Post Views: 37,239 有没有想过有一天只要你有合适的装备,不用出家门也可以来一场真真切切的旅游?嗯,实际上,这是可以实现的。 如今,这个合适的装备可能是一些简单的东西,如智能手机,平板电脑或家用电脑。如果你再粗略的想象一下,你会发现虚拟现实(Virtual Reality,下简称VR)头盔就可以让你足不出户却游览天下。 随着技术创新对虚拟现实能力和推广媒介带来巨大的推动力,虚拟旅游已变得越来越普遍。您可以坐在沙发上,使用VR技术逛赌场或者参观博物馆;您可以坐在最喜爱的躺椅上,参观红岩峡谷;您也可以一边洗澡一边体验巴斯之旅,(只是你要确保一件事:无论你佩戴的什么设备,注意不要让它掉落)。 虚拟现实之旅体验如此出色,可以让您足不出户就能获得身临其境的体验。如此,也引出了一个问题:人们会在旅行前打开虚拟设备先来一场虚拟体验之旅而不是先预订旅游,制定实际的现实之旅吗? 尤其是那些支持和体验过VR旅游的人认为,虚拟现实会带动现实旅游产业。 虚拟现实是现在最惊人的技术之一,但与现实相比仍然相形见绌–尤其是现实旅行可使人获得回忆这个方面,VR旅游显然难以望其项背。 当你在旅行或度假时,你可以一天24小时在您的目的地亲身感受,其感官体验丰富而独特。 “然而在虚拟现实中,你不能复制这种体验,你只能在人们亲自去体验前给人们提供一个预览和大致了解,”YouVisit的联合创始人兼首席执行员阿比·曼德尔巴姆(Abi Mandelbaum)如此表示。YouVisit是一家专门从事VR旅游的组织。 曼德尔巴姆认为虚拟旅游无论是现在或是将来都会对现实旅游产业带来积极的影响。该网站对此进行了数据统计。从该组织的分析中发现,在制定现实之旅计划的过程中,超过13%的用户在使用虚拟旅游体验之后,都对即将前往的旅游地兴趣浓厚,就是说他们要么预订旅行或积极行动起来,去了解现实之旅的相关信息。 根据在拉斯维加斯会议和旅游局(LVCVA)品牌战略副总裁卡罗琳·科艾利(Caroline Coyle)的意见,研究表明,约三分之二的美国(United States)游客说,他们深受VR体验的影响。 祖斯·莎烈菲(Joost Schreve)对VR旅游对现实旅游产业而带来的积极影响和电视对旅游业的影响进行了对比研究。一家致力于连接游客与当地专家的旅游规划服务机构Kimkim的创始人说当电视开始兴起时,人们会说,以后没必要专门到某个地方去旅行了,因为他们可以坐在自己的沙发上看这些景点。 “但这样的事情并没有发生,”他说。“电视实际上使人们更有旅行的欲望。” 虚拟现实旅游不仅能吸引人们去参观一个地区,而且在帮助他们对将要做的事情做出合理规划,以及到达目的地后如何度过他们的时间。 虚拟之旅 只缺点真实东西 想象一下,你有一个为期一周的假期,或为期三天的行程。不管是哪种旅行方案,你都会想着能把大部分时间花在最吸引你和你的家人,朋友或同事的事情上。 将虚拟旅游与规划过程相结合可谓好处多多。这是一个超级棒的技术,你可在下决心前往目的地之前先虚拟体验一把,是不是颇有“先试后买”的感觉? Wemersive的创始人兼首席执行员理查德·布鲁(Richard Broo)说:“虚拟之旅只是缺乏点真实的东西”。Wemersive是一家与广告公司、品牌、电影制片厂和制作公司,携手为人们带来独特的移动VR体验的公司。 “它可以让你快速体验或许需要数周才能体验的东西…这有一点像是一种瞬移到目的地进行快速体验,是一种缩短您行程的好方法。” “成功的旅行经验就是,人们回来后可以告诉他们的家人和朋友说,这次旅游太棒了。” 曼德尔巴姆说。”虚拟旅游让游客可以获得更好的体验。因此当他们到达目的地时就可以获得更好的体验,回来就可以对周围的人大肆炫耀。” 他还补充说,如果你使用虚拟现实先体验的话会让你的规划过程更有趣。 “你不用浏览大量的网站来制定旅行攻略。使用虚拟现实设备,仅仅花费10分钟左右的时间,你就可以对目的地来一次完全身临其境的体验。”他说。 Previous Post Next Post
Post Views: 39,603 引言 世界著名围棋高手–韩国(South Korea)的李世石(Lee Sedol)与谷歌(Google)旗下子公司DeepMind研发的Alpha Go之间的人机大战引发全球高度关注。可以注意到两个点的是:第一,大数据的支撑让Alpha Go能够厘清头绪,形成了对规则的认知。第二,Alpha Go能通过机器学习自我优化。现在就随《大橙报》来了解这个神奇的新科技。 备受瞩目的李世石(Lee Sedol)对阵Alpha Go的围棋大战,将这款由谷歌(Google Inc)旗下位于伦敦(London)的子公司DeepMind研发的系统将近两年逐渐火爆的人工智能(AI)又推上了风口浪尖。 打败人类就必须像人类那样学习和思考,而不是像国际商业机器(IBM)的“深蓝”(DeepBlue)用搜索穷举方式。 Alpha Go系统将最先进的蒙特卡洛树状搜索技术以及两个深度神经网络相结合,用“策略网络”预测下一步棋、将搜索范围缩小至最有可能触发的那些步骤;并且用“价值网络”减少搜索树的深度,每走一步估计一次获胜方,而不是搜索所有的结束棋局的途径–两个神经网络之间通过成千上万的对弈,采用被称为强化学习的试错法逐步进行改善,并最终发现新策略。据说,DeepMind团队给Alpha Go输出海量的职业棋手的对局,其自我演绎的对局高达3000万局。 可以注意到两个点:第一,大数据的支撑让Alpha Go能够厘清头绪,形成了对规则的认知。第二,Alpha Go能通过机器学习自我优化。 Alpha Go的程序原理有二:“深度学习”和“两个大脑”。 深度学习 Alpha Go的主要工作原理是“深度学习”。“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入,通过非线性的激活方法取权重,再产生另一个数据集合作为输出。这就像生物神经大脑的工作机理一样,通过合适的矩阵数量,多层组织链接一起,形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理,就像人们识别物体标注图片一样。 两个大脑 Alpha Go通过两个不同神经网络“大脑”合作来改进下棋。这些大脑是多层神经网络跟那些谷歌图片搜索引擎识别图片在结构上是相似的。它们从多层启发式二维过滤器开始,去处理围棋棋盘的定位,就像图片分类器网络处理图片一样。经过过滤,13个完全连接的神经网络层产生对它们看到的局面判断。这些层能够做分类和逻辑推理。 这些网络通过反复训练来检查结果,再去校对调整参数,去让下次执行更好。这一个处理器有大量的随机性元素,所以人们是不可能精确知道网络是如何“思考”的,但更多的训练后能让它进化到更好。 ·第一大脑:落子选择器(Move Picker) Alpha Go的第一个神经网络大脑,是“监督学习的策略网络(Policy Network)”。观察棋盘布局企图找到最佳的下一步。事实上,它预测每个合法下一步的最佳概率,那么最前面猜测的就是那个概率最高的。这可以理解成“落子选择器”。 ·第二大脑:棋局评估器(Position Evaluator) Alpha Go的第二个大脑相对落子选择器是回答另一个问题,不是去猜测具体下一步,它预测每一个棋手赢棋的可能。在给定棋子位置情况之下,这“局面评估器”就是“价值网络(Value Network)”,通过整体局面判断来辅助落子选择器。这一个判断仅仅是大概的,但对于阅读速度提高很有帮助。通过分类潜在的未来局面的“好”与“坏”,Alpha Go能决定是否通过特殊变种去深入阅读。如果局面评估器说这个特殊变种不行,那么人工智能就跳过阅读在这一条线上的任何更多落子。 Previous Post Next Post
Post Views: 39,685 美国(United States)知名国际众筹网站Indiegogo上线了一款能够建立个人数码图书馆的神器:Czur扫描仪,马上引起世界的哗然,因为Czur扫描仪看上去就像一个放在桌子上的台灯,通过这个智能扫描仪配合其提供的云存储服务,可以帮你简单快速地建立属于你的个人数码图书馆。 传统的扫描仪使用时除了需要安装硬件驱动,还要配合各种软件使用。每次扫描时都要扣上盖子,逐页扫描等待的时间也让人抓狂。还会经常出现文档四周的黑边,倾斜变形等问题,扫描图书则会更加困难。 然而,Czur款扫描仪使用起来非常简单,将要扫描的文件或者图书页面放置在扫描区域中,按下扫描按键即可。使用扫描仪也无需安装软件和驱动,即可通过WiFi自动将扫描到的内容传输至云端,使用电脑和手机即可查看扫描内容。 得益于1600万像素的摄像头和创新性的算法,Czur可以扫描书翻页一样简单快捷。扫描时出现的文字变形、手指印和四周的黑框等问题都可以完美解决。它还支持文字识别功能,共支持34种语言。 Czur还可以通过自带的HDMI接口,将扫描内容以1080p的清晰度输出到大屏幕,大大提高会议效率的同时降低了会议成本。 通过Czur智能扫描仪的简单操作和云存储,建立自己的个人图书馆不在话下。这款扫描仪改变了传统扫描仪的使用模式,站在用户的角度,将复杂的使用方法变得简单有效。这也是智能硬件的发展方向,将复杂的使用方式变得简单无比。其实,简单便捷的使用方法和有效提升效率,才是我们需要的智能产品。 不说也许不知,这个产品是由6位中国人发起的众筹项目,这项项目一推出之后马上引爆了美国著名网站Indiegogo。在短短几天内就筹得了66.7212万美元,早鸟价更是被一抢而空! Previous Post Next Post