AI家庭农场3D互动科普系统

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  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    我需要开发一个AI家庭农场3D互动科普系统,集成AI的能力,帮助家长通过互动方式向孩子传授农业知识,解决城市孩子对农业认知不足的问题。
    
    系统交互细节:
    1. 输入阶段:家长选择农业主题(如蔬菜种植、动物养殖等)和孩子年龄阶段
    2. 3D场景生成:系统使用文生图能力,根据主题生成对应的3D农场场景,包含动态生长的植物或动物
    3. 互动问答:LLM文本生成能力提供与场景相关的趣味问答,家长和孩子可通过语音或文字与系统互动
    4. 知识讲解:系统根据互动内容生成适合孩子理解的农业知识讲解,并通过TTS转换为童声语音
    5. 成果输出:系统生成包含3D场景截图和知识要点的电子绘本,可供家长后续复习使用
    
    注意事项:界面设计需简洁直观,操作流程适合家长快速上手,内容需符合不同年龄段孩子的认知水平。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

示例图片

最近在做一个特别有意思的项目——AI家庭农场3D互动科普系统。这个系统的目标是帮助城市里的家长,通过互动游戏的方式,让孩子们了解农业知识。我家孩子就是个典型的城市娃,对蔬菜是怎么长出来的完全没有概念,这让我萌生了开发这个系统的想法。

  1. 系统设计思路
  2. 整个系统围绕"寓教于乐"这个核心展开,将农业知识融入到3D互动游戏中
  3. 采用模块化设计,包括主题选择、3D场景生成、互动问答、知识讲解和成果输出五个主要模块
  4. 特别注重家长操作的简便性,所有功能都设计成点击即可完成

  5. 关键技术实现

  6. 使用AI文生图技术,根据不同的农业主题动态生成3D农场场景。比如选择"蔬菜种植"主题,系统就会生成一个有各种蔬菜的3D农场
  7. 场景中的植物和动物都会动态生长和变化,比如可以看到番茄从种子到结果的全过程
  8. 集成大型语言模型,为不同年龄段的孩子生成适合的问答内容和知识讲解
  9. 加入TTS语音合成技术,用孩子喜欢的童声进行讲解

  10. 交互流程优化

  11. 家长首先选择主题和孩子的年龄阶段,系统会根据这些信息调整内容和难度
  12. 3D场景生成后,家长和孩子可以通过语音或文字与系统互动
  13. 系统会实时分析互动内容,动态调整讲解的深度和方式
  14. 最后生成的电子绘本可以保存下来,方便以后复习

  15. 适配不同年龄段

  16. 为3-6岁幼儿设计了简单的观察和互动游戏,比如"找不同"或"数一数"
  17. 对7-12岁儿童增加了更深入的知识点,比如光合作用的简单原理
  18. 所有内容都经过教育专家审核,确保科学性和适龄性

  19. 开发中的挑战与解决

  20. 初期3D场景加载速度慢,通过预加载和资源优化解决了这个问题
  21. 语音交互识别率不高,通过增加本地词库和语境分析提高了准确度
  22. 不同设备适配问题,采用响应式设计确保在手机和平板上都能良好运行

这个项目最让我惊喜的是,在InsCode(快马)平台上开发特别顺畅。平台内置的AI辅助功能帮我快速生成了基础代码框架,省去了很多重复工作。示例图片

最棒的是,这个互动系统可以直接在平台上部署,生成一个可访问的网页链接,我马上就能分享给朋友家的孩子测试效果。示例图片整个过程比传统开发方式简单太多了,特别适合像我这样想快速实现创意的开发者。

通过这个项目,我深刻体会到AI技术在教育领域的潜力。孩子们在游戏中学习,不仅记住了知识,还培养了观察力和思考能力。很多家长反馈说,孩子玩过之后主动要求去郊区的农场实地观察,这是最让我有成就感的。

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    我需要开发一个AI家庭农场3D互动科普系统,集成AI的能力,帮助家长通过互动方式向孩子传授农业知识,解决城市孩子对农业认知不足的问题。
    
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    1. 输入阶段:家长选择农业主题(如蔬菜种植、动物养殖等)和孩子年龄阶段
    2. 3D场景生成:系统使用文生图能力,根据主题生成对应的3D农场场景,包含动态生长的植物或动物
    3. 互动问答:LLM文本生成能力提供与场景相关的趣味问答,家长和孩子可通过语音或文字与系统互动
    4. 知识讲解:系统根据互动内容生成适合孩子理解的农业知识讲解,并通过TTS转换为童声语音
    5. 成果输出:系统生成包含3D场景截图和知识要点的电子绘本,可供家长后续复习使用
    
    注意事项:界面设计需简洁直观,操作流程适合家长快速上手,内容需符合不同年龄段孩子的认知水平。
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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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