Since eDavid approximates the targe

Since eDavid approximates the target by a sequence of strokes, we have to adapt methods for painterly rendering to work within a feedback environment: based on the target function and the currently distributed paint on the canvas a sequence of new brush strokes has to be computed that, if realized by the robot, creates a better approximation of the target by the canvas. In this sense greedy optimization is performed.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตั้งแต่ edavid ใกล้เคียงกับเป้าหมายตามลำดับของจังหวะนี้เรามีวิธีการในการปรับตัวสำหรับการแสดงผล painterly ที่จะทำงานในสภาพแวดล้อมที่ความคิดเห็น: ฟังก์ชั่นขึ้นอยู่กับเป้าหมายและสีกระจายอยู่ในปัจจุบันบนผืนผ้าใบลำดับของจังหวะแปรงใหม่จะต้องมีการคำนวณว่า ถ้าตระหนักโดยหุ่นยนต์สร้างการประมาณที่ดีขึ้นของเป้าหมายโดยผ้าใบในแง่นี้การเพิ่มประสิทธิภาพโลภจะดำเนินการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตั้งแต่ eDavid approximates เป้าหมาย โดยลำดับของจังหวะ เราต้องปรับวิธีการ painterly จำลองการทำงานภายในสภาพแวดล้อมความคิดเห็นที่: ฟังก์ชันเป้าหมายและสีกระจายอยู่บนผ้าใบลำดับของจังหวะแปรงใหม่ได้ถูกคำนวณที่ ถ้ารู้ โดยหุ่นยนต์ สร้างประมาณดีกว่าเป้าหมายโดยผืนผ้าใบ ในแง่นี้ เป็นดำเนินเพิ่มประสิทธิภาพตะกละ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

นับตั้งแต่ edavid approximates เป้าหมายตามลำดับที่ของแต้มเรามีการปรับเปลี่ยนวิธีการ painterly ,ทำการเรนเดอร์,ทำการทำงาน ภายใน สภาพแวดล้อม ความคิดเห็นที่ใช้ฟังก์ชันเป้าหมายที่วางจำหน่ายในปัจจุบันและสีที่อยู่บนผืนผ้าใบตามลำดับที่ของแต้มแปรงอันใหม่จะต้องเป็นที่คำนวณได้โดยหากหุ่นยนต์ที่สร้างประมาณได้ดียิ่งขึ้นของกลุ่มเป้าหมายโดยผ้าใบที่ในการปรับแต่งความ โลภ ความรู้สึกนี้จะมีการดำเนินการ