Karl Guttag评Vision Pro:比Quest Pro做了更多正确选择

文章对比了苹果的VisionPro与Meta的QuestPro在光学技术、人体工学、交互、计算等方面的优缺点。VisionPro的价格虽高,但其在VST透视、显示对比度、处理性能和功耗上展现出优势,尤其是手势追踪和眼球追踪的准确性。然而,文章指出,AR/VR头显的成功关键在于能否在各种价位段实现广泛应用,且现有技术仍面临人体视觉系统的挑战。

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上周苹果正式发布Vision Pro,尽管要到明年才发售,但光学领域的专业博主Karl Guttag也发表了自己的看法。他提到:目前受邀体验的媒体中要不是苹果粉丝、要不就是对AR、VR了解比较少,没有我看到“批判性思维”或太多对技术分析的内容。虽然大多数人重点提到显示效果、Persona等,但没有提到VAC等VR中长期存在一些问题。当然,也考虑到现场体验的时间比较短(只有半小时)等因素在内。

Karl Guttag近日也发表对Vision Pro的看法,由于他此前对VST头显持怀疑态度,认为通过视频透视不能解决OST(光学透视)AR面临的瓶颈(视场角、清晰度等等),因此我们也很好奇Vision Pro能否改变他的看法。

在本文中,Guttag从光学技术、人体工学、交互、计算等九个方面,重点对Vision Pro与Meta VST头显Quest Pro进行对比,以深度剖析苹果在XR设计决策上的优缺点。

Vision Pro比Quest Pro做对了哪些?

1)价格

Quest Pro发布时价格为1500美元,后来降价至1099、后降为999美元。Vision Pro售价(3499美元)是Quest Pro的3倍多,是Quest 2(299美元起)的10多倍。

外界一度认为定价过高,仿佛没有参考市面上AR/VR头显的平均价格水平。而Guttag则认为,批评Vision Pro定价高的评论,并没有抓住要点,因为价格只是暂时的,后续还可以随着出货量增加而降价

现阶段,AR/VR头显昂贵是因为采用了新的技术。相比之下,手机、笔记本电脑等设备早期也是贵的,随着技术和市场成熟才逐渐降价,因此和现阶段AR/VR价格没有可比性

换句话说,价格并不是决定Vision Pro成功的最大因素,而是用户使用率。此外,当在任何价位都能打造出用途广泛的VST,才能说明这项技术的可行性,这也是苹果和Meta需要达成的目标。Guttag表示:Quest Pro更像

内容概要:本文详细探讨了基于樽海鞘法(SSA)优化的极限学习机(ELM)在回归预测任务中的应用,并与传统的BP神经网络、广义回归神经网络(GRNN)以及未优化的ELM进行了性能对比。首先介绍了ELM的基本原理,即通过随机生成输入层与隐藏层之间的连接权重及阈值,仅需计输出权重即可快速完成训练。接着阐述了SSA的工作机制,利用樽海鞘群体觅食行为优化ELM的输入权重和隐藏层阈值,从而提高模型性能。随后分别给出了BP、GRNN、ELM和SSA-ELM的具体实现代码,并通过波士顿房价数据集和其他工业数据集验证了各模型的表现。结果显示,SSA-ELM在预测精度方面显著优于其他三种方法,尽管其训练时间较长,但在实际应用中仍具有明显优势。 适合人群:对机器学习尤其是回归预测感兴趣的科研人员和技术开发者,特别是那些希望深入了解ELM及其优化方法的人。 使用场景及目标:适用于需要高效、高精度回归预测的应用场景,如金融建模、工业数据分析等。主要目标是提供一种更为有效的回归预测解决方案,尤其是在处理大规模数据集时能够保持较高的预测精度。 其他说明:文中提供了详细的代码示例和性能对比图表,帮助读者更好地理解和复现实验结果。同时提醒使用者注意SSA参数的选择对模型性能的影响,建议进行参数敏感性分析以获得最佳效果。
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