23、混合现实应用分类与营销潜力

混合现实应用分类与营销潜力

1. 混合现实应用的维度分类

混合现实(MR)应用可从三个维度进行分类,分别是技术功能(TF)维度、价值功能(VF)维度和社交功能(SF)维度。每个维度又可进一步细分为不同的类别,这些分类有助于明确哪些客户或细分市场能从特定的应用组合中受益,进而优化营销策略。
- 技术功能(TF)维度 :基于此维度主要有三种分类,分别是增强环境应用、混合环境应用和沉浸式环境应用。
- 价值功能(VF)维度 :该维度的分类众多,例如娱乐、提高生产力、提升效率、支持客户、降低风险、教育和促进福祉等。
- 社交功能(SF)维度 :主要分为单用户和多用户类别,多用户类别还可从参与协作的用户数量以及用户是否需处于同一物理环境等方面进一步细分。

1.1 技术功能(TF)维度分类

分类 特点 示例
增强环境应用(EE) 用户始终处于物理环境中;数字内容根据情境放置以增强物理实体;用户可无缝操作数字和物理实体 混合现实记事本应用、混合现实电视应用、混合现实烹饪应用等
混合环境应用(BE) 用户沉浸在融合了数字和物理实体的单一环境中;物理实体在新环境中被选择性修改;用户可无缝操作数字和物理实体
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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