Jump人景融合-为客户随时创造实时社交商务沟通场景

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Jump人景融合

以虚拟相机和虚拟声卡云服务为应用引擎核心,为商务社交参与者提供全新的虚拟现实世界;实时抠图,实时增强,实时通讯。截至目前,虚拟相机和虚拟声卡,已经实现了本地边缘节点的部署应用;另外,云端引擎正在推进,云端引擎主要解决客户端机器算力不够,以借助云端算力完成功能应用,目前云端引擎的迁移也已经进入测试阶段。

在我们的应用实现上,jump和zmeet的有机结合,完美解决了实时语音降噪和视频抠图,和商务会议的有机结合,在国内可以说除了腾讯会议外,视频会议厂商方面,我们是唯一有效解决会议和人工智能结合的商业公司。

1。人景融合

实时抠图+语音降噪+多方RTC通讯,异地畅捷沟通,为客户创造无忧的社交沟通环境。

2。多领域多场景无缝对接

赋能电商直播、商务会议、游戏电竞、AR/VR、教育、金融、医疗等行业多场景服务,PAAS层和SAAS层提供客户无缝的对接服务。

3. 开源节流

节约虚拟演播厅,会议室等的投入建设费用;融合音视频流和实时通讯,提供客户沉浸式沟通交流感。

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Wan2.2是由通义万相开源高效文本到视频生成模型,是有​50亿参数的轻量级视频生成模型,专为快速内容创作优化。支持480P视频生成,具备优秀的时序连贯性和运动推理能力

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前。; 适合群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研员及工程技术员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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