富龙飞联手文创产业研究所,推出国内首个AR+文创建设应用系统

中国人民大学文化创意产业研究所与北京富龙飞科技有限公司合作研发国内首个AR+文创建设应用系统,该系统交互性强、可视化程度高,可为地区文创产业提供决策支持。

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该系统的首批应用会在部分特色小镇落地。

2017年5月,中国人民大学文化创意产业研究所与北京富龙飞科技有限公司正式在北京中关村虚拟现实产业园区签署战略合作协议,双方将在AR+文创领域合作研发,联手推出国内首个AR+文创建设应用系统。

富龙飞联手文创产业研究所,推出国内首个AR+文创建设应用系统

中国人民大学文化创意产业研究所是中国人民大学直属的文化创意产业研究机构,同时也是拥有最多成功规划案例的文化创意产业研究机构,为多个国家部委、数十家文化产业园区提供过咨询服务。研究所以中国人民大学文化科技园为依托,整合来自中国人民大学相关科研院所及产业链相关的优秀资源,开展以文化创意产业为主题的课题研究、标准制定、战略规划、决策咨询、园区建设、人才培训、品牌推广、投资促进等系列活动。

担任研究所所长一职的金元浦教授被成为中国文化创意理论之父,是中宣部《文化体制改革总体方案》和《中国文化发展纲要》起草工作小组专家组成员,他还担任了北京市政府、深圳市政府等8省区文化创意产业发展顾问,同时也是中央党校、中国社会科学院研究生院、中国传媒大学、中央财经大学、上海交通大学等高校和研究机构客座教授、研究员。

北京富龙飞科技有限公司作为国内知名的AR(增强现实)公司,早在2010年团队成员就率先开始了对AR的探索,并持续为各行业提供优质的AR解决方案。在长达七年的时间里,公司业务主要涉及到旅游、教育、营销、出版、文创、展览等诸多领域,持续为客户提供创意性、互动性、趣味性、可实施性极强的AR解决方案,例如AR+世界旅游博览馆项目、AR+旅游晋中项目、AR+玉佛寺项目等。同时富龙飞科技能够基于多样化的硬件提供优质的AR体验,无论是移动端的手机平板还是商场互动大屏,乃至以Hololens为代表的AR眼镜。

富龙飞联手文创产业研究所,推出国内首个AR+文创建设应用系统

除了雄厚的技术积累,富龙飞科技在AR产品开发也积累颇深, AR手办玩具、AR涂色绘本、AR教学餐盘、AR玩具《魔幻拼图》、《全息教育盒子》、AR动物王国、AR恐龙、AR儿童系列……这些耳熟能详的项目均出自富龙飞科技。

富龙飞联手文创产业研究所,推出国内首个AR+文创建设应用系统

此次双方的合作正是强强联合,将中国人民大学文化创意产业研究所在文化创意领域的理论和实践经验同富龙飞科技在AR的精湛技术及服务结合,共同打造国内首个AR文创建设系统,同时依托研究所的行业资源和产业地位来加速系统在全国的普及和推广。该系统交互性强、可视化程度高度、形式新颖,可以为地区文创产业的规划、建设、运营提供决策支持,同时系统配备了一套完善的账号体系,可实现文创产业规划落地过程中的专家远程指导工作,也可实现不同地区之间文创建设交流学习,该系统将会大大推进文创产业发展进程,为文创数字化、数据化提供最精准、最专业的服务和支撑。而在服务产业的同时,AR这项技术也能够借此合作渗透到更多的地区和城市,因此对文创行业和AR行业来说,强强联手之后,将是双赢互助的好前景。

双方此次的合作是增强现实融入文创建设的一次探索实践,同时也具备极大的市场价值,国家住房城乡建设部、发展改革委和财政部下发的《关于开展特色小镇培育工作的通知》,要求到2020年培育1000个左右特色小镇,而文创AR将加速特色小镇建设的步伐,值得一提的是,该系统的首批应用会在部分特色小镇落地。


原文发布时间: 2017-05-19 12:05
本文作者: 镁客网
本文来自云栖社区合作伙伴镁客网,了解相关信息可以关注镁客网。
内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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