38、体现气候变化:在设计交互式温室气体变化速率模拟中融入全身跟踪

体现气候变化:在设计交互式温室气体变化速率模拟中融入全身跟踪

1. 引言

近年来,随着全球化和技术连接社会的发展,身份研究在教育中的作用日益增加,成为学习者发展的一个越来越重要的方面。虚拟学习环境(VLEs),如游戏和模拟,已经引起了教育研究者的关注,因为这些媒体形式已被证明为通过学生的“扮演玩家角色”来告知个人身份提供了有效的学习情境。越来越多的证据支持这样一个观点,即游戏确实有助于身份探索,反过来,由此产生的身份变化有助于学术学习、动机和兴趣。

气候变化现象对学生们来说特别具有挑战性,其时间和空间范围意味着在其起源、机制和影响方面的误解在教学过程中是常见现象。为了应对这些挑战,我们开发了一种新的沉浸式模拟,旨在通过具身学习方法帮助学生理解气候变化中的复杂概念,特别是温室气体变化速率。这项研究不仅旨在提高学生的理解,还希望通过全身跟踪技术使学习过程更加生动和直观。

2. 沉浸式分析

沉浸式分析是一个新兴的研究领域,它研究如何使用新的交互和显示技术来支持分析推理和决策制定。沉浸式环境大致可以分为以下三类:

  • 虚拟现实(VR) :虚拟现实环境的关键特性是它们能完全将用户沉浸在一个数字世界中,并完全遮蔽自然环境。
  • 增强现实(AR) :增强环境直接在现实世界之上叠加数字内容,允许用户探索额外的增强信息。
  • 混合现实(MR) :在混合现实环境中,虚拟对象被真实地放置在现实世界的空间中,这些虚拟对象看起来、听起来、表现得就像真实对象一样。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 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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