在 MRTK v2 中，ObjectManipulator 本身处理不同类型的输入的大部分复杂逻辑和数学。 必须为每个类型的交互维护单独的代码路径，因此在引入新类型的交互时会降低灵活性。...因此，MRTK3 中的 ObjectManipulator 在作用域内要更简单且更小得多 2.n 手操作 ObjectManipulator 支持任意数量的参与交互器，允许跨单手、双手甚至 n 手操作的可泛化交互行为...通常，所有参与交互器的 attachTransforms 的几何质心用于多手交互。 作为可交互的 XRI，它与任何类型的提交表现良好的附加转换的交互器兼容。...我们在检查器中将此属性的别名设置为更具体的名称 Multiselect Mode，以避免与 MRTK Selection Mode 混淆，后者用于指定可交互对象是否可切换。...有关详细信息，请参阅Unity Hololens2开发|（九）MRTK3空间操作 ConstraintManager（约束） 4.操作逻辑注入 开发人员无需为脚本设置子类或以其他方式修改脚本本身即可自定义
该团队百名员工全员被裁，包括其前身Bonsai的两位创始人。 并且，这已经不是微软近来第一次朝向“元宇宙”业务动刀。 就在春节前夕，微软的那波万人裁员中，VR/AR团队早成了重灾区。...比如MRTK团队，就全员被裁。MRTK是最受关注的MR（混合现实）开源项目之一，主要被用来加速Unity中的跨平台MR应用开发，在GitHub上标星达5.6k。...而元宇宙标杆中的标杆Meta，受到的质疑就更多了。 财报数据显示，Meta的元宇宙核心部门Reality Labs，2022年全年亏损了137亿美元，全年收入不到亏损的1/6，为21.6亿美元。...不过话说回来，在此前的热潮推助之下，现在市场上倒也不全是坏消息。 至少对于科技爱好者来说，市面上更多的to C产品正在涌现，价格也没有飘高，大多在2/3k水平。...如显示模块、芯片、散热、续航、重量和体积方面，受限于底层技术发展，目前AR眼镜还无法得到明显提升和改善。 第二、下游应用缺失。除AR技术本身的限制，消费级AR面临的最大问题是下游应用生态的建设不足。
而在计算处理方面，如高通已推出第一代骁龙XR2+，提升续航和散热能力，支持在更小更轻薄设备中搭载。支持并行感知技术，包括头部、手势和手柄追踪、3D 重建以及低时延视频透视。...如Vision Pro采用多摄像头、双芯片方案，也进一步拉高了头显重量和成本价格。 OST（光学透视），代表产品有Hololens、Rokid Max Pro等。...Rokid AR Studio也兼容2D生态，如爱奇艺、腾讯视频、哔哩哔哩、优酷、芒果TV、影牛牛、随乐游、无影云电脑等都能在Rokid Station Pro进行使用。...比如微软HoloLens沉淀下来的MRTK工具包，在几天前正式宣布将独立发展，由此它将成为一个真正的跨平台开源工具包。通过MRTK构建的体验，可以兼容任何支持OpenXR的设备。...未来，二者会继续保持并驾齐驱，还是会走向截然相反的道路，目前还无法给出判断。 但可以确定的是，对AR的终极构想，一定以新一代人机交互为底座。 而它的根本逻辑是什么？ 更沉浸虚拟还是更融合现实？
在www.theSpaceJuggler.com上查看更多关于这个项目的信息。本文视频请滑倒文末观看！...在失重状态下扔球 下一个需要了解的细节是，当一个球在失重状态下投掷时，它沿直线而不是抛物线运动。 我们可以将这两条信息放在一起，考虑到一个人可以以侧手翻的方式旋转并将球扔给自己。...我们设ω = 2 π，这样t的值就与转数成正比。设 t = 1/8 我们可以从坐标轴上看到它。 现在我们已经有一种方法来展示身体如何在侧手翻运动中旋转。下一个需要展示一个球的运动。...阿基米德螺线 让我们仔细看看代表抛球的方程。简单地说，我们可以认为我们真的不需要指数之外的虚数，因为它只是代表旋转。我们可以以更方便的方式定义 g[t] 。 和我一起看下一组方程。...使用线性代数书写时，该力表示为 FC= -2m(ωxv')，其中m是物体的质量，ω 是角速度，v' 是物体在旋转坐标系中的速度。 离心力通常被认为是汽车快速转向或在旋转嘉年华骑行中的术语。
目录 前情提要几何变换：平移/旋转/缩放平移：以“我”为起点的射线追踪旋转：法线贴花、暴露翻滚角缩放：线性增长的相对速率蓝图入口细节优化演示 前情提要 几何变换：平移/旋转/缩放 平移：以“我”为起点的射线追踪...鼠标平移作为最常用的二维连续型输入设备，总是被用来控制人物/镜头的朝向（单位球面），我们的贴花项目中也不例外，让鼠标来决定贴花平移的这2个维度，剩下一个维度自然由射线的长度决定，所以"隐含维度"只有1个...但是贴花actor的旋转是三维的，而法线只暴露了其中2个维度，即俯仰角和偏航角，剩下的翻滚角（roll）只能让用户来决定。...射线长度上限：设定射线追踪的长度上限（如10000）以避免无穷远点和足够远点，节省资源。...输入模式切换：贴花的输入模式由于没有重力限制，不同于普通的输入模式（如人物行走），需要需要在2者间做好合适的切换。 演示 ?
当年，世界各地的人们抱着手机穿梭于大街小巷，捕捉神奇宝贝的画面还历历在目；现下，类似玩法的AR手游，如《捉鬼敢死队世界》、以及即将推出的《哈利波特：巫师联盟》等也吸引了众多玩家的眼球。...并非所有的安卓手机都具备AR功能，具备该功能的手机价格也不是非常友好。 但三星、华为等手机厂商让安卓用户看到了希望。...这时，大多数用户另一只手很有可能正在推购物车，使用手机就会给用户购物增添更大的挑战。 ?...在舒适度上，移动AR应用也应重视平衡实际环境和传统功能、2D交互以及3D体验之间的权重关系，而不是一味地滥用AR模式。 ? 很多人都会说，针对消费者的应用应考虑消费者的痛点。...上文已表明，基于智能手机的移动AR适合轻量级的娱乐性应用。如何在短小的游戏中寻找玩家的痛点？《Pokémon Go》回答你：不如让应用玩起来、用起来更舒适。
（VRPinea4月8日电）今日重点新闻：Playstation推全新PS5手柄；前苹果无线技术专家Caballero加盟微软HoloLens团队；Schell Games CEO：微软不想成为VR游戏的领导者...新手柄继承了一部分PS4 DualShock4手柄的设计风格，新增了触觉反馈功能。...2 创王光电在台州投资10亿元建研发基地 专注AMOLED近眼显示技术 近日，台州湾集聚区（高新区、绿心度假区）又结招商引资硕果：创王光电uNEED总部基地项目、文信机电先进机电制造项目、巨鼎包装年产20...Caballero曾担任苹果工程副总裁，负责开发无线技术，如iPhone、iPad和Mac等设备内部的天线系统；同时负责监督苹果的全球无线产品测试工作。...Schell表示：像微软这样的公司，正在等待和观察，看看VR是否真的可行，然后再采取行动，这样做就不必冒太大的风险。微软只是选择成为VR行业的追随者，而不是领导者。
那么，以后逛淘宝就不是剁手，而是要戳眼了……此外，相信与BUY+相比，更成熟技术支撑下的“淘宝买啊”，在画质和操作等方面的体验质量也会有所提升。 京东 京东从2016年就开始在AR电商领域布局。...不过，似乎不是“雷声大、雨点小”，就是“雷声小、雨点小”的尴尬局面。 而近期国美又有VR方面的新动作。...其中所暴露的问题是，VR+购物若要达到全面应用（而不局限于尝鲜），还要在显示质量、传感技术（感受物品纹理）、动作交互（更自然）、场景模拟（更逼真）等方面大力完善。...而淘宝此次选择与AR硬件之佼佼者——HoloLens合作，显然购物节还没开始，就已经很硬气了。...此外，如之前VR试装中存在的无法做到“尺码匹配”的问题，如今随着越来越多AR测量工具的研发，也会得以解决。这些进步，使得VR/AR体验逐渐不再鸡肋，能更友好地触及大众。
在本例中，我们尝试在X射线图像中检测的目标是违禁物品，如刀、枪、扳手、钳子和剪刀。...选择性搜索算法使用局部线索（如纹理、颜色等）产生对象的所有可能位置，CNN充当每个候选区域的特征提取器，最后线性SVM分类器对候选区域中可能存在的目标进行分类。...Inception v3具有与Inception v2相同的架构，但有一些小的更改。...7 经验教训 从该项目中可以学到如下三点：目标检测模型如何工作；为什么需要目标检测模型；如何评估目标检测模型的性能。 （1）为什么使用目标检测而不是分类模型？...项目模型：由于分类CNN模型的性能不佳，改为使用目标检测模型来解决此问题；选择了许多目标检测架构，例如SSD、Faster R-CNN、FPN和R-FCN，它们具有不同的特征提取器后端，如CNN模型（包括
Mellanox + Cumulus的组合也进一步展示着英伟达在数据中心场景乃至整个数据交换领域的野心。 ? 软硬两手抓，两手都要硬 ?...这个开放的网络平台是可扩展的，可以让企业和云计算规模的数据中心完全控制其运营。 数据中心或成新增长点 ? 2月14日，英伟达公布了2020财年第四财季财报。...英伟达的技术使该公司处于越来越依赖人工智能和深度学习的行业的中心，如汽车行业和医疗保健行业;Nvidia的高速GPU能力在抗击COVID-19的行动中发挥了作用，它已经为试图对COVID-19基因组进行排序的研究人员提供了抛物线式基因组测序软件...这款呼吸机成本约为 400 美元，而传统呼吸机的价格在供需正常的状态下则超过 2 万美元。更惊人的是，戴利说要一进步把这款呼吸机的成本降到 100 美元。...项目公开在斯坦福网站上，项目地址：http://op-vent.stanford.edu/ 戴利目前正在研究美国食品药品监督管理局的紧急使用许可文件，下一步会寻找批量生产的方法。
下面是放射科医生在检查你的手部X射线时所寻找的东西： 目前估计骨骼年龄的两种最常用的技术是Greulich and Pyle和Tanner Whitehouse（TW2）。...我们的目标是保持图像的纵横比，但将其适配到一个均匀的位置，每个射线照片都是如此： 1.中指的尖端水平对齐并定位在图像的上边缘下方大约100个像素； 2.头骨水平对齐并定位在图像底部边缘上方大约480个像素处...骨龄评价模型 遵循Gilsanz和Ratib的手部骨龄：骨骼成熟度数字地图集，我们从注册的X线照片中选择了三个特定区域，并为每个区域训练了一个单独的模型： 1.整手 2.腕骨 3.掌骨和近侧指骨。...掌骨和近指骨区（C区）平均绝对误差（MAE）为8.42个月，全手（A区）平均绝对误差（MAE）为8.08个月。三个区域的线性集合提高了7.52个月的总体准确度（表中的下一行）。...我们用数值方法评估了手的不同区域，发现骨龄评估可以只针对掌骨和近端指骨进行，而不会显著损失准确性。为了克服射线照片的质量多样性，我们引入了严格的清洗和标准化过程，显著提高了模型的鲁棒性和准确性。
③、执行结果 海底水平的深海波导中的声线轨迹 2、海底水平的深海波导中的本征声线 将 OPTIONS3(1) = ‘R’ 改为 OPTIONS3(1) = ‘E’，和前面同样地运行程序...最后，我们设置 nbeams = 0，让 Bellhop 自行决定所需的射线根数。...在这种海底测深随距离变化的场景中，该深度值不是直接使用的，不过，因为它是海洋声速剖面定义的一部分，因此该深度值必须深到足以覆盖测深文件中随距离而变化的最深深度。...分段线性拟合边界反射的声线 为了获得更加平滑的声线轨迹，我们只需将测深文件内的第一个字母更改为“C”，即设置成“曲线拟合”选项，就可实现。...这种改进的边界插值提供了一组完美的平行射线(在眼睛所能辨识的范围内)。 曲线拟合边界插值的抛物线测深剖面；从上到下依次是声线轨迹、声线轨迹、相干传播损失。
获得源代码及YOLO论文，请关注公众号并回复：20180508 特点1: 更好，而不是更快，更强 YOLO v2（即YOLO9000）在当时是最快、最准确的物目标检测算法。...测试表明，YOLO v2在Titan X上的运行速度为45FPS，而YOLO v3则为30FPS。这是因为新版本增加了底层框架Darknet的复杂度。...但YOLO v2的30层网络结构在识别小尺寸物体时的效果并不是很好。这是因为该算法不断的压缩图像尺寸，从而损失了图像的某些细小特征。...YOLO v2采用了恒等映射（identity mapping）方法来弥补这个缺点，计算过程中将前一层的特征映射过来获得低阶特征。...YOLO v2损失函数的后三项是平方误差，而YOLO v3则更改为交叉熵误差项，也就是说YOLO v3的物品置信度和分离预测使用的是逻辑回归算法。
长话短说， 今天分享如何在nuget.org创建并发布.NET Standard package。...创建.NET Standard库项目 配置package属性 项目右键，选择属性--->打包 打包面板只会出现在VSSDK-style项目,典型如.NET Standard或者.NET Core库项目。...如果你没有看到打包命令，你的项目可能不是SDk-style风格的项目，这是要使用 nuget.exe Cli(或者迁移到SDK-style项目，再使用dotnet Cli)。.../api/v2/package/ 12620ms info : Your package was pushed....推送命令中的错误通常表明存在问题 , 如: 您可能忘记了更新项目的版本号，而尝试发布同签名的软件包。 您尝试使用主机上已存在的标识符发布程序包时,也会看到错误:名称“ AppLogger”已经存在。
我将借鉴自己的经验，列出微调背后的基本原理，所涉及的技术，及最后也是最重要的，在本文第二部分中将分步详尽阐述如何在 Keras 中对卷积神经网络模型进行微调。 首先，为什么对模型进行微调？...因此，更常见的是微调一个在大数据集上已经训练好的模型，就像 ImageNet（120 万的标注图像），然后在我们的小数据集上继续训练（即运行反向传播）。...如果我们的数据集非常小，比如少于一千个样本，则更好的方法是在全连接的层之前将中间层的输出作为特征（瓶颈特征）并在网络的顶部训练线性分类器（例如 SVM）。...如果我们的任务是 10 个类别的分类，则网络的新 softmax 层将是 10 个类别而不是 1000 个类别。然后，我们在网络上运行反向传播来微调预训练的权重。...从 Caffe 移植的权重 MxNet MxNet Model Gallery - 维护预训练的 Inception-BN（V2）和 Inception V3。
常规情况下，我们目前拥有的两个物理查询也仅用于常规碰撞器，而不是触发器。可以通过“Physics / Queries Hit ”项目设置来配置是否检测触发器。...范围从0到10是可以的，因为10会造成巨大的阻力。 ? ? （水阻力） 我们将使用简单的线性阻尼，类似于PhysX。将速度缩放1减去阻力乘以时间增量。...2的浮力意味着它的上升和正常下降的速度一样快。 ? ? （浮力） 我们通过检查不是攀爬但在水中并在FixedUpdate中实现这个功能。...当我们在水中而不是在游泳时，这使得捕捉动作再次起作用。 ? 3.2 游泳速度 为游泳增加一个可配置的最大速度和加速度，默认设置为5。 ? ?...然后，通过调用AddForceAtPosition而不是AddForce，在此时应用浮力而不是对象的原点，并将偏移量转换为单词空间作为新的第二个参数。 ?
这是一个简单但强大的工具，每个数据科学家都应该掌握。 想象一下，你是一个招募军队的战略家。你有 三种资源。食物、木材和黄金 三个单位：️剑客，弓箭手，和马兵。 骑士比弓箭手更强，而弓箭手又比剑客更强。...求解器 在Python中，有不同的线性编程库，如多用途的SciPy、适合初学者的PuLP、详尽的Pyomo，以及其他许多库。...因此，我们建立的模型是高度可重复使用的 图片由作者提供 OR-Tools带有自己的线性规划求解器，称为GLOP（谷歌线性优化包）。它是一个开源项目，由谷歌的运筹学团队创建，用C++编写。...我们可以推断出，骑兵是最好的单位，而弓箭手是最差的，因为他们根本没有被选中。 好的，但有一点很奇怪：这些数字不是圆的，尽管我们指定要整数（IntVar）。那么发生了什么？...这又证明了建立可重复使用的模型不仅仅是方便。 我们将解释为什么GLOP会有这种奇怪的行为，以及如何在 "我的 "中修复它。 总结 我们通过这个例子看到了任何线性优化问题的五个主要步骤。
而更令人担心的是，还有很多案件悬而未破，犯罪嫌疑人潜逃在外。为了提高破案率，警方将目光瞄准了VR技术，并已将其运用在侦查学、犯罪学等方面。...放置虚拟标记，用MR保护犯罪现场 警方赶到犯罪现场后的第一时间，就会拉起警戒线，保护案发现场不被破坏。于此同时，尽可能多的收集有利证据，掌握第一手线索，也成为了案件是否能够侦破成功的关键所在。...除了能够提供更准确、具体的证据外，tuServ还拥有命令和控制能力，在一定程度能扩展调查人员的能力。...英国斯塔福德郡大学研究人员利用VR技术，研发了一项重现真实诉讼案件犯罪现场的VR项目。该项目能帮助陪审员实地了解犯罪现场细节，并化繁为简，将案件最核心的关键呈现在陪审员面前。...AR远程操控系统，专家异地协助破案 并不是所有人都拥有侦破案件的能力，面对杂乱无章的案发现场，很多警察都会生出无从下手的感觉。因为他们并不能准确判断出哪些是有用线索。
V2的论文中，作者也有这样的一个解释。（论文中的实在不是很好懂，我就根据一些解读结合我的想法简单说说吧。有说的不正确的地方，还请各位大佬指出，感谢！）...假设在2维空间有一组由m个点组成的螺旋线Xm数据(如input)，利用随机矩阵T映射到n维空间上并进行ReLU运算，即： ? 其中，Xm被随机矩阵T映射到了n维空间： ?...当n = 2,3时，与Input相比有很大一部分的信息已经丢失了。而当n = 15到30，还是有相当多的地方被保留了下来。 也就是说，对低维度做ReLU运算，很容易造成信息的丢失。...左边是v1的block，没有Shortcut并且带最后的ReLU6。 右边是v2的加入了1×1升维，引入Shortcut并且去掉了最后的ReLU，改为Linear。...V1V2在google Pixel 1手机上在Image Classification任务的对比： ? MobileNetV2 模型在整体速度范围内可以更快实现相同的准确性。
微软HoloLens所采用的由内而外的追踪就给予了我们一个很好的启示。...而AI的介入，则可以将原本需要的4个深度摄像头减少到1个或2个。这是由于AI的算法赋予了它预测动作的能力，而这个也是当下许多厂商的研究方向。...打造非线性叙事，AI为用户量身定制VR影片 从内容上来说，现阶段的VR影片的叙述方式，与普通的2D影片并无二致。但是我们要知道，VR的故事叙述应该与其他行业有着完全不同的要求与可能。...在普通的2D影片中，我们通常是以第三人称视角进行观看的。而VR到来后，允许用户融入剧情之中，叙述的方式也从之前第三人称视角变为了更具临场感的第一人称视角。...因此有人提出，VR影片将不再需要剧本，因为每个人的反映与互动可以组合成不同的成千上万的剧本。甚至。未来我们也不再需要完成的起承转合了。 ? 而AI却能够将复杂的非线性叙事变为可能。
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