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至今知识界还陷入在“公知”“中偏左”,或者只是重释中国大量历史古纸堆的状态之中飘飘欲仙,能讲几段中国历史故事就算“百家讲坛”,重复点美国一两百年前古纸堆里的东西就自以为在对中国社会进行启蒙。这样浅薄的目标和理想能够支撑中国在未来短短的10多年、最多20年历史机遇期里实现什么样的文明跨度呢?

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我公司所拥有多项专利、10余款计算机软件著作权登记证书,服务多媒体展览展示行业客户实现声光电的自动化、数字化、智能化控制,及甘肃各大高校学院、大中专院校。

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跟激光雷达一样,有MEMS的就有OPA的,不过在全息图像领域叫LC-SLM,即液晶空间光调制,涉足到LC-SLM研发的国外企业包括美国Meadowlark、日本Hamamatsu、德国Holoeye等;国内的厂家以上海UPOLabs为代表,初创企业Envisics也异常活跃,上图就是Envisics的全息激光HUD示意图。2020年10月,车载全息AR-HUD供应商Envisics获得了由通用资本、上汽资本、现代摩比斯和Van Tuyl Companies牵头的B轮融资,金额为5000万美元。摩比斯计划与Envisics一起开发自动驾驶专用的AR-HUD,并计划到2025年实现量产。

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力学模型以显示产业的发展过程,但是他们是不是工业产品,更多的艺术和文化内涵和社会背景。力学模型已成为收藏品和企业品牌传播载体。

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用户通过升级后的智能电子沙盘,能够直观快捷的调度现有资源,提升决策能力、提高指挥效率和协同作战能力。用户能够以任务所需的地图为界面,对各业务子系统统一使用、管理和操作,可根据任务需要,将所有能调取的信息在智能大屏上任意布局、显示、处理,为指挥员决策提供全局信息,方便指挥员研判和处置;实现指挥员与所属部队的高度互动,提高部队升速反应和处置情况能力

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近年来随着边缘计算和物联网的兴起与发展,许多移动终端(比如手机)成为了深度学习应用的承载平台,甚至出现了各式各样专用的神经网络计算芯片。由于这些设备往往对计算资源和能耗有较大限制,因此在高性能服务器上训练得到的神经网络模型需要进行裁剪以缩小内存占用、提升计算速度后,才能较好地在这些平台上运行。

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日本是处在承接美国之后的第一个波浪的位置上,是亚洲最先发达起来的国家。日本从明治维新时期开始,就一直是在极力地主动想利用工业文明的机遇,以至于在各个时期存在走火入魔的极端行为。这使它的经验教训具有更多的内涵。日本成功地跻身发达国家之列,同时却因战争罪行成为至今世界上罕有的“不正常”国家。相比之下,与日本同属二战轴心国的意大利和德国却早已经从战争的阴影中走出来。

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经常被问到机器学习的一个问题是我们可以为它命名多少工业应用。嗯,坦率地说,这是错误的问题。机器学习不是一种可以插入生产线并使生产线比以前更好地运行的设备。机器学习是一个需要来自许多设备的输入以向其提供数据的过程,以便可以收集,评估和使用数据来开发关于生产线如何生产产品及其所做部件的知识。然后,该知识可用于确定生产线如何具有更高的零件吞吐量,以更低的成本运行,以及更可靠地运行。

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传统沙盘仍停留于“只可远观而不可亵玩”的状态。数字沙盘早已突破“只观看"层面上的限制,通过三维影像与交互设计,可融入互动功能,不管是通过点击查询更详细的信息内容,还是通过人体动作设定展示特定图像与参观者产生互动,增加其趣味性。

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近年来,手部追踪类产品被各大VR厂商视为“香饽饽”,谷歌、HTC、苹果、微软等VR/AR厂商扎堆在“手”上做文章。按照Facebook的逻辑,AR眼镜+手部可穿戴组合的背后蕴含着怎样的AR社交逻辑?能否在不久的将来走向产业化?

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高精度角色模型制作是诸多学习者面对的难题,有的朋友是流程不熟悉:什么时候雕刻,什么时候建模,先做什么后面什么等等,还有一些同学是软件不熟悉:雕刻角色用什么笔刷,雕刻服饰道具用什么笔刷,其间有什么技巧等等,这让很多初学的朋友在模型制作阶段困难重重。

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杜黑的《控空权》是影响至今的战略名著,在其本国意大利并没有产生什么太大影响,却在美国找到大批拥护者;而写下《国富论》的亚当·斯密在英国获得所有政商贵族的一致尊重。