苹果秋季发布会9月15日举行;Facebook 10月28日发布智能眼镜

苹果2021秋季发布会将于9月15日举行,预计发布iPhone13系列和AppleWatch等产品,AR暗示明显。Facebook则计划在10月28日的Connect2021大会上发布与雷朋合作的首款智能眼镜,作为其可穿戴增强现实设备的基础。VR家装设计公司Flipspaces获得200万美元融资,推进VR室内设计服务。AR体验供应商INDE与CelebrityCruises合作,将在游轮上提供AR体验。VR创作应用《Styly》登陆VIVEPORT,助力用户创作XR体验。

今日重点新闻:苹果2021秋季发布会将于于北京时间9月15日凌晨1点,通过线上形式举行;Facebook将在10月28日举行的Connect 2021大会上,发布首款智能眼镜产品;由Psychic VR Lab开发的VR创意应用《Styly》已登陆VIVEPORT。

2021苹果秋季发布会于北京时间9月15日凌晨举行

今日,苹果公司向媒体发出2021年秋季发布会邀请函,确定将于美国当地时间9月14日10点(北京时间9月15日凌晨1点),通过线上形式举行发布会,预计将推出iPhone13系列、Apple Watch等产品。

本次发布会的邀请函,苹果官网增加了一个AR彩蛋,iPhone和iPad用户可以通过Safari浏览器打开页面,然后点击苹果标志即可开启AR邀请函。

VRPinea独家点评:苹果的AR产品暗示越来越明显了,期待!

Facebook将于10月28日发布智能眼镜

Facebook将于10月28日举行的Connect 2021大会上发布首款智能眼镜产品,该产品由Facebook与雷朋合作研发。

据了解,这款智能眼镜Facebook不会为其纳入太多的功能,该产品的主要目是为Facebook可穿戴增强现实设备奠定基础。此外,据雷朋官网显示,这款智能眼镜或将在9月9日公布更多细节。

VRPinea独家点评:Facebook在2014年就收购了Oculus,今年和雷朋推出的智能眼镜也是很期待呢。

VR家装设计创企Flipspaces获200万美元融资

近日,孟买的VR家装设计初创公司Flipspaces宣布,已获得200万美元的Pre-Series B轮融资。本轮融资由IIFL AMC前首席执行官Prashasta Seth领投,未披露的家族团体和高净值个人(HNIs)参投。

Flipspaces是一家提供基于VR的室内设计的家装公司,最近该公司推出了Vizstore的B2B SaaS垂直项目。Vizstore是一个游戏化的平台,能帮助用户在VR中行走,实现家具和室内设计的可视化。本轮融资将用于扩大Flipspaces在美国的发展,并进一步发展其新推出的SAAS垂直市场平台VIZSTORE。

VRPinea独家点评:近些年VR在家装设计上的应用也越来越受欢迎。

AR体验供应商INDE与Celebrity Cruises合作,在游轮上提供AR体验

AR产品和体验供应商INDE宣布,已与全球邮轮运营商皇家加勒比集团旗下的Celebrity Cruises合作,在海上建立AR自助服务终端网络。

INDE的HeroMirrors在一个亭子大小的空间内运行,利用HeroMirror AR信息亭,在Celebrity船上的游北京眼科医院客将能够与船长、其他官员和船员以及3D人物拍照并进行分享。

VRPinea独家点评:Celebrity的其他船队将在2021年剩余的时间里安装HeroMirrors。

VR创意应用《Styly》登陆VIVEPORT

日本VR内容工作室Psychic VR Lab宣布,其VR创意应用《Styly》已登陆VIVEPORT。

《Styly》是一款基于云的Web应用,可与Unity结合使用,创建身临其境的艺术作品和其他XR体验内容。目前,Psychic VR Lab正在征集2021 NEWVIEW Awards参赛作品,截止日期为11月1日,参赛作品最后将获得20000美元奖金。

VRPinea独家点评:用户还可以看到世界各地艺术家制作的10000多个VR/AR场景。

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
内容概要:本文全面介绍了C#全栈开发的学习路径与资源体系,涵盖从基础语法到企业级实战的完整知识链条。内容包括C#官方交互式教程、开发环境搭建(Visual Studio、VS Code、Mono等),以及针对不同应用场景(如控制台、桌面、Web后端、跨平台、游戏、AI)的进阶学习指南。通过多个实战案例——如Windows Forms记事本、WPF学生管理系统、.NET MAUI跨平台动物图鉴、ASP.NET Core实时聊天系统及Unity 3D游戏项目——帮助开发者掌握核心技术栈与架构设计。同时列举了Stack Overflow、Power BI、王者荣耀后端等企业级应用案例,展示C#在高性能场景下的实际运用,并提供了高星开源项目(如SignalR、AutoMapper、Dapper)、生态工具链及一站式学习资源包,助力系统化学习与工程实践。; 适合人群:具备一定编程基础,工作1-3年的研发人员,尤其是希望转型全栈或深耕C#技术栈的开发者; 使用场景及目标:①系统掌握C#在不同领域的应用技术栈;②通过真实项目理解分层架构、MVVM、实时通信、异步处理等核心设计思想;③对接企业级开发标准,提升工程能力和实战水平; 阅读建议:此资源以开发简化版Spring学习其原理和内核,不仅是代码编写实现也更注重内容上的需求分析和方案设计,所以在学习的过程要结合这些内容一起来实践,并调试对应的代码。
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