1、建筑中的虚拟美学与现实技术发展

建筑中的虚拟美学与现实技术发展

在当今科技飞速发展的时代,虚拟技术在建筑领域的应用正逐渐展现出巨大的潜力。尤其是虚拟现实(VR)和增强现实(AR)技术,它们不仅为建筑设计带来了新的可能性,也为人们体验建筑空间提供了全新的方式。

虚拟技术在建筑中的应用背景

近年来,随着开源、低成本、高质量且易于使用的软硬件与游戏引擎的结合,人们对虚拟现实(VR)、增强现实(AR)和混合现实(MR)的兴趣重新被唤起。新兴的社交虚拟现实(SVR)以及x - 现实(XR),借助无处不在的传感器和执行器网络,正在创造出虚拟与现实的全新融合。建筑设计专业人士也越来越多地发现了这些技术的潜力,建筑不再局限于特定的地理位置,而是可以以多种方式存在于多个环境中,超越了现实世界的体验。

VR与AR的定义和区别
  • VR的定义 :虚拟现实可以被理解为一种用于沉浸式感知数字模型的技术,使用户产生自己置身于模型内部的感觉。其核心是显示设备,通过将显示设备靠近眼睛(如头盔或眼镜)或使用大屏幕投影,使用户沉浸其中。不过,“沉浸感”并非仅仅取决于设备,它也是一种人类的能力,与实时图形反馈密切相关。例如,观看电影、阅读书籍或玩比例模型都可能带来类似的沉浸感,但VR的独特之处在于其数字显示和实时反馈。
  • AR的定义 :增强现实是将物理对象和数字过程耦合在一起的技术,对其中一方的任何操作都会对另一方产生因果影响。它与VR的区别在于,VR试图将用户完全带入一个与现实世界分离的数字世界,而AR始终与现实世界紧密相连。
VR与AR技术的发展历程
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根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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