探秘高交会新焦点:电巢首款元宇宙产品ECOSMOS精彩亮相

2024年11月14日,以“科技引领发展 产业融合聚变”为主题的第二十六届中国国际高新技术成果交易会(以下简称高交会)在深圳国际会展中心拉开帷幕。

本届高交会共有来自全球100多个国家和地区的5000余家高新技术企业参展,其中世界500强企业及央企180余家,上市公司1000余家,“瞪羚企业”“独角兽企业”2000余家,专业观众预计达50万人次。

电巢科技作为参展商之一,携旗下元宇宙产品ECOSMOS亮相高交会,创新数字体验区的产品演示及趣味互动,吸引众多参观者的目光,成为本届展会一大焦点。

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△电巢ECOSMOS展位13D36

第26届高交会

全球科技汇聚,共襄创新盛举

作为科技创新领域的年度盛会,本届高交会根据国内外科技发展新动态,设国之重器重大装备、科技巨头产业链、人工智能与机器人等22个专业展。展区设置鲜明,全方位体现我国新质生产力各细分赛道取得的重大成果,全图谱聚焦现代化产业体系,多角度地呈现众多前沿科技创新力量。

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ECOSMOS元宇宙平台

沉浸式3D虚拟会场

ECOSMOS作为本届高交会重头戏,深度赋能这场科技盛会,打造了全新专属元宇宙参展空间,为参会者提供高沉浸、强交互的体验。

参会者可以通过个性化虚拟形象畅游元宇宙,云端观看现场直播逛展栏目;同时也可以随心游览元宇宙展厅,参与线上线下的游戏、抽奖等活动,沉浸在一个无缝融合虚拟与现实的科技世界中。这种全新的参展模式不仅打破了地理和空间的限制,还为参会者提供了一个自由度极高的互动环境。

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逛展最前线

洞察高交会背后的科技新趋势

在第26届中国国际高新技术成果交易会(高交会)上,电巢科技独家直播栏目《逛展最前线》如期上线,电巢邀请了行业专家与展商面对面访谈,解读最新科技,揭秘创新成果,并以独特的第一视角直播方式,为观众呈现了一场全方位的高交会展况视觉盛宴。

展会首日,电巢携手行业技术专家,与华测检测认证集团股份有限公司、湖北元臻微电科技有限责任公司、天津光电集团有限公司、烯旺新材料科技股份有限公司等十余家企业代表进行了深入交流。交流中,企业代表们展示了亮点产品和技术,同时以专业角度为观众解读了这些创新技术背后的原理及其在实际应用中的价值,这种深入剖析的方式,让观众对展会的了解更加深入和全面。

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ECOSMOS创新体验区

高交会现场数字化的新焦点

在高交会现场,电巢ECOSMOS创新体验区以其独特的数字化魅力,成为展会上的一大新焦点。通过精心设计的互动体验,展示了电巢科技在数字化转型和创新应用方面的最新成果。

参观者们被一系列前沿技术所吸引,包括虚拟现实(VR)、增强现实(AR)等,这些技术应用令人耳目一新。此外,数字化体验让产品展示变得更加生动,参观者只需通过手机或电脑,就能看到企业产品在元宇宙空间中的360度展示,这种互动方式极大地增强了产品的吸引力。

与此同时,ECOSMOS创新体验区以其趣味性互动环节,成功捕获了与会观众的目光。借助ECOSMOS工具,该区域推出了一系列引人入胜的活动,例如元宇宙寻宝游戏和大屏幕互动游戏抽奖等,这些环节不仅激发了现场观众的热情,还显著提升了他们的参与度。观众高涨的参与热情,不仅吸引了众多参观者的目光,还促使他们纷纷前来亲身体验这些创新科技的乐趣。

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电巢ECOSMOS首日亮相精彩纷呈

更多亮点片段持续进行中

电巢ECOSMOS在高交会的首日亮相,在一片热烈而富有成效的氛围中圆满落幕。这一天,ECOSMOS在元宇宙和数字化营销系统工具领域的创新实力得到了充分展示,同时也凸显了高交会在推动科技行业数字化转型中的重要作用。

电巢科技的ECOSMOS产品因其卓越的表现,赢得了与会观众和行业专家的广泛关注与高度赞誉。随着展会的深入,我们期待在接下来的日程中带来更多激动人心的展示和深入的交流机会。电巢科技将继续与科技行业的伙伴们携手合作,共同探索行业的未来发展趋势,推动科技创新与实际应用的深度融合。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用数据的行为模式识别与分类,有助于精细化力需求管理、用户画像构建及个性化用服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用行为的高效聚类分析,挖掘典型用模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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