把握现实

最新推荐文章于 2024-12-29 12:59:58 发布
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VR教育虚拟现实技术应用的价值
6108我爱物联网方案开发优快云博客
09-26 3234
传统教学对于现在的学生来说有很多弊端，经常有家长和老师都反应，某个同学上课开小差，甚至直接逃课……这些都是厌学的症状。现代技术发展的今天，电子科技已经蔓延到千家万户，对于现在学生来说，传统的粉笔黑板教学已经吸引不住学生的眼球，为此选择VR虚拟技术，进行教学是很有必要的。可以说现在VR虚拟现实解决方案，颠覆了传统教学理念。虚拟现实教育解决方案系统是融合了VR技术和3D投影技术优势的可交互演示教学方案...
AR地图与虚拟现实技术
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吴建明wujianming_110117
02-24 2万+
AR地图与虚拟现实技术 全景汽车 AR 导航地图 ADAS（高级辅助驾驶） —前车距离监测：专业精准的前车识别算法，追踪前车的距离和速度，反馈到手机屏幕。 —前车碰撞预警：根据车速与前车距离智能判断碰撞风险，提前预警防追尾。 —车道偏离预警：未打转向灯偏离方向时发出警报，防止因疲劳驾驶冲出车道。（需机智豆支持） —前车启动预警：等红灯看手机，前车走了提醒你。 —溜车提醒：避免跟车近时低速追尾。 导航 —专业实时的手机地图，覆盖全国，保障高精度。 —智能导航躲避拥堵，根据偏好选择路线。 —实时路况显示，行车时
Getting Real ——把握现实
welcomejzh的专栏
11-21 1万+
Web 应用服务先行者 37Signals，是一家位于芝加哥的小公司，他们提供订阅收费的软件服务（面向中小企业和团队的在线协同服务软件，Basecamp 和 Backpack），而不是传统的打包出售软件，现在已经有超过50万的用户在使用他们的软件服务，同时还提出了一套颠覆传统的研发方式和经营理念 —— 贵在神速，小即是美。37Signals 在引领新网络应用的潮流，拥抱开源（让 Ruby 这个被冷
Getting Real（把握现实）学习笔记
峥嵘岁月
04-25 7685
Getting Real（把握现实）学习笔记一、       前言Web 应用服务先行者 37Signals，是一家位于芝加哥的小公司，他们提供订阅收费的软件服务（面向中小企业和团队的在线协同服务软件，Basecamp 和 Backpack），而不是传统的打包出售软件，现在已经有超过50万的用户在使用他们的软件服务，同时还提出了一套颠覆传统的研发方式和经营理念 —— 贵在神速，小即是美。3
一文讲清楚你既熟悉又陌生的：虚拟现实技术（VR）
「 刘一哥与GIS的故事」
09-04 1万+
虚拟现实技术（Virtual Reality，VR）是一种通过计算机生成的三维环境，用户可以通过特殊设备与这些环境进行互动。
计算机技术与虚拟现实的应用,虚拟现实技术与计算机技术应用的共同发展
weixin_34534456的博客
07-21 3158
摘要：虚拟现实技术是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机技术，它利用计算机生成一种模拟环境，是一种多源信息融合交互式的三维动态视景和实体行为的系统仿真，可借助传感头盔、数据手套等专业设备，让用户进入虚拟空间，实时感知和操作虚拟世界中的各种对象，从而通过视觉、触觉和听觉等获得身临其境的真实感受。虚拟现实技术是仿真技术的一个重要方向，是一门富有挑战性的交叉技术。关键词：虚拟现实技术 虚拟环境 计算机发展...
VR虚拟与现实
Lu_Ca的博客
05-17 1万+
简介 虚拟现实技术是仿真技术的一个重要方向是仿真技术与计算机图形学人机接口技术多媒体技术传感技术网络技术等多种技术的集合是一门富有挑战性的交叉技术前沿学科和研究领域。虚拟现实技术(VR)丰要包括模拟环境、感知、自然技能和传感设各等方面。模拟环境是由计算机生成的、实时动态的三维立体逼真图像。感知是指理想的VR应该具有一切人所具有的感知。除计算机图形技术所生成的视觉感知外，还有听觉、触觉、力
关于出版《AR Foundation增强现实开发实战（ARKit版）》（2023-04-05更新）
DavidWang
09-11 3593
  ARKit是苹果公司在前沿科技领域的重大技术布局，也是目前移动领域AR应用开发引擎标杆。得益于良好的软硬件生态整合，ARKit运动跟踪稳定性好、性能消耗低、功能特性丰富，利用它可以开发出令人惊艳的AR应用。ARKit支持iPhone和iPad设备，并且可以预见，其也必将支持即将面世的iGlass眼镜设备。  本书是《AR Foundation增强现实开发实战（ARCore版）》的姊妹版，讲述利用ARKit进行iOS/iPadOS平台的AR应用开发，从AR技术概念、原理、理论脉络到各功能技术点、实用技巧、
虚拟现实应用的创新前景与发展趋势分析
tiangang2024的博客
12-29 1931
本文将探讨虚拟现实应用的创新前景与发展趋势，分析其在娱乐、教育、医疗等领域的广泛应用潜力。通过总结当前技术突破与市场需求，揭示虚拟现实如何改变生活与工作方式，并展望未来发展方向和挑战，为相关行业提供前瞻性思考与指导。
Getting Real 完整 完全中文版
06-30
Getting Real强调从现实世界中寻找创意，并从用户实际使用的屏幕即界面开始构建。这种方法有助于在软件开发过程中避免不必要的功能和复杂性，确保所开发的软件真正满足用户的需求，而不是开发者自认为用户需要的功能...
企业文化-国有企业：中国Cl策划业的现实选择与未来把握.doc
10-01
总结来说，中国CI业在国有企业中的应用和发展，既是一项现实的选择，也是未来把握的关键。通过精准的市场定位，细分目标客户，以及深入理解国有企业在改革中的需求，CI策划业能够为国有企业提供强有力的支持，促进...
AR增强现实产业白皮书
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根据提供的文件信息，本文将对“AR增强现实产业白皮书”进行深入解析，并提炼出相关的知识点。...对于企业和开发者而言，了解AR技术的基本原理及其应用领域，把握其发展趋势，将是把握未来市场机会的关键。
虚拟与增强现实的法律前沿
10-13
书中对这些案例的深入分析，有助于法律实践者和学者更准确地把握法律问题的本质，也更有助于制定出适应新兴技术发展的前瞻性法律政策。 本书在法律界引起了广泛关注，得到了法律学者和从业者的高度评价。作者们不仅...
油脂油料年度报：“现实”和“预期”差下如何把握市场拐点.pdf
02-21
油脂油料年度报：“现实”和“预期”差下如何把握市场拐点.pdf
基于Scrapy与MySQL的百度贴吧爬虫系统实现与文档资料
12-07
本项目提供了一套完整的百度贴吧数据采集系统实现方案，包含详细的技术文档与相关资源。该系统采用Scrapy框架进行开发，并以MySQL作为数据存储后端。 该实现方案代码结构清晰，功能经过充分验证，运行稳定可靠。项目内容适用于高等院校计算机科学、人工智能、通信工程、自动化、电子信息及物联网等相关专业的教学与研究活动，可供在校师生及行业技术人员参考使用，亦可用于毕业设计、课程实践、项目原型开发等学术与应用场景。 对于具备一定编程基础的使用者，可根据实际需求对现有代码进行功能扩展与定制化修改。本资源旨在为相关领域的学习与实践提供技术参考，促进知识与经验的交流。 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！
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）
12-07
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）内容概要：本文研究了一种具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机，重点围绕其建模与控制展开。通过引入螺旋桨倾斜机制，该无人机能够实现全姿态可控，突破传统四旋翼飞行器在某些方向上的力矩限制，提升机动性和控制灵活性。研究详细建立了该无人机的动力学模型，并设计了相应的控制系统，利用Matlab代码与Simulink工具进行仿真验证，展示了其在复杂飞行任务中的优越性能。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真能力的科研人员、自动化与航空航天领域的研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于高机动性无人机的设计与开发；②作为先进飞控算法（如非线性控制、自适应控制）的验证平台；③服务于无人机轨迹跟踪、姿态控制等复杂任务的仿真研究； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码与Simulink模型，深入理解动力学建模过程与控制器设计思路，并通过调整参数进行仿真实验，以掌握全驱动无人机的控制特性。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）
12-07
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究”展开，提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络（RNN）模型线性化方法，旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型，克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题，并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证，展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群：具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员，尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标：①应用于纳米级精密定位系统（如原子力显微镜、半导体制造设备）中的高性能预测控制；②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路；③结合深度学习与经典控制理论，推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实现部分，深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式，重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节，并可通过替换实际系统数据进行迁移验证，以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
云数据中心两地三中心建设方案（70页 PPT）.pptx
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