16、旅游营销者对增强游客城市体验的AR技术看法

旅游营销者对增强游客城市体验的AR技术看法

资源限制

在开发和实施增强现实(AR)技术方面,资源可用性是一个关键问题。这可能需要更多时间来分配资金、培训员工,以及让员工获取知识,更好地了解AR技术在城市旅游中的最佳应用场景。

一些旅游从业者表达了他们的担忧。例如,P3表示:“我不知道我们该如何利用AR技术,也不知道该使用什么平台。”P5则称:“我确信AR有潜力,但我们需要确定它能在哪些方面为游客体验增加价值。”此外,P6认为:“投资AR可能是值得的,但我不清楚成本,如果成本不是太高,那肯定值得一试。”由于认为投资成本较高,P3还提到:“我不知道增加游客数量的数据会怎样,这得先进行试运行,根据反馈来判断,而且很难衡量效果,我们可能要依靠外部组织来分析客流量。”

投资回报

所有参与者都将评估投资回报率(ROI)视为关键问题。为游客使用应用程序提供激励,是旅游营销者分析ROI的一种方法。P2指出:“很难说从长远来看,目的地营销者的投资是否值得,这需要评估商业回报,所以需要给游客提供购买商品或获取应用程序促销活动的激励,让他们愿意使用。”

P1认为“传统市场”(即老年一代)仍然喜欢纸质旅游指南,不确定他们是否有足够的技术能力使用AR应用程序。不过,P2提到了AR应用程序首次下载可能带来的未来销售和互动机会。例如,“AR体验可以促使人们再次到访,如果他们之前下载了应用程序,我们就有机会向他们再次销售产品,还能与他们保持持续的沟通。”

环境背景
积极的目的地形象

研究发现,在城市旅游中部署AR技术有可能改变游客对目的地的印象,但这取决于游客的类型和他们的独特偏好。P6认为:“实施A

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与函数逼近,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与滑动窗口分割,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,还通过预测值与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、训练与验证流程;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与异常处理机制。 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层与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与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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