21、“FURNITURE”:融合AI与AR的创新家具应用

“FURNITURE”:融合AI与AR的创新家具应用

在科技飞速发展的今天,人工智能(AI)和增强现实(AR)技术的融合为我们带来了全新的体验。“FURNITURE”应用就是这样一款创新的移动AR应用,它将AI/ML与AR技术相结合,为用户提供了独特的家具识别和增强现实体验。

1. 技术选择与背景

使用云库虽然先进,但云计算和存储存在额外成本。为了进行本次研究,选择了AutoML框架,并利用谷歌云服务的免费试用版。AutoML可在Vertex平台上免费进行ML模型训练,这为研究提供了便利。

2. “FURNITURE”应用的概念

“FURNITURE”应用具有两个互补的功能:
- 家具风格验证 :使用ML训练模型判断家具图像是否符合预定义的风格,验证结果以相似度百分比表示,70% - 100%的相似度被认为验证通过。
- 增强现实展示 :当家具的真实性得到验证后,为其添加该家具风格的历史信息和3D模型。

与以往研究不同的是,本次研究的AR增强效果不仅针对与参考图像相同的对象或图像,还可针对相似的对象或图像触发,并且受ML过程结果的限制。这使得应用的使用范围更广,适用于学生、专业人士和公众等不同用户群体。

3. 应用的主要流程

“FURNITURE”应用主要包含以下三个流程:
- AI/ML流程
- ML模型训练 :对展示家具对象的图像进行简单识别和分类,判断其是否属于选定的家具风格。该过程至少需要100张

下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在网页构建过程中,表单(Form)扮演着用户网站之间沟通的关键角色,其主要功能在于汇集用户的各类输入信息。 JavaScript作为网页开发的核心技术,提供了多样化的API和函数来操作表单组件,诸如input和select等元素。 本专题将详细研究如何借助原生JavaScript对form表单进行视觉优化,并对input输入框select下拉框进行功能增强。 一、表单基础1. 表单组件:在HTML语言中,<form>标签用于构建一个表单,该标签内部可以容纳多种表单组件,包括<input>(输入框)、<select>(下拉框)、<textarea>(多行文本输入区域)等。 2. 表单参数:诸如action(表单提交的地址)、method(表单提交的协议,为GET或POST)等属性,它们决定了表单的行为特性。 3. 表单行为:诸如onsubmit(表单提交时触发的动作)、onchange(表单元素值变更时触发的动作)等事件,能够通过JavaScript进行响应式处理。 二、input元素视觉优化1. CSS定制:通过设定input元素的CSS属性,例如border(边框)、background-color(背景色)、padding(内边距)、font-size(字体大小)等,能够调整其视觉表现。 2. placeholder特性:提供预填的提示文字,以帮助用户明确输入框的预期用途。 3. 图标集成:借助:before和:after伪元素或者额外的HTML组件结合CSS定位技术,可以在输入框中嵌入图标,从而增强视觉吸引力。 三、select下拉框视觉优化1. 复选功能:通过设置multiple属性...
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点探讨了如何利用深度强化学习技术对微能源系统进行高效的能量管理优化调度。文中结合Python代码实现,复现了EI级别研究成果,涵盖了微电网中分布式能源、储能系统及负荷的协调优化问题,通过构建合理的奖励函数状态空间模型,实现对复杂能源系统的智能决策支持。研究体现了深度强化学习在应对不确定性可再生能源出力、负荷波动等挑战中的优势,提升了系统运行的经济性稳定性。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习背景,从事能源系统优化、智能电网、强化学习应用等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微能源网的能量调度优化控制,提升系统能效经济效益;②为深度强化学习在能源管理领域的落地提供可复现的技术路径代码参考;③服务于学术研究论文复现,特别是EI/SCI级别高水平论文的仿真实验部分。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,深入理解深度强化学习算法在能源系统建模中的具体应用,重点关注状态设计、动作空间定义奖励函数构造等关键环节,并可进一步扩展至多智能体强化学习或其他优化算法的融合研究。
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