20、家具历史:智能增强现实应用探索

家具历史:智能增强现实应用探索

1. 引言

人工智能(AI)致力于模拟人类的智能过程,如推理、决策、视觉感知、语音或手写识别等。如今,AI 已广泛应用于各个领域,像工业、医学、商业考古、教育和社交媒体等,以解决不同的问题,例如管理复杂或繁琐的流程、协助用户或解读大量数据中的信息。

机器学习(ML)作为 AI 的重要分支,借助数据和算法来支持“智能”流程或行为。在考古和文化遗产领域,ML 用于视觉分析、辅助建模或识别和分类历史文物。搜索引擎、推荐引擎或对话式聊天机器人等日常应用也都融入了 ML 技术。

增强现实(AR)技术基于实时图像识别和视觉分析,这些可被视为智能过程。具体而言,AR 所使用的计算机视觉领域依赖于 ML 算法,使计算机能够从数字图像和视频中提取有意义的信息。随着 AR 技术的发展,更多高级智能过程被集成进来,如视觉锚点、深度理解、环境识别或多跟踪器等。然而,这些过程尚未通过推理或推理实现对图像内容的有意义理解,而这正是 AI/ML 的特定机制。

通过 AR 与 AI/ML 技术的协作,两者可以相互改进:
- AI/ML 可支持复杂的 AR 过程,如对象识别、环境理解或创造新的用户体验(如手势或语音识别)。
- AR 凭借实时视频流,可为现有的 ML 模型提供输入数据,促进其持续动态改进。

虽然 AI 与 AR 的融合并非新举措,但其潜力仍有待充分挖掘。接下来,我们将探讨如何利用 ML 技术改进 AR 过程和用户体验,并提出开发“智能”移动 AR 应用的解决方案。

2. 家具设计历史应用

在历史长河中,家具的基本功能几乎保持不变,只是材料和造型随着文化的变迁而有所

计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化”展开研究,利用Matlab代码实现相关模型的构建与仿真。研究重点在于综合能源系统中多能耦合特性以及风、光等可再生能源出力和负荷需求的不确定性,通过鲁棒优化、场景生成(如Copula方法)、两阶段优化等手段,实现对能源生产单元的运行调度与容量配置的协同优化,旨在提高系统经济性、可靠性和可再生能源消纳能力。文中提及多种优化算法(如BFO、CPO、PSO等)在调度与预测中的应用,并强调了模型在实际能源系统规划与运行中的参考价值。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础的研究生、科研人员及工程技术人员,熟悉Matlab编程和基本优化工具(如Yalmip)。; 使用场景及目标:①用于学习和复现综合能源系统中考虑不确定性的优化调度与容量配置方法;②为含高比例可再生能源的微电网、区域能源系统规划设计提供模型参考和技术支持;③开展学术研究,如撰写论文、课题申报时的技术方案借鉴。; 阅读建议:建议结合文中提到的Matlab代码和网盘资料,先理解基础模型(如功率平衡、设备模型),再逐步深入不确定性建模与优化求解过程,注意区分鲁棒优化、随机优化与分布鲁棒优化的适用场景,并尝试复现关键案例以加深理解。
内容概要:本文系统分析了DesignData(设计数据)的存储结构,围绕其形态多元化、版本关联性强、读写特性差异化等核心特性,提出了灵活性、版本化、高效性、一致性和可扩展性五大设计原则。文章深入剖析了三类主流存储方案:关系型数据库适用于结构化元信息存储,具备强一致性与高效查询能力;文档型数据库适配半结构化数据,支持动态字段扩展与嵌套结构;对象存储结合元数据索引则有效应对非结构化大文件的存储需求,具备高扩展性与低成本优势。同时,文章从版本管理、性能优化和数据安全三个关键维度提出设计要点,建议采用全量与增量结合的版本策略、索引与缓存优化性能、并通过权限控制、MD5校验和备份机制保障数据安全。最后提出按数据形态分层存储的核心结论,并针对不同规模团队给出实践建议。; 适合人群:从事工业设计、UI/UX设计、工程设计等领域数字化系统开发的技术人员,以及负责设计数据管理系统架构设计的中高级工程师和系统架构师。; 使用场景及目标:①为设计数据管理系统选型提供依据,合理选择或组合使用关系型数据库、文档型数据库与对象存储;②构建支持版本追溯、高性能访问、安全可控的DesignData存储体系;③解决多用户协作、大文件存储、历史版本管理等实际业务挑战。; 阅读建议:此资源以实际应用场景为导向,结合具体数据库类型和表结构设计进行讲解,建议读者结合自身业务数据特征,对比分析不同存储方案的适用边界,并在系统设计中综合考虑成本、性能与可维护性之间的平衡。
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