VR的真正未来

VR的真正未来是什么?
经过16年的大量资本进入,彻底的把VR吹到了风头上,也吸引了大批的VR爱好者进入VR行业,我自然也是其中一员。
在这里我们回首一下VR的状况,在16年时,VR行业专业对VR做了详细的分析,并预测VR在中国,宅腐经济将成为VR行业的突破口,游戏娱乐,将会成为VR行业的主要推动力,那么现在看来,VR行业是否是由宅腐经济成为突破口,至少现在的技术研发上,还存在着非常大的难度,至少VR在现在是更偏向商用化方向发展,而主要商用还是房产,施工,教育,商用游戏,等方向,那么宅腐经济的突破到来,肯定也会比商用要晚很长段时间,毕竟技术手段是无法弥补的。
那么回头过来,VR的真正VR未来是什么呢? 我认为VR的真正未来一定是普及于民用的,VR虚拟现实时间的构造,我之前写了一篇文章关于我要去做的东西。
虚拟现实本质上是一个新的讲故事的形式,将需要不同的写作和生产技术,制作虚拟现实视频娱乐的成本因此很难被预测,可能会非常高。
商业模式会类似于IMAX对于普通电影的溢价模式,而不是完全取代。此外VR视频还有可能影响到线下主题公园的生意。
硬件:VR硬件将走上更轻便,更流畅,反应更快的方向。将会和手机一样,达到普民化,速度会比手机慢,但会比无人机快。
VR虚拟现实世界,用VR技术开创出VR世界。用户将会进入负责大脑运动感知部分的细胞电路中,这也是世界上第一次将神经电路以虚拟现实的形式向人们展示。大脑是一个动态的3D对象,它的运作会涉及多维的空间。 利用虚拟现实技术,研究人员可以从2D的图像中解脱出来,在三维空间自由地进入。 纳米级神经元及微小的电脉冲浪涌就像巨型闪电一样。作为新型的探索方向。
利用人体构造学,将VR设备连接在人体大脑主控制神经上,便能让人体意识进入VR虚拟空间内,VR世界时间运行速度取决于,大脑的运转速度,所以能够实现真正的(人间一天,VR世界一年的状态。)
故VR虚拟现实世界可以达到真正的(人间一天,VR世界一年的状态。虚拟又真实的世界,)我认为这才是VR真正的未来。VR虚拟现实世界将分为不同的场景 (学院,医疗,军事,战争,古代,现代,二战,现代 战争,商业,古代皇室等多种场景),每次可以让用户有不同的人生体验和感悟,每次经历就像重生,状态仿佛如做梦一般,虚拟又真实的存在,都能领悟到不同的人生。普民化,像早期电脑一样,(和头号玩家相似,又不同于头号玩家。)
回过头去看,通过科技手段已经达到了太多我们无法想象的事情,而科学只会越来越先进,发展也会越来越快,那么VR虚拟现实世界,通过这些科学手段,一定是能够达到的存在,而且仔细想一下,如果把现在的世界比喻成程序,那么把我们的细胞看成一个程序,如果让这个“程序”形成自己的生命结构体,细胞产生自我衍生状态,那就是让程序自我编写下一程序,这也是能够做到程序世界的构造状态。举个例子,如果在虚无中编写一个程序为1,那么这个程序如果能够自我产生另一个1或者2或者其他的等等,是否就是程序的自我衍生?那么这个程序是否也能用程序变量的机制来实现?那这是否就能做到一个细胞的程序构造?”

仔细想一下,如果说程序能够做到创造新世界的状态,那么可否认为我们这个世界同样是被更高级的程序语言所编写的??如果把一个细胞或者一个元素等等看作是一个程序,让这些程序形成自我衍生,自我吸引等等的状态,那么这是否是可以通过程序来完成的?只不过可以让这个程序形成自我编辑的可能性?如果赋予程序高级“人工智能”的技术手段呢?那这是否是可以完成一个世界的构造呢?

当然这个也是属于个人的构想状态,但如果有朋友有兴趣或者有不同的见解的话,同时也欢迎喜欢探讨VR未来的朋友,找我共同探讨,微信 15184377104 昭阳!

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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