iArtist临摹作业(西安交大国家艺术基金数据可视化培训第14天)

本教程由滕老师授课,介绍iArtist交互制作软件在三维可视化交互中的应用,包括电视台点评、电竞赛事点评直播、实时交互教育系统等多个场景。课程讲解了节点编辑、脚本编辑等交互编辑方式,通过案例演示按钮制作、动画控制、数据图表生成等技能,适用于电视台、教育、医疗等领域。

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授课教师:滕老师
授课内容:iArtist交互制作

1 三维可视化交互:
应用案例:电视台点评、电竞赛事点评直播、实时交互教育系统、医疗可视化展示系统、急救系统控制面板
特点:内容交互、场景输出、实时渲染、工具创作

2 常见的交互编辑方式
脚本编辑、节点编辑、节点种类
案例:按钮制作
      基本思路:使用节点编辑器给按钮添加交互
      操作步骤:创建物件、按钮,制作点击动画,编辑节点
      主要特色:类似于director/flash,不同的是使用节点连接实现播放控制
      实验样本:
      注意事项:按钮:单击--->动画播放控制:开始。 按钮=圆形+按钮+动画+交互      
      实验结果:
      实验截图:

交互节点控制

3 常见的交互方式:触控类、绘制类、动画类
案例:按钮动画
      基本思路:
      操作步骤:创建按钮,制作动画,克隆组件,矩形阵列,普通动画组控制按下抬起,设置顺序播放,添加互斥效果
      主要特色:互斥组
      实验样本:
      注意事项:普通动画组具有配置功能       
      实验结果:
      实验截图:
      

4 播放控制类节点

5 逻辑数据类节点
内容处理类
案例:数据图表---柱图
      基本思路:
      操作步骤:创建矩形、文本,设置对齐,连接数据Y与矩形高度,柱图高度、数据文本连接到浮点变量的当前值,
      主要特色:节点编辑
      实验样本:
      注意事项:       
      实验结果:
      实验截图:
     

逻辑判断类
案例:柱图的数值显示上限问题
      基本思路:
      操作步骤:
      主要特色:
      实验样本:
      注意事项:       
      实验结果:
      实验截图:

案例:负值处理
基本思路:
      操作步骤:
      主要特色:
      实验样本:
      注意事项:       
      实验结果:
      实验截图:


6 数据管理类

7 事件事件类

8 综合案例--动态直方图

      基本思路:
      操作步骤:创建按钮与柱状图
      主要特色:节点编辑交互
      实验样本:
      注意事项:小心观察       
      实验结果:能否使用houdini/Nuke完成类似的动图?iArist如何使用python等语言提高效率。
      实验截图:


 

内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅,分别以91.26和84.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)和直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力;④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。
数据集一个高质量的医学图像数据集,专门用于脑肿瘤的检测和分类研究以下是关于这个数据集的详细介绍:该数据集包含5249张脑部MRI图像,分为训练集和验证集。每张图像都标注了边界框(Bounding Boxes),并按照脑肿瘤的类型分为四个类别:胶质瘤(Glioma)、脑膜瘤(Meningioma)、无肿瘤(No Tumor)和垂体瘤(Pituitary)。这些图像涵盖了不同的MRI扫描角度,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构,为模型训练提供了丰富多样的数据基础。高质量标注:边界框是通过LabelImg工具手动标注的,标注过程严谨,确保了标注的准确性和可靠性。多角度覆盖:图像从不同的MRI扫描角度拍摄,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗与筛选:数据集在创建过程中经过了彻底的清洗,去除了噪声、错误标注和质量不佳的图像,保证了数据的高质量。该数据集非常适合用于训练和验证深度学习模型,以实现脑肿瘤的检测和分类。它为开发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础,能够帮助研究人员和开发人员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测和分类的研究提供了宝贵的资源,能够帮助研究人员开发出更准确、更高效的诊断工具,从而为脑肿瘤患者的早期诊断和治疗规划提供支持。
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