22、一日历史学家:增强现实的应用案例

一日历史学家:增强现实的应用案例

增强现实(AR)技术近年来在各个领域展现出巨大的潜力,尤其是在社区发展和公民参与方面。本文将详细介绍一系列利用AR技术开展的社区项目,包括技术框架、合作组织、社区活动及相关AR应用,以及从这些项目中获得的经验和对未来的展望。

技术框架

这些项目旨在探索AR在社区发展和公民参与中的潜力,其技术框架包括多个使用不同软件程序的映射和建模步骤。
- 地理空间数据可视化
1. 数据收集 :从在线开放数据源收集GIS数据,如当地政府维护的数据库和国家历史GIS(NHGIS)网站的人口普查数据集。
2. 地图构建 :使用Esri开发的ArcMap和ArcGIS Pro两个专有GIS应用程序,将数据集组合起来,构建一系列地图,以数字形式呈现项目所选社区的社会经济状况,并创建一系列基础地图,包含街道、地块线、社区边界、水体、溪流和树冠等常见地理特征。
3. 3D模型创建 :使用ArcGIS Pro通过拉伸2D多边形,以变量作为高度来代表特定的人口统计或经济指标,创建3D符号,然后将这些3D符号转换为多面片格式的实体3D模型,并创建一个文件地理数据库来打包所有所需的GIS数据集。
4. 视觉效果增强 :使用Esri的CityEngine,一个基于规则的程序性3D建模程序,为多面片GIS模型添加颜色和透明度效果。
5. 移动应用开发 :将增强后的3D模型从CityEngine导出为Autodesk FBX

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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