[爆卦]建模教學法是什麼?優點缺點精華區懶人包

雖然這篇建模教學法鄉民發文沒有被收入到精華區:在建模教學法這個話題中,我們另外找到其它相關的精選爆讚文章

在 建模教學法產品中有39篇Facebook貼文,粉絲數超過25萬的網紅國立故宮博物院 National Palace Museum,也在其Facebook貼文中提到, 🚚故宮創客魔幻列車🚚 🎉開進校園報名開跑!🎉 當國寶遇上科技,會變出什麼魔法?明明是掛在博物館裡的古畫,我們竟然能夠走入畫裡!110年的「故宮創客魔幻列車」帶來的驚喜可不只這些,透過AI、STEAM、AR/VR、MAKER等多元工具,不但活化了故宮的典藏文物,更帶動教師共創教學能力,引導學生創意思維...

 同時也有16部Youtube影片,追蹤數超過3,710的網紅AllenFilmVFX艾倫,也在其Youtube影片中提到,#C4D #Octane #電影場景 #CG場景 #寫實CG C4Doctane 一小時做出頭文字D電影場景!(上)【AllenFilmVFX艾倫】C4DOctane makes an initial D movie scene in one hour! (Part 1) 第二期初階課程開始報名了...

建模教學法 在 Sydney Chen ? Instagram 的最佳解答

2021-09-24 11:33:47

《美國動畫系研究所在學什麼?》 —— 來模仿下小紅書式聳動標題😂 今天心血來潮就來分享一下在南加大動畫系就讀的心得跟介紹我的科系吧~也算是以後自己會想回憶的紀錄 🎨電影學院下的動畫系 隸屬於南加大電影學院School of Cinematic Arts裡面的動畫系Animation & Digit...

建模教學法 在 ?賭Sir|數學考試專家 Instagram 的最佳貼文

2021-01-12 07:52:14

賭Sir,又話DSE備試王,做乜講啲咁嘅嘢?😒😳⁣⁣ ⁣⁣ 是咁的,我幾年前有個學生,同樣遇到咁嘅困擾,最終佢選擇咗分手,點知分咗又後悔,個心更加囉囉攣,專心唔到。咁嘅狀態,備鬼到試咩!🤨⁣⁣ ⁣⁣ 我成日都話,考試就好似世界盃決賽,唔只考你能力,更加考你狀態🔥 所有嘢都要一個整體咁去衡量,正如足球...

  • 建模教學法 在 國立故宮博物院 National Palace Museum Facebook 的最讚貼文

    2021-08-31 18:00:11
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    🚚故宮創客魔幻列車🚚
    🎉開進校園報名開跑!🎉
    當國寶遇上科技,會變出什麼魔法?明明是掛在博物館裡的古畫,我們竟然能夠走入畫裡!110年的「故宮創客魔幻列車」帶來的驚喜可不只這些,透過AI、STEAM、AR/VR、MAKER等多元工具,不但活化了故宮的典藏文物,更帶動教師共創教學能力,引導學生創意思維。這項城鄉巡迴教育活動,歡迎高中、國中、國小的班級來報名!

    今年度課程響應STEAM(科學Science、科技Technology、工程Engineering、藝術Art及數學Mathematics)跨學科教育思潮,並呼應新課綱跨域多元學習理念,展開「故宮創客魔幻列車」全國城鄉巡迴教育活動,將故宮典藏融入在地特色,研發創新教案,並結合程式設計、3D建模列印技術、雷射切割等新型學習模式,連結線上開放數位典藏資源,打造智慧學習環境,啟發學生跨領域的maker精神。

    今年的創客魔幻列車已蓄勢待發,從都會、偏鄉和離島,巡迴臺灣各地中小學,滿載著故宮創新教案,提供深入淺出的美學教育體驗,讓師生們共享以文物為軸、科技為緯的跨域結合課程,活化博物館的豐富典藏,讓美感與科技對話。
    學校老師們,請快快手刀報名:
    資訊傳送門➡️➡️➡️
    110年故宮創客魔幻列車|文物融入AI+STEAM 教育全國巡迴推廣課程
    計畫內容:https://www.npm.gov.tw/Activity-Content.aspx?sno=04012725&l=1
    報名時間:即日起~110/9/10(五)18:00止,若額滿將提早關閉報名
    申請資格:全國教育部立案之公立國小至高中職學校
    辦理方式:教師可依需求選擇線上課程,或安排入校實體教學。
    報名連結::https://forms.gle/Nyc4QsoNKVqMsxVL9
    聯絡人:林小姐(02)6610-3600 分機2802,
    Email:mst@npm.gov.tw
    #讓文物充滿驚奇地走進科技的想像世界
    #轉化創作的優雅意境
    #人文與科技素養兼得
    #博物館素養導向學習

  • 建模教學法 在 雷司紀的小道投資 Facebook 的最讚貼文

    2021-06-23 17:35:21
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    【四】

    續前篇 👉 https://www.facebook.com/raysky.invest/posts/2843079382687934
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    很多人會想知道(或者問),現在 (2021/06/23) 的比特幣到底是處於什麼位置?

    這個問題的答案很簡單,可以從幾個專業的技術層面來判斷,不過因為有點門檻,因此不如來上個課唄!反正第三階段都要延長到 7/12 了,閒著也是閒著,絕對不是在嫌棄大家程度參差不齊!

    (下述附圖皆為 BLX 的日線圖)
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    1. 【比特幣目前處於:大型頂部頭肩底】
    以技術分析中的形態學來看,目前比特幣處於「大型頂部頭肩底」。

    圖中的粉紅色線是所謂的「頸線」,如果跌破了將會形成完整的頭肩底(紅線),有高機率迎來大幅下跌。

    昨天 6/22 比特幣一度爆跌至 30000 美金以下,不過並沒有突破頸線,而是快速插針後便迅速反彈,因此又出現了在做 W 底(黃線)的型態。

    換言之,這幾天將會是滿關鍵的時期,因為根據歷史經驗,如果跌破前低後很快(數天內)就拉回的話,MACD 就有機會出現背離。白話文來說,就是指跌勢正在慢慢減緩了。

    當然,這並不代表就一定會止跌(也是有可能一直背離一直跌的),但根據統計,在出現「背離」的狀況時,會是比較樂觀的訊號。
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    2. 【比特幣目前處於:魚尾巴的末升段】
    前篇有提到「跌不過前高」的經驗,而「魚頭、魚身、魚尾」的說法,也是被廣泛討論的經驗之一,無論在幣圈或股市都是。簡單說一下,在每一次牛市大漲的時候,有些人習慣稱這段漲幅為「魚身」,因為是最肥美的部位,而且當魚身出現時,往往會引起更多人在網路上關注、參與及討論,不過這時上漲的動能已經慢慢式微,剩下進場的人只能吃到比較沒肉的「魚尾」,所以也誕生出「我吃魚身,魚尾給別人」的玩笑話。(另一種說法是:「魚身:行情的主升浪部分,肥美肉多,相對安全且好操作」,「魚尾:最後的衝刺階段,有時候肉很多,有時候肉不多,但確定的是不好操作」)

    在比特幣上也有「魚身&魚尾」的型態,順序是這樣的:魚身(牛市主升段) -> 下跌過渡期(遵守「跌不過前高」) -> 魚尾(牛市末期)的狀況。

    重要的是,現在比特幣有非常高的可能性,正處於「下跌過渡期 -> 魚尾」的階段。千萬別以為魚尾巴就不肥美,因為根據前兩次的狀況,魚尾巴都熬出了1000%左右的高湯:

    🍀 2013 年:過渡階段歷時 84 日,魚尾上漲階段歷時 140 日,漲幅 1250%。
    🍀 2017 年:過渡階段歷時 28 日,魚尾上漲階段歷時 147 日,漲幅 932%。

    自從 519 後,下跌已經持續將近 40 天,如果歷史沒被打破,那現在就是處於「下跌過渡期」的位置,並且有非常高的機率會迎來「魚尾」。
    -
    3. 【比特幣目前處於:1.618 的黃金分割率位置(費波納契回測)】
    數學上有所謂的黃金比例,由畢達哥拉斯和歐幾里得所發現,被視為是「美的體現」。1.618 (或0.618) 這個數字,在自然界(鸚鵡螺的螺紋)、建築界(帕德嫩神廟)、藝術界(米開朗基羅《創造亞當》、動畫界(黃金比例燒賣)中都可以看見其蹤影。

    在股市和外匯市場上,黃金比例(黃金分割率)常被很多人用來判斷回測支撐的位置,經年累月下來,目前普遍共識是 0.312、0.5、0.618 這三個位置會是支撐位。

    有趣的是,如果你把比特幣做黃金分割率的分析,將會發現前兩次 2013 和 2017 年,當比特幣從「魚身 -> 下跌過渡期」的時候,其實都摸過 1.618 這個位置,並且事後證明此位置都是強支撐,因為接下來便迎來 1000% 左右的「魚尾」漲幅(在黃金分割率上是 17.944 的位置)。

    此時此刻,比特幣正好也在 1.618 的位置。若是歷史沒被打破,那接下來有很大機率會漲到 17.944 的位置,也就是 29~30 萬美金的價格。

    (比較敏銳的人就會發現,黃金分割率其實就是把第二點的「魚尾魚身」理論進行數值化建模)
    -
    好了,上課上完了。

    為了驗證大家有沒有吸收進去,現在請闔上書本,立刻來個隨堂小考!

    總共會出兩題,請擇一作答即可:

    Q1:「請利用本堂課教學的內容,來分析現在比特幣的定位,以及未來可能的走勢脈絡。(歡迎補充額外內容,可以作為加分項)」
    Q2:「請提供一首好聽的歌,老師我的歌單已經聽到重複了,要更新一下XD」
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    (續)👇
    https://www.facebook.com/raysky.invest/posts/2846609942334878

  • 建模教學法 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文

    2021-05-28 14:39:22
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    跨界圍攻:「AI 視覺」公司已集體殺入智能駕駛圈

    2021-05-22
    雷鋒網

    如今的智能汽車賽道,說挨肩迭背也不為過。

    新勢力派引領變革,最為二級市場所看好;泛網際網路派占流量高地,擅技術遷移;傳統車企派根基夯實,品牌名聲享譽在外。

    甚至財大氣粗的某地產派也曾放下豪言――力爭 3-5 年成為世界規模最大、實力最強的新能源汽車集團。

    如華山比武般,大俠們個個嚴陣以待,各方勢力黃巾高擎,左右開弓。

    你看看,前有行業鐵幕,中夾破釜沉舟之心,後是險峻江湖,哪還有初進牛犢的落腳之處?

    即便如此,在月前燥熱尚未消退的上海車展後,鮮少被提及的AI視覺公司還是擠了進來。

    看慣了巨頭們的聲勢浩蕩,轉身發現AI視覺企業們的入局講究一個循序漸進,起承轉合。

    而他們的悄然進入,也給智能駕駛領域增添了幾段新故事。

    海康威視:左手自研、右手投資

    AI安防老大哥海康,深耕智能駕駛市場履行一貫的低調風格。

    其對智能駕駛的綢繆始於2015年,當時海康內部計劃開展新業務,起初確定的業務有三:海康汽車電子、海康機器人、海康螢石。

    2016年7月,耗資1.5億的海康汽車技術正式成立。

    在此前後,海康還分別於2016年6月投資了威視汽車科技,2017年7月成立了海康汽車軟體。

    2018年是海康智能駕駛的上升之年,市場渠道、技術研發上均有突破。

    2018年2月,他們上線高級駕駛輔助系統、自動泊車APA+,同年又成功打入2019款保時捷卡宴的配置中。

    汽車產業以穩為重,鏈條長、利益盤根錯節,新入者切入並不容易,而海康卻出其不意一舉打入高端。

    數據顯示,截至2018年底,海康汽車已經通過了20家OEM的審核並成為其合格供應商,公司的主要客戶包括一汽集團、北京汽車、上汽榮威、上汽名爵、本田汽車等。

    其中,定點項目超過200個,已量產的項目超過100個,覆蓋500家渠道合作夥伴。

    成立子公司自研之外,投資也是海康較為看中的一大路徑。

    在成立汽車電子公司之前,海康就曾在2016年入股毫米波雷達企業森思泰克,並成為後者的第二大股東。

    2013年成立的森思泰克既是毫米波雷達第一批探路者,也是成績較為優秀的領軍企業之一。

    森思泰克創始人秦屹是英國海歸的雷達專家,在英從事雷達研發和製造十餘年。

    據悉,森思泰克所聚團隊成員中80%具有軍工背景,掌握雷達硬體、軟體和量產工藝等幾乎全部核心技術。

    據悉,森思泰克毫米波雷達在北京、石家莊設研發中心,在蕪湖設總廠,在杭州設車載事業部。

    石家莊,有軍工雷達大本營之稱,軍民毫米波雷達研發人才密集,且電科雷達研發54所和13所都在石家莊。

    森思泰克也頗為爭氣。

    2019年,思泰克首次實現大批量77GHz車載毫米波雷達國產化、突破國際巨頭壟斷。

    森思泰克的77GHz毫米波雷達成為國內首個真正實現「上路」的ADAS毫米波雷達傳感器。

    目前,森思泰克已成為紅旗、一汽、韓國現代、東風日產、長城、長安等國內外車企體系內供應商。

    海康與森思合作的高分毫米波成像雷達+視覺融合技術,或許將對壘低線束雷射雷達。

    大華股份:立足整車,三電、網聯、自動駕駛多點齊發

    零跑汽車脫胎於大華股份的汽車部門,獨立後獲得了大華股份的技術和資金支持。

    2015年,大華股份副董事長兼任大華股份CTO朱江明親自下場,成立零跑。

    經歷2019年新能源補貼大退坡,不少新勢力造車企業已經出現嚴重資金問題,且變現存疑。

    零跑汽車亦不例外。

    2018年,零跑虧損 3.07 億元後,2019 年上半年又持續虧損約 2 億元。

    2019年1月4日,零跑汽車第一款車S01上市,該車2019年全年交付約1000輛。

    對於連續虧損的零跑,唱衰論一直也在網上發酵。

    朱江明對此表示,「即使不融資,零跑也能再活三年。」他透露,大華股份將持續為零跑輸送資金,「當然我們希望能更多的融資,發展得更快些。」

    在經歷融資受阻後,2021年伊始,零跑官宣融資43億元,合肥政府投資平台亦在其中。

    今年年初,此前曾投資蔚來的合肥市政府與零跑方面簽訂戰略合作協議,未來合肥方面將對零跑B輪融資投資約20億元,並展開更多合作。

    現金流方面,從不被業界看好,到巨額融資的到帳,仿佛又讓市場看到了可能性。

    技術層面,零跑汽車稱自主研發了三電系統、智能網聯繫統、自動駕駛系統三大核心技術,並完全掌握自動駕駛核心硬體平台和算法技術,實現對自動駕駛感知、決策、執行層關鍵技術的自主化全覆蓋。

    產品層面,零跑汽車目前旗下擁有3款量產車型,分別為:零跑T03、零跑S01以及零跑C11。

    三款產品風格各異,銷量不一。

    2020年,零跑汽車官方消息稱,2020年累計銷量達11391輛,其中T03為主力軍,貢獻了10266輛。

    創始人朱江明也底氣頗足:「2023年零跑進入造車新勢力TOP3、2025年在國內新能源汽車市占率達到10%」。

    商湯:求精感知技術,並進艙內艙外

    與其他AI獨角獸相比,商湯在自動駕駛上布局較早,也更全面。

    2017年進軍自動駕駛,商湯的汽車產業布局可分為艙內(智能車艙)和艙外(智能駕駛)兩大層面。

    智能車艙層,基於前裝量產解決方案,以視覺感知技術為錨點,由點及面,覆蓋用戶從上車到用車的多個場景。

    商湯的SenseAuto Cabin智能車艙解決方案包括駕駛員感知系統、座艙感知系統、智能進入等等功能。

    據悉,在過去的兩年多時間裡,商湯已經拿下了30多個國內外頭部夥伴的智能車艙定點量產項目,覆蓋車輛總數超過1300萬輛,其中10 余個項目已經實現了量產交付。

    智能駕駛層,商湯選擇與主機廠合作,做汽車廠商(OEM)及一級供應商(Tier1)的解決方案供應商。

    在自動駕駛感知、決策和執行三大要素中,汽車廠商和Tier1占據重要角色。

    2017年,商湯與OEM廠商本田簽訂了為期5年的長期合作協議,研發適合乘用車場景的L4級自動駕駛方案。

    2018年,商湯完成杭州、上海半開放場地內實現無接管自動駕駛。2019年,在日本落地「AI自動駕駛公園」,將用於自動駕駛汽車的研發和測試,並面向公眾開放。

    商湯的自動駕駛業務定位,是以視覺為主,其他元素為輔。

    視覺之外,商湯在高精度地圖和雷射雷達、毫米波雷達等方面皆有技術儲備。

    通過搭配多種不同傳感器,實現感知、分析預測、決策規劃控制、城市級三維地圖重建及無人車高精度定位能力等技術功能。

    目前,商湯對自動駕駛技術進行了多次疊代,形成了一套較為成熟的智能駕駛方案:SenseAuto Pilot智能駕駛解決方案,聚焦 L2+ 級高級輔助駕駛至L4級自動駕駛創新,並在上海車展首次發布SenseAuto Pilot-P駕駛領航方案。

    軟體之外,2019年3月,商湯還推出首款原創機器人SenseRover X自動駕駛小車,這是款針對自動駕駛的教學產品。

    奧比中光:戰投+自研,兩條腿走路

    奧比中光是AI初創企業中對智能汽車投入最多的公司之一。

    作為一家AI 3D感知技術方案提供商,成立於2013年的奧比中光現今已在3D傳感領域深耕近8年。

    3D傳感作為人工智慧領域最核心的視覺感知技術,融合了晶片、算法、光學、軟體等多交叉學科技術,是人工智慧時代感知識別、新型人機互動等最為核心的技術載體。

    除3D結構光外,奧比中光在雙目、iTOF、dTOF、雷射雷達等主流3D視覺感知技術領域也有長遠布局。

    早在2018年,奧比中光就投資雷射雷達晶片級解決方案提供商飛芯電子。

    飛芯電子成立於2016年,是一家專注於光電設備、雷射雷達研發、集成電路設計的高新技術企業。

    成立僅2年,飛芯電子獲得了博世等注資。

    據悉,飛芯電子以研發、生產雷射雷達系統及核心晶片為主要業務,客戶群體主要面向國內外汽車、機器人、無人機等生產研發廠商。

    飛芯電子稱,其針對行業痛點,採用了連續波載調製或相干外差探測方案,利用焦平面點雲測距技術,滿足較高的空間解析度和較大的視場角,探測距離可超過200m,且無需複雜昂貴的機械掃描裝置,不斷提高系統可靠性,也使獲得的圖像更為清晰。

    2019年4月,奧比中光成立車載3D視覺傳感方案提供商奧銳達。

    奧銳達的業務重心在智能座艙,產品包括ToF攝像頭模組、雷射雷達等硬體以及3D ToF智能座艙方案。

    承襲了奧比中光的3D視覺感知技術,奧銳達可為智能汽車帶來DMS、OMS、手勢識別、人臉識別、身份驗證等多種3D化智能功能。

    其金融級安全的3D人臉識別方案,保護駕乘人員的信息安全;通過3D-ToF 攝像頭,實現多區域手勢控制;同時,智能汽車還可以通過3D信息,判斷駕乘人員體型、座艙內位置等。

    近日,奧銳達還發布了為智能汽車量身定製的3D ToF智能座艙方案。

    虹軟:主攻艙內,走軟硬一體之路

    2018年,為應對手機市場見頂飽和,虹軟正式將業務從智慧型手機領域拓展至智能汽車、IoT等領域,一舉橫向突進自動駕駛市場。

    虹軟科技創始人兼CEO鄧暉曾表示,未來每輛汽車裡都有10個以上的攝像頭,智能座艙將成為智能駕駛視覺AI的重點應用場景。

    與其手機定位一樣,虹軟的智能汽車走軟硬一體解決方案,力圖做車載視覺一站式解決方案的供應商。

    從招股書看,截至2018年底,虹軟科技的「汽車等loT產品」的業務收入僅367.95萬元,占比不足1%。

    與多數視覺企業加裝雷射雷達等技術不同,虹軟的的自動駕駛解決方案完全基於視覺層面,且核心聚焦在車內智能。

    虹軟科技的智能駕駛視覺解決方案,包括車內安全駕駛預警、駕駛員身份識別、車內安全輔助、輔助駕駛預警、自動泊車等眾多解決方案。

    2019年3月,虹軟入股開易(北京)科技,後者主營業務包括主動安全智能終端(ADAS+DMS+人臉識別)、SDK軟體服務以及硬體整體解決方案。

    2019年,虹軟在科創板上市。

    虹軟表示,其在計算機視覺領域積累深厚,融合其暗光高反差拍攝、防抖等影像視頻增強算法技術,即使在車內光線不佳、人臉角度多變、車輛晃動等特殊情況下,也能夠很好地完成車輛周圍環境監測和車內人員監測等功能。

    上市後,虹軟大力布局智能汽車及其他 IoT 智能設備領域,目前成效初現。

    據虹軟表示,智能汽車板塊2019年開始真正量產。

    數據顯示,2020年,智能駕駛視覺解決方案業務增長較快,實現營業收入6592.99萬元,同比增長310.61%。

    據悉,虹軟智能駕駛相關產品包括DMS(駕駛員識別系統)、ADAS(高級駕駛輔助系統)、BSD(盲區檢測系統)、OMS(乘客識別系統)、Interact(視覺互動系統)、Authenticate(生物認證)、AVM(3D環景監視系統)、AR HUD(AR抬頭顯示)和智能後備箱等各類以核心算法為基礎的相關軟體解決方案。

    高工智能汽車研究院數據顯示,DMS(駕駛員識別系統)的算法業務是其智能汽車業務的主要收入來源。

    虹軟今年透露,其智能駕駛業務已實現37+7個前裝車型定點開發(37款量產車型定點,7款車型預研),以提供純算法為主,公司直接與Tier1或整車廠簽約,涉及多家國內主流車企(含造車新勢力)及部分合資車企。

    格靈深瞳:最早入局,協同成長

    成立於2013年,格林深瞳是最早的一批AI視覺公司,也是最早一批投入自動駕駛的AI視覺公司。

    當年,格靈深瞳聯合英特爾研究院院長吳甘沙、國家智能車未來挑戰賽冠軍團隊負責人姜岩等一同創辦了一家專注於自動駕駛領域的公司――馭勢科技。

    2016年,馭勢科技在北京誕生,格靈深瞳作為投資方入股馭勢科技。

    過去五年,馭勢科技在洶湧潮水中奮力前行。

    2017年1月的CES,馭勢科技向世界推出了無人駕駛概念車「城市移動包廂」,該車型成為了全球第三款獲得紅點設計大獎的無人車。

    同年,這家公司分別在4月和6月,於白雲機場、杭州來福士率先展開面向普通公眾的無人駕駛商業化運營。

    今年1月21日,香港國際國際機場宣布,由馭勢科技與香港國際機場管理局共同研發的無人駕駛物流車將替代人力駕駛拖車,承擔往返機場和海天客運碼頭的行李運輸任務,意味著其在機場的運用已逐步上量。

    在過去的一年中,馭勢科技與長安民生物流、一汽物流、巴斯夫(BASF)等數十家企業建立了商業合作。

    據透露,在國內某豪華品牌車型上,馭勢科技提供的軟體算法也已前裝量產,並幫助該自主品牌率先推出 L3 級自動駕駛功能。去年馭勢科技交付了數百套「AI駕駛員」,實現年度業績同比增長150%。

    前不久,馭勢科技宣布完成累計超10億元人民幣的新一輪融資,在這場融資中馭勢科技獲得了國家資本的參投。

    馭勢科技在無人物流埋頭苦幹,潛心鑽研,其成績是在無人物流領域的業務布局幾乎占到了國內市場的70%。

    2016年誕生至今,馭勢科技經歷萬千辛酸,在密如繁星的棋子中探索出一條最優解法,以機場定式,在精進自我的路上捨命狂奔。

    而格林深瞳的自動駕駛之路,也隨著馭勢科技越走越遠。

    曠視:立足AI視覺,做車載全套解決方案

    2018年11月,曠視曾公開展示過車載AI視覺解決方案。

    彼時的曠視,其解決方案基於車載系統和駕駛過程的人臉解鎖、帳戶切換、駕駛員識別、多模態交互等功能為主,並收取相應軟體使用費和服務費。

    「人臉解鎖」可通過車外的攝像頭捕捉駕駛員人臉信息並進行身份的識別與確認,實現人臉解鎖車門、臨時授權人臉解鎖車門;

    通過車內的攝像頭實現刷臉啟動發動機、保險箱等,「帳戶切換」功能可通過人臉識別無感知精準識別駕駛員身份,配合車載智能系統,快速調整用戶預設的車輛各項個性化配置(座椅位置、反光鏡角度、空調溫度、音樂、燈光、導航等)。

    「駕駛員識別系統」可通過車內攝像頭,實時查看駕駛員駕駛狀態和行為,在駕駛員出現疲勞駕駛或分心駕駛跡象時觸發預警,保障行車安全。

    曠視曾表示,其與蔚來汽車實現了未來在智能汽車應用上的深度合作,真正的無人駕駛商用較遠,曠視聚焦對人類駕駛員的理解和輔助。

    的盧深視:基於3D視覺相機,為產業賦能

    的盧深視在智能汽車領域的角色,更多是與第三方合作的方式。

    作為三維視覺領域的佼佼者,的盧深視在高精度深度感知成像、三維實時高精度重建、三維跟蹤識別及感知等技術方向上深耕多年。

    上月,的盧深視出席了2021全球自動駕駛高峰論壇,並展示了其最新3D CV相機及其應用。

    的盧深視兩款自研3D CV相機,其在5米範圍誤差小於1mm,指標超越國際3D相機巨頭,量產良率達99%以上。

    基於前端低功耗嵌入式平台,兩款相機均可實現非接觸式精準識別,基於結構光原理,更可還原人臉高精度3D細節信息,通過人臉立體尺寸信息精準辨識人員身份,同時對於二維和三維攻擊識別正確率高達99.99%。

    多提一句,安全性上,可達金融級別。

    據悉,除了智能汽車領域,兩款相機也在智能家居、金融支付、智慧交通等領域展開布局。

    智能駕駛:AI視覺第二春

    AI視覺眾企入局智能駕駛賽道,並非跑題創作。

    其一,布局智能駕駛,是戰略向外牽引使然。

    自計算機視覺出走實驗室樊籠,AI安防、自動駕駛便拿到一大波投資人的「S卡」。

    當年AI落地之時,安防提供了絕佳的土壤,AI公司在此實現技術與產業的交融。

    期間,AI與安防彼此成就:

    安防向世界輸送的海大宇等驕子,幾乎主導了全球安防市場話語權,行業極速擴容,向城市各個領域蔓延。

    AI獨角獸們也從安防起家,並逐漸走向千行百業,邁向全域。

    左邊是AI安防成主要營收來源,右邊是AI安防逐漸占領一席之地。擺在入局者眼前的,是如何保持縱向持續增長的必答題。

    擺脫路徑依賴,尋找AI安防之外的市場,已是當務之急。

    如果說,過去五年,AI視覺公司的路徑是「通用AI SDK 重定製集成項目實施」的話,那麼未來五年,他們可嘗試「非標領域的標準市場 形成標準化產品 低成本規模化複製」的路子。

    非標領域的標準市場在哪?自動駕駛、醫療、晶片赫然在列。

    縱觀AI市場,目光所及賽道幾近全員虧損,掘金志認為,與高成本人力無關,因為虧損在放大;與硬體儲備也無關,因為可以OEM。

    核心在於:AI安防未能標準化,項目需求又無窮多。

    那就去標準化市場?有人問。

    標準化市場可以一夜之間把價格做到無窮低,但高額運營支出非AI企業所能承受。

    標準化市場上不去,定製化市場下不來,AI公司的突破口在哪?答案是:非標準化市場裡找到標準化路子。

    賽道上,自動駕駛正是明顯的非標領域的標準市場。與AI安防共通的是,智能駕駛初創企業也依賴資本輸入。

    但前者場景碎片化、項目定製化,產品標準化之路漫漫;後者以智能汽車為載體,技術上軟體定義、人機協同一旦成型,會一招吃遍天下鮮。

    眼下,不少智能駕駛新勢力已實現產品量產,並獲得一定規模的現金流。

    對於一眾搶灘的各路豪傑,AI視覺的入場似乎有些遲。

    但智能汽車賽道正熱、格局未定,智能汽車產業鏈長、細分領域繁雜,此時入場的AI視覺,你可以說它入場稍晚,但不能說它機遇不在。

    其二,自動駕駛或是計算機視覺技術應用必登之高峰。

    近幾年,機器學習持續深入,計算機視覺應用亦有了飛速進展。

    千山萬水跨越的人臉識別小山,是AI最成功,也最基礎的一環。

    真正的AI,是貫穿感知-決策-執行的長鏈條,這一點在自動駕駛上體現得尤為極致。

    感知層,通過各類硬體傳感器捕捉車輛的位置信息以及外部環境信息;

    決策層的「大腦」,基於感知層輸入的信息作環境建模,從而形成對全局的理解並作出決策判斷,再向車輛發出執行的信號指令;

    最後的執行層,將決策層的信號轉換為汽車的動作行為。

    自動駕駛技術是人工智慧、高性能晶片、通信技術、傳感器技術、車輛控制技術、大數據技術等多領域技術的結合體,落地難度之大,各路AI無不動容。

    計算機視覺應用場景萬千,自動駕駛無疑是極具挑戰性、最具想像力的一條。

    越是長在懸崖之巔的花,越讓人著迷。

    一直以來,在環境感知環節,存在AI視覺與雷射雷達技術路徑之爭。

    不管何種路徑更優,已經在視頻物聯領域經歷過殘酷驗證,AI技術儲備上,AI視覺企業們也已攢下不少經驗。

    狼多肉少,能吃幾成飽?

    「自動駕駛是很低級的行業嗎?所有人都想來分一杯羹。」

    這調侃入局者們聽了,大抵會覺得分外委屈。

    大多數困在第一道門檻,錢。

    「沒有200億不要造車」的聲量振聾發聵,造車明星蔚來也曾資金一度跌入谷底。

    雖說AI視覺公司除了大華的零跑汽車外,其他參與者目前都專注於智能駕駛硬體和系統,但這也是個昂貴的行當。

    不少企業本身依靠資本輸血,是否有更多資金和精力參與自動駕駛廝殺,是他們需要思考的問題。

    行業壁壘不容小覷。

    汽車產業發展百餘年才形成了一套嚴謹而完整的生產流程和制度,乃至於衍生出了一套基於安全的工業文明,不是後來者們在短短的幾年時間裡就能夠顛覆的。

    作為智能汽車的核心體現,自動駕駛技術遠未達到成熟的程度;車艙內的智能化體驗也還有豐富的想像空間。

    換言之,如果跨界選手想要在智能汽車的世界裡找到自己的一席之地,不僅要高度重視安全這一話題,還要擁有強大的軟體能力。

    但在前一輪前沿傳統主機廠以及蔚來、小鵬、理想等新造車勢力的人才軍備賽過後,新入局的玩家要如何吸納更多的專業人才?又如何權衡來自世界各地的人才的意見和建議,從而做出最終決策?

    與此同時,智能汽車的研發不是一件只要懂軟體就能夠做成功的事情。

    隨著電動化、智能化大潮的到來,造車的門檻看似降低了不少,但在這一過程中遇到的內因外因的難題,可能遠比想像中的要多。

    行業資源尚需積累。

    相比AI安防、智慧城市等領域,AI視覺跨界者在智能汽車領域品牌影響力和渠道資源不足,短期內,造血盈利能力較低。

    而且,AI視覺企業布局智能駕駛時間不一,技術雖有共性但終究有別,相較於大多數垂直企業,尚有諸多不足。

    故可見,過去幾年,即使AI視覺巨頭,步伐也較為謹慎,大多圍繞艙內智能、ADAS市場。

    如果說巨頭們跨界,自帶熱搜體質,AI視覺企業跨界的光彩,多少暗淡了些。

    前者身家優渥,拿著頂流體驗卡入場,高屋建瓴,後者更多是以小舟,涉鯨波。

    當然,隨著技術日進一桿,資源聚沙成塔,營收逐年增長,他們將投入包括但不限於研發、營銷、資本等層面,難保這一葉扁舟,哪天出其不意成為可遠航的重磅郵輪。

    莫道桑榆晚

    眾多跨界玩家湧入智能汽車,激發了新的生機。

    無論從何種角度來看,智能汽車的市場都蘊藏著無限機遇。

    這個市場需要鲶魚的存在。

    在新時代的風潮之下,我們固然期待看到不斷有實力強勁的新玩家們入局,留下中國智能汽車史上濃墨重彩的一筆。

    我們也殷切地希望,這是一片能夠承載百花齊放,充滿新的生機和活力的沃土,而不是拔苗助長的投機者的港灣。

    憑藉先發優勢,不少入局者或已暫列行業前位,但隨著各方力量的持續加碼,後來居上也並非不無可能。

    保持警惕,時刻成長。

    資料來源:https://www.chinahot.org/science/83632.html?fbclid=IwAR2Mm9ZU17srF7sCywqUPw-hmRAyGN_sN9XnL0_Q6mE4bUYwUpgGNX3wHps

  • 建模教學法 在 AllenFilmVFX艾倫 Youtube 的最佳貼文

    2021-08-12 18:00:23

    #C4D #Octane #電影場景 #CG場景 #寫實CG
    C4Doctane 一小時做出頭文字D電影場景!(上)【AllenFilmVFX艾倫】C4DOctane makes an initial D movie scene in one hour! (Part 1)

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    00:13 事前準備 如何找參考?
    02:02 開啟C4D做建模路面
    03:37 建模山坡
    04:16 開始種樹
    06:59 增加樹叢
    07:30 路面上貼圖材質
    09:31 免費領取樹木包的方法 (分享在IG限動,並@兩位朋友留言)
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  • 建模教學法 在 AllenFilmVFX艾倫 Youtube 的精選貼文

    2021-07-29 13:11:39

    #C4DOctane寫實密技!! 工欲善其事!必先調好數值!【XGFXTV】
    這次主要跟大家分享Octane有兩種渲染模式,應該如何做抉擇以及調整參數
    有大部分的朋友問說為什麼我做出來的東西這麼假?還輸出這麼久....
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  • 建模教學法 在 AllenFilmVFX艾倫 Youtube 的精選貼文

    2021-07-22 19:40:08

    C4D設計頂梁柱~新手看這邊!選對渲染器!讓你開局就逆天!!【XGFXTV】
    【如果我有一套新 #GPU渲染器…】
    該如何讓自己的設計作品更逼近於現實呢?
    當然是使用一套好的渲染器啦
    今天,要來介紹兩款 #遐光激推 GPU渲染器
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    計算時,絕不像台灣無良建商一樣偷工減料
    一定仔細的讓每一道光線 #精確 的表現在作品上
    而專業軟體百百種,有 #即時UI介面 的卻非常稀少
    最適合 #厭倦來回切換觀看模式和渲染模式 的你!
    適合製作:Scatter、材質球、3s材質、輝光效果、景深、運動模糊、玻璃

    ❮ 我全都要!所有物理屬性全 hold 住 ❯
    #Redshift 是一款真正的 #有偏差渲染器
    不但速度快、功能齊全
    還能像 #大神控場 一讓你排除所有燈光、物體的物理屬性
    但也因為工作流程較為覆雜,所以學習成本相對比較高
    適合製作:霧、體積光、大場景渲染
    ➤ 看到這裡,你還是疑惑「我的作品到底用該哪一種」嗎?
    簡單為大家做個分類:
    若為平面設計
    Octane的效能已經足夠強大
    影片製作則推薦使用Redshift
    它的「排除」的功能,對於立體影像製作真的大有幫助!!

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