AR

1.Vuforia良好的识别能力,可以用来识别图像和物体。

  • Image Targets 
    平整图像,打印媒介或者产品包装。

  • Multi-Targets 
    由多个Image Targets组成,可以排列成规则的几何形状(如盒子),或者平整表面的任意排列。

  • Cylinder Targets 
    在圆柱形(如饮料瓶、咖啡杯、汽水罐)物体上的包装图像

  • Frame Markers 
    提供多达512个编码标记用在任意图像上。标记可以很小,你可以检测和跟踪到其中的某几个点。

  • Text Recognition 
    能让你的APP识别出字典中100,000个英文单词。

  • Object Recognition 
    Vuforia同时也能识别和追踪一个宽范围的3D物体。可以扫描实际的物体来生成物体对象。可以让你的APP识别和追踪歪曲坚硬的物体。

  • Smart Terrain 
    可以使用3D混合技术来重构用户的实际环境。让开发者能创造全新的游戏和产品形象体验的真实性,它的内容能和真实的物体和表面相互交互
  • CloudReco     vuforia的其中一个重要特性,就是云端识别。识别图可以不用封存在应用中,而是保存在高通的云端,也为自己的应用节省了图片的容量了,也能方便自己增加识别图而不用随时更改应用。
  • UserDefined  允许用户随时随地的从周围环境中选择目标图像作为要识别的图像
内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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