлечение канала или слияние
Изменить фон
Измените фон и примените градиентное кровотечение, чтобы создать максимально возможный контраст между вашими данными и фоном.
Применение теней
Теневые проекции могут создавать тени на 3 стенах объемного кадра и подчеркивать морфологию и взаимодействие объектов.
Настройка освещения
Управляйте освещением вашего тома в двух разных направлениях с помощью регулировки интенсивности, цвета и угла.
Удалить регионы
Просматривайте взаимодействие различных материалов, отсекая отвлекающие или ненужные области с помощью интересующего объема.
Плоскости отсечения 3D
Простые в использовании инструменты отсечения позволяют выбрать плоскость отсечения, ось ориентации и приоритет отсечения, а затем перемещать ось, просматривая 2D-срезы любого 3D-изображения.
Настройка ориентации
Создавайте любое количество плоскостей отсечения и легко перемещайтесь по оси ориентации. Покажите, как выглядит 2D-плоскость в любом положении, или включите отсечение, чтобы стереть данные до или после плоскости.
Приоритет размещения
Выберите любую плоскость отсечения на панели 3D-просмотра и переместите ее выше или ниже других плоскостей отсечения или 3D-элементов, чтобы настроить приоритет отсечения. Элементы сверху обрезают все те, что ниже, это так просто.
Анимация ключевых кадров
Мощные инструменты анимации позволяют создавать реалистичные фильмы, состоящие из сложных движений и визуализаций. Наведите курсор, чтобы изучить.
Удаление материала с помощью плоскости отсечения для эффекта раскрытия
Запись объемов, изоповерхностей и количества объектов
Применение прозрачности к диапазону интенсивности
Временная шкала на основе ключевых кадров
Масштабирование временной шкалы для выполнения точных настроек
Предварительно загруженные шаблоны
Пользовательские анимации
- Запись положения камеры, угла и масштабирования
- Добавить и заменить позиции
- Запись объемов, поверхностей и количества объектов
- Запись наклонных или ортогональных плоскостей отсечения
- Улучшение качества с помощью сглаживания и сглаживания
Совместное использование
- Сохранить и загрузить анимацию
- Пути для будущего использования
- Создание одинаковых фильмов
- Сохранить как WMV, AVI и MP4
Предварительно загруженные шаблоны
- Круговая анимация
- Летающая анимация
- Качели-анимация
Пользовательские анимации
- Запись положения камеры, угла и масштабирования
- Добавить и заменить позиции
- Запись объемов, поверхностей и количества объектов
- Запись наклонных или ортогональных плоскостей отсечения
- Улучшение качества с помощью сглаживания и сглаживания
Совместное использование
- Сохранить и загрузить анимацию
- Пути для будущего использования
- Создание одинаковых фильмов
- RSСохранить как WMV, AVI и MP4
Наслаждайтесь потрясающими результатами
НЕОБЯЗАТЕЛЬНЫЙ
Визуализация больших данных
Расширение для визуализации больших данных преобразует большие наборы данных*, полученные с помощью современных методов визуализации больших объемов, в пирамидальные форматы с различным разрешением для быстрой и простой визуализации.
* Размер файла ограничен только свободным местом на диске (см. системные требования для модуля 3D-виртуализации
- Преобразование файлов размером в терабайт
- Визуализируйте файлы с несколькими разрешениями
- Преобразование файлов в фоновом режиме
- Преобразование занимает ~1 минуту на ГБ или меньше.
НЕОБЯЗАТЕЛЬНЫЙ
Измерение и анализ
Сложные трехмерные объекты, упрощенные.
Управляемая сегментация предназначена для идентификации и измерения любого 3D-объекта с использованием упрощенного управляемого процесса, превосходящего современные методы 3D-сегментации.
Создать контуры
Используйте любой 2D-фрейм для определения объектов как уникальных наборов контуров. Назовите и закодируйте их цветом для ясности.
Z Распространение
Распространите сегментацию вверх или вниз по стеку, используя автоматические или полуавтоматические методы, и просмотрите контуры для редактирования по мере необходимости.
Создание изоповерхностей
Автоматически генерируйте изоповерхности из ваших коллекций контуров. Измеряйте объем, поверхность, интенсивность и уникальные измерения морфологических объектов.
Ручные 3D-измерения
Измерение изолированных 3D-объектов с помощью простых инструментов «точка-точка», когда требуется геометрия отдельного объекта.
Расстояние, Площади, Объемы
- 3D центроиды
- Площадь поверхности
- Окружности
- Расстояние между объектами
- 3D длины от поверхности до центра
- Трехмерные длины вдоль поверхности объекта
Центроиды, углы, контуры
- Контуры 3D-объектов с использованием 2D-полилиний на срезах
- X, Y, Z размер, форма, ориентация и интенсивность
- Координаты X, Y, Z в любом 3D месте
- Расстояние между объектами и слияние/разделение
- Относительные углы между линиями
- Относительные углы относительно опорных векторов
Сохранение количественной точности
- Калибровка вокселей на основе pm XY Пространственная калибровка и калибровка Z-промежутка
- Все измерения основаны на точной субвоксельной точности
Автоматический 3D-анализ
Анализируйте 3D-объекты с помощью методов сегментации на основе гистограмм, чтобы легко рассчитать размеры области, морфологию, количество объектов, измерения интенсивности и многое другое. В сочетании со сборщиком данных и пакетной обработкой для анализа больших объемов данных всего за несколько кликов.
Сегмент по интенсивности
Используйте методы на основе гистограммы для выбора интересующих вас областей, мгновенно выделяя их как трехмерные объекты на объемном дисплее. Количество сегментаций, которые вы можете выполнить, не ограничено, поэтому для анализа можно отделить даже незначительные вариации оттенков серого или цвета.
Фильтр по измерению
Для любого из выбранных измерений создайте гистограмму сегментированных областей и сохраните только то, что считаете релевантным, исключив остальные, используя несколько точных параметров, таких как комбинация измерений морфологии и интенсивности.
Классифицировать по измерению
Для любого из выбранных измерений создайте гистограмму сегментированных областей и сохраните только то, что считаете релевантным, исключив остальные, используя несколько точных параметров, таких как комбинация измерений морфологии и интенсивности.
Устранение объектов, соприкасающихся с границей изображения
В тех случаях, когда вам нужны только полные и неповрежденные объемы, которые не обрезаны границами стека изображений, вы можете включить настройку чистых границ, чтобы игнорировать эти объекты.
Внешний вид объекта
Внешний вид каждого объекта очень важен для точной визуализации, поэтому параметры каждого объекта можно редактировать, включая цвет, прозрачность и зеркальность.
Разделение и слияние объектов
Возникает необходимость разделить соприкасающиеся объекты на многих изображениях, поэтому мы предоставили как автоматические методы разделения на основе водораздела, так и ручной метод разделения по точкам, чтобы выполнить эту работу.
Именование и раскрашивание объектов
Это упрощает отслеживание «что к чему», позволяя присвоить каждому объекту уникальное имя и цвет, отредактировав таблицу данных или просто дважды щелкнув сам объект.
Управление 3D-данными
Заставьте данные работать на вас.