COMFORT 聚焦丨路易十三《过去·现在·未来:再造100年》溯源探秘之旅

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第72届戛纳电影节期间,路易十三特邀来自艺术、电影和表演等各个领域的品牌挚友,一同漫步在路易十三诞生之地——法国,展开一段以《过去·现在·未来:再造100年》为主题的时光之旅。路易十三引领宾客深入干邑、巴黎和戛纳三地,在奢享贵宾礼遇与法式浪漫的同时,邂逅路易十三百年陈酿时光背后的故事,共同探讨传承和创新之间的关系,#再造100年#。
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传承过去·以卓越匠心孕育百年

齐聚路易十三卓越源起之地——法国西南部干邑地区最核心地带的大香槟区,这里承载着百年陈酿的岁月记忆,也开启了大家对于 #再造100年# 的想象与对话。无论是大香槟区自然优渥风土的馈赠,还是具有悠久历史的干邑酿造技艺,以及悉心挑选而出的生命之水,贯彻不变的是对时间与自然的尊重,以及凝聚其中“THINK A CENTURY AHEAD”的远见卓识。同时,路易十三也向品牌挚友传递#再造100年#的理念,旨在与年轻一代艺术家们以畅想百年的当代艺术视角,重新诠释传统工艺之美。
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甄选而出的生命之水历经大自然的馈赠与时间的沉淀,静静地沉睡在蒂尔肯橡木桶里,洋溢着馥郁芬芳。路易十三背后代代相传的独特匠心在此传承延续。宾客们搭乘古董老爷车沉迷其间,亲手触摸大香槟区的优质葡萄和独特白垩土壤,呼吸酒窖中橡木桶、土壤、生命之水等交织蔓延的天然气息,亲身感悟路易十三与时间、自然之间密不可分的联系。
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路易十三对品质的执着,以及坚持传承经典的初心,是十分感染我的。他们用百年时光,只为成就一瓶路易十三珍酿,这种内敛的品质,和浮躁的社会当下形成了极致的对比。CAA同样追求着社会价值的最大化,因此我十分荣幸与路易十三联手参与#再造100年#这个艺术项目,共同保护与传承我们的文化瑰宝。

—— Ella WONG,

CAA 中国社会影响力总经理
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创造现在·以创新灵感演绎百年

路易十三品牌挚友受邀进入法国明星摄影师Stéphane de Bourgies个人摄影展“闭馆式专属场”, 在深谙法式生活艺术之精髓的路易十三带领下,与摄影大师近距离深度交流其艺术作品的灵感和故事,置身其间感受巴黎独特的诗意与浪漫。当曼妙光影在时光变幻中悄然定格,摄影便不只是简单地记录时间,更形成连接时间的艺术语言,其背后亦蕴含着精彩故事。正如路易十三每一樽干邑在光影跃动的一瞬之间,沉淀一个世纪的岁月与精华。超越干邑范畴,与一场记录过往的光影盛宴不期而遇,杰出的艺术家们从中汲取灵感,并将通过自己的创意巧思诠释对#再造100年#深刻内涵的理解。
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于我而言,路易十三家族及历代酿酒大师百年来始终秉承的沿革与创新的天赋之举是发人深省的——它就像是一个凝聚了几百年经验的杰作、又或者说是流淌的黄金一般,对像我这样的新一代的电影人有着非常大的启发意义,我们也期待能创造出这样独具匠心、横亘百年的佳作。

—— 雷磊,

新锐导演、青年艺术家

受益未来·以美好愿景#再造100年#

戛纳电影节是当今世界电影艺术的焦点盛事。作为戛纳电影节官方长期战略合作伙伴,路易十三携品牌挚友踏上星光熠熠的红毯,与电影这个第七艺术碰撞灵感的火花。电影是造梦的艺术,正是电影人对各种艺术形式、历史传统的深入解读,对创作与品质的专注和守护,成就了许多了不起的灵感和想象,让好的作品得以诞生并横亘时光。在匠心的淬炼中臻于完美,在拳拳的守护下历久弥新——让人深刻领悟到多年来品牌与传统艺术之间对非凡传承和精湛技艺的一致追求。
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这一次的经历就如同一场发现之旅,静下心来去了解和感受,才发现路易十三为什么作为奢侈品牌被众多杰出人士所拥趸。路易十三的酒液之中,凝聚了故事与时光,唯有用心品味,才能感受其中韵味。这也启迪着我唯有专注做好生命的每一份功课,才能创作出值得流传的作品,谢谢路易十三给到了我截然不同的视角重新看到这个世界。

——陈碧舸,

模特、演员

路易十三#再造100年#汇聚了保护传统的至尚初心,创造现在,以期受益未来的后代。在传承与创新的碰撞中,将经典与当代完美融合;在时光与艺术的共鸣中,展望未来百年,见证更多承载“THINK A CENTURY AHEAD”美好愿景的杰作诞生。

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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