2、沉浸式 AR 技术助力实体店铺升级:探索全新购物体验

沉浸式 AR 技术助力实体店铺升级:探索全新购物体验

1. 研究背景与参与者情况

本次研究聚焦于某品牌,其目标市场主要为 30 - 50 岁的成功、富裕男性,他们热衷于特定的积极生活方式,且对运动品类忠诚度较高。研究参与者的年龄分布如下:
|年龄区间|人数|
| ---- | ---- |
|20 - 24 岁|3 人|
|25 - 29 岁|7 人|
|30 - 34 岁|2 人|
|35 - 39 岁|1 人|
|40 - 49 岁|12 人|
|50 - 60 岁|4 人|

在购物频率方面,7 名参与者每周去一次该品牌店铺,11 人每月去一次,12 人每六个月去一次。

参与者首先在实体店内尝试了三种形式的新技术,包括笔记本电脑、iPad 屏幕和 VR 头戴设备,使用这些设备自主探索环境,体验沉浸式和增强现实的店铺体验。所涉及的技术有 3D、VR、头戴设备、与头戴设备兼容的手机、电脑和 iPad。之后,参与者接受了关于此次体验的访谈,访谈问题旨在探究顾客对购物体验和物理环境的提升程度的看法、与所用技术的交互情况以及进一步的建议等。访谈采用开放式交流,让参与者用自己的语言表达感受,并将笔记录入在线调查工具以方便数据收集。

数据采用既定的归纳流程进行应用主题分析,具体流程如下:

graph LR
    A[准备并熟悉数据] --> B[初始开放式自由分析]
    B --> C[探索并识别初始代码和子代码]
    C --> D[迭代分析,细化代码]
    D -->
2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制与黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及与其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习与教学案例;③支持高水平论文复现与算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试与拓展,鼓励在此基础上开展算法融合与性能优化研究。
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