31、增强现实在艺术、设计与文化遗产领域的互动应用探索

增强现实在艺术、设计与文化遗产领域的互动应用探索

1. 引言

增强现实(AR)实验室最初是荷兰海牙皇家艺术学院的 AR + RFID 实验室,自 2006 年以来,一直在研究增强现实和射频识别(RFID)技术在艺术、设计、社会和商业领域的应用。

在过去几年里,这些创新技术得到了广泛应用:
- 作为独立艺术家的创意媒介。
- 成为家具制造商、室内和城市发展建筑师的动画原型工具。
- 用于珍贵文化遗产的数字可视化虚拟工具。
- 作为地理数据可视化工具。

增强现实的应用就像人们的想象力一样多样且无限。每个研究领域都有其独特的新技术应用方式,增强现实“无实物创造”的特性使其非常适合艺术学院的艺术与设计领域。

该实验室与学生和艺术家合作开展项目,应博物馆邀请或出于教育目的进行创作。作品会在相关博物馆、公司创新活动、科学会议、教育机构以及艺术或设计展览中展示。同时,实验室也会迎来其他学院和大学的学生、艺术家、建筑师、设计师以及对增强现实新可能性感兴趣的公司的参观。

接下来将探讨三个文化遗产领域的实例,通过增强现实等创新可视化技术,提升人们与艺术作品的互动体验。这些实验总结出的经验教训,可作为设计更好 AR 装置的初始参考。

2. 1250 - 1550 年的前工业化陶器:荷兰鹿特丹博伊曼斯·范·贝宁根博物馆

“3D 刻花陶器”项目通过 3D 重建,让博伊曼斯·范·贝宁根博物馆的中世纪晚期陶器收藏能被更多人接触。

刻花陶器是指用尖锐工具在薄粘土层上刻出装饰的陶器。自中世纪起,这种古老的东方装饰技术从波斯和拜占庭帝国传入西欧。15 至 16 世纪,荷兰陶

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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