通过《The BIG Talk》对虚拟现实发展的“视频”体验

本文探讨了虚拟现实技术的潜在影响,包括其在教育领域的应用价值及可能带来的沉浸体验问题。文中提及《黑客帝国》等电影对虚拟现实技术的启发作用,并提出虚拟现实可能引发的心理学效应。

首先介绍一下两则相关源于IQIYI的视频:

【1】The BIG Talk:虚拟现实将改变人类生活

【2】The BIG Talk:虚拟现实的黎明真的来了?

这两部视频应该是北京大学录制的,比较像网易的在线课程(或者如精品课程:),因为看到了不少的实验。

但说回来,收获也不少。主要是源于已往对虚拟现实技术的想像,以及各种虚拟现实型电影的认知,比如《黑客帝国》。

其实,还有就是如今身边可能会提到日程的虚拟实验室问题的牵绊。PS:反正了解一下不会有什么坏处。

这里要说的是,虚拟现实无论是从技术上,还是从心理学角度对我们今后的影响总归是有的。
以上视频里也说了,实验是有限的,没办法做到完整的认识。

主持人也说:科学家也不知道对我们有什么长远的影响。那好吧,不能总希望它是好的(本来这世界上就没有好坏技术这一说)。

但如果应用在非教学里,谁又敢保证这种可以沉浸的虚拟现实不会成为另一个“网游”案例呢?
我想说的是,如果真如技术可以带给我们沉浸感。那现实与虚拟的差距,会让人们更头痛我们存在的现实。

当然,教学里的虚拟现实是让我们有能力将在那个虚拟环境里学到的东西迁移到现实中去,因为那只是时间问题。
如果现实中的应用需要在虚拟化的场景中应用,如程序设计。那应该就没有虚拟现实中学习的必要才是。


以上所写是我个人对视频的观感,如果你对我写的内容不解,或对虚拟现实有兴趣了解,可以点击链接自己去了解。

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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