2、探索虚拟现实:概念、起源、范式与系统构建

探索虚拟现实:概念、起源、范式与系统构建

1. 什么是虚拟现实

虚拟现实(VR)是一种计算机模拟技术,它创造出一个世界的影像,这个影像在我们的感官体验上与真实世界极为相似。为了让大脑相信这个合成世界是真实的,计算机模拟会监测参与者的动作,并相应地调整感官显示,让参与者产生沉浸其中的感觉。简单来说,虚拟现实是让参与者身临其境地参与到一个与现实世界不同的模拟环境中的方式。

虚拟现实也是一种媒介,人类可以通过它分享想法和体验。一次完整的虚拟现实参与过程被称为一次体验,而参与者所见证并与之交互的“世界”部分则被称为虚拟世界。不过,“虚拟世界”这个术语并不局限于虚拟现实世界,它也可用于指代其他媒体的内容,如小说、电影等。

Sherman和Craig给出的虚拟现实的正式定义是:一种由交互式计算机模拟组成的媒介,它能感知参与者的位置和动作,并向一种或多种感官提供合成反馈,让人产生沉浸在模拟环境中的感觉。

虚拟现实体验会向用户的一种或多种感官提供合成刺激。典型的VR系统至少会替代视觉刺激,同时也经常提供听觉刺激。不太常见的感官刺激还包括皮肤感觉和力反馈,即触觉;更不常用的感官刺激有前庭觉(平衡感)、嗅觉和味觉。

常见的VR视觉显示设备有头戴式显示器(HMD),用户将其戴在头上,每个眼睛前都有一个屏幕。另一种常见的技术是将图像投影到一个大的屏幕或多个屏幕上,这种显示方式可追溯到飞行模拟投影穹顶和20世纪70年代Myron Krueger的研究,被统称为大屏幕固定式显示器。

此外,还有一些与虚拟现实相关的术语:
- 网络空间 :指身处不同物理位置的人通过某种中介技术进行交互,就像他们在物理上相邻一样,

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 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!
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