在三维可视化行业，或者CIM、数字孪生、元宇宙等概念中，其核心技术支撑都离不开三维GIS这个基础底座。而三维GIS，又是以各式各样的三维模型为数据载体。这些数据并不仅仅局限于GIS领域，甚至本身就是其他行业的数字产品，但是我们将其汇聚在三维GIS场景中，展示它们，分析它们，帮助我们进行决策，解决实际的应用问题。

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在基于深度神经网络的诸多算法中，目标检测算法是计算机视觉和数字图像处理领域的一个重要方向，其广泛应用于智能视频监控、自动驾驶、工业检测等领域，这些应用领域都将目标检测算法作为基础算法，通过该算法自动识别图像内容，将识别的内容信息作为后续算法的前提。

在政通的城管视频智能分析项目中，也是采用目标检测算法对城管图片实现自动识别并上报功能，减少人力成本的消耗，同时依托公司独有的城管数据集和项目落地经验，不断提升事件的识别精度。

政通晶石孪生平台实现了大至地球级别、小到城市部件的多层级数字仿真能力，该能力背后所依赖的基础理论知识之一便是《大地测量学》和《地理信息系统》中均有讲解的“空间坐标参考”相关知识。这里，我们就简要介绍一下晶石孪生平台其底层所涉及到的有关地理科学的知识。更深层次的说，这些技术的基础来源于计算机科学的《计算机图形学》或者数学的《立体几何》。

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本文针对行政审批等业务中复杂多变的报表类需求，提出通过将自定义onlyoffice插件与自研表单引擎结合，实现打印模板的快速编辑、易学易用，从而达到需求快速响应的目的。