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由于在这一套规则中，网格体积碰撞的规则基于点和点之间的直线距离，点与网格边的距离无法得到有效控制，最终生长的形式也显得较为锋利不够完美，但这一套逻辑生成的形态更加高效，用较少的面数即可达到更高的复杂度。以下均为我跟随教程还原的Differential Growth，网格动图可以清晰地看到点和点之间如何碰撞，边线如何细分。
如上图，用户首先在普通 Module 上进行正常的模型训练工作。训练结束后可以转换至 QFloat 模型上，通过配置不同的 Observer 和假量化算子来选择不同的量化参数 scale 获取方式，从而选择进行 QAT 或 Calibration 后量化。之后可以再转换至 Q 模型上，通过 trace.dump 接口就可以 直接导出进行部署。
除了手势识别外，腕带也可以搭载计算模块、电池、天线、传感器等元件，比如搭载肌电图(EMG)传感器或许可以实现丰富的AR交互效果。据了解，肌电图利用传感器将通过手腕传递到前掌的电机神经信号转换成数字命令，FRL的肌电图腕带的主要功能是识别使用者的手势。与基于光学的手势识别或手势识别手套相比，肌电信号更灵敏，甚至可能在你手指没开始动的时候就能识别到你从大脑发送的意图。甚至，这种交互方式比手机触屏、键鼠还要升速。
刀的“skritch，skritch”将为那些去过建筑学院的人们带来一种感觉记忆：用拇指滑动推进刀片，使其平滑切割所需的压力。伯纳黛特将她制作的四个三角形地毯折叠起来，并用钉枪将它们钉在一系列升速，果断的动作中。
传统HUD技术通常在微型显示屏上生成图像，然后投影到固定的焦点平面上，这种技术光损率太高，在光线传播过程中通常会浪费90%光源，不仅功耗更高而且发热量还会大一些。激光HUD是将图像直接生成在挡风玻璃上，而不是PGU里。因此激光HUD具备无与伦比的性能和效率优势。比如FOV，顶级AR-HUD的FOV仅10X5°，而激光HUD可以达到180度。对比度和亮度方面，激光更是具备压倒性的优势，分辨率方面，可以做到4K级的分辨率，DLP或TFT要做到的话，成本会高出激光不少。光机引擎方面，采用MEMS扫描的光机引擎体积非常小，远低于DLP或TFT-LCD。捷豹路虎（就是Envisics供应的）和日本先锋在2014年曾经推出过激光HUD，限于当时的技术条件，AR全息技术当时远未达实用地步，传统HUD完全无法发挥激光HUD的优势。如今AR全息已经成熟。激光HUD差不多是公认的未来方向。日本企业尤其积极，矢崎、ALPS阿尔派、松下、瑞萨、理光、先锋、电装都有不少激光HUD专利和相关产品。其最大缺点是成本太高，当然了，成本是可以降低的。还有一个缺点是激光二极管发热量大，可能需要水冷。
(5)将X轴的两个分数相加，将结果标在X轴是;将Y轴的两个分数相加，将结果标在Y轴上;标出X、Y数轴的交叉点;
移动化电子开盘流程使投入硬件更少，配备的人员更少，选房速度更快，业务流程更精简，可以有效支撑超大规模推盘和频繁推盘的需要。