29、零售元宇宙中沉浸式虚拟购物体验的增强

零售元宇宙中沉浸式虚拟购物体验的增强

1. 引言

零售行业正经历着迅速而彻底的变革,沉浸式虚拟购物体验的零售元宇宙新时代即将来临。这一变革由前沿技术的无缝融合推动,其中视觉分析、认知人工智能技术和基于区块链的数字资产这三大创新元素发挥着关键作用。

视觉分析是零售商的强大工具,能从海量零售数据中挖掘消费者偏好、行为和趋势,助力零售商为消费者打造个性化购物之旅。认知人工智能技术则将虚拟购物体验提升到新高度,通过虚拟助手、聊天机器人和个性化推荐系统,让消费者与数字零售环境建立真实连接。而区块链技术为零售元宇宙提供了信任和透明度保障,确保虚拟交易的安全与完整。

2. 研究方法

从2023年4月开始,我们利用Web of Science、Scopus和ProQuest数据库及电子书籍,对相关文献进行了广泛的定量研究。搜索关键词包括“购物体验” + “元宇宙”、“视觉分析”、“基于区块链的数字资产”、“认知人工智能技术和算法”以及“沉浸式数字模拟”。研究涵盖2019 - 2023年发表的文献,排除有争议、缺乏重复验证、内容模糊和重复的结果后,选取了19个主要来源。

以下是相关主题和科学产品类型的筛选情况:
| 主题 | 识别数量 | 选择数量 |
| — | — | — |
| 元宇宙 + 直播购物 | 13 | 3 |
| 元宇宙 + 人工智能 | 15 | 2 |
| 元宇宙 + 视觉分析 | 20 | 5 |
| 元宇宙 + 区块链 | 15 | 8 |
| 论文类型 | 识别数量 | 选择数量 |
| 原创研究 | 60 | 18 |
| 综述 | 6

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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