二、项目配置 一般情况这里是要进入项目的创建和配置了，而因为Google这边比较特殊，你可能需要先上架一个应用上去，我这边的正式版的，你可以试试测试版行不行，有应用之后我们就可以通过选择应用，使配置的...在后面我们就可以直接在xml中通过map去设置地图的一些属性了。...四、定位当前 上述的内容对你毫无难度，我们继续往下走，现在地图加载出来了，我们最实际的想法就是定位当前所在位置，那么要怎么做呢，这里分为两种方式，无论那种方式，我们都需要先获取位置权限。...useViewLifecycle - 此属性必须与 SupportMapFragment 对象一起使用才有效，它用于指定是否应将地图的生命周期与 fragment 的视图或 fragment 本身关联。...③ 地图点击事件 关于地图的事件我们主要讲述点击事件，比如我们点击哪里就移动地图到哪里，这是很常用的一个功能，实现起来也很简单，在configMap()函数中添加如下代码： // 地图点击事件
他们把EVA建造成一个没有实体的半身像，与蓝人乐队(Blue Man Group)中沉默但面容生动的表演者非常相似。...经过数周的拉扯电缆使EVA微笑，皱眉或沮丧，研究小组注意到EVA的蓝色，无实体的脸可以引起他们的实验室伙伴的情绪反应。...经过多次改进和迭代，EVA获得了从相机读取人脸手势并通过镜像人的面部表情做出响应的能力。 为了让EVA知道自己的脸是什么样的，研究人员拍摄了数小时的EVA随机做出的面部表情的视频。...然后，就像人类在Zoom上观看自己一样，EVA的内部神经网络学会了将肌肉运动与自己面部的视频片段配对。...经过几次改进和迭代，EVA获得了从相机中读取人脸手势并通过镜像人类的面部表情做出反应的能力。 研究人员指出，EVA是实验室中的一项实验，模仿与人类通过面部表情进行复杂交流的方式还有很大差距。
无人驾驶汽车的优势和劣势 无人驾驶汽车有很多潜在优势，尽管这个概念有点吓人。他们不会疲劳驾驶，不会被后座的小孩分散注意力。...他们不容易走神，同时因为车载传感器及设备，他们比人类更擅长于发现各个方向的障碍--很远就知道危险并且更加快速的做出反应。 在实际驾驶方面：电脑软件能够精确的计算出停车距离，刹车速度及缓冲空间。...谷歌说，它的车现在能够同时感应数百个不同的物体——行人、公交车、交通协管员手举的“停车”的牌子，或者骑自行车的人做的可能转弯的手势”但是要他们能识别出人类能够识别的所有事物，并且做出适当的反应，还需一段时日...有一个领域工作仍需完成，那就是减少这些汽车对先已存在的地图信息的依赖。如《亚特兰大》报道，谷歌的汽车之所以能够在加州山景城行驶的表现如此好，是因为他们提前配备了此区域非常详细的地图。...特拉斯在今年下半年将推出一款新软件，它将使特定型号的特拉斯车拥有一定的自动驾驶能力。 他们中的一些会慢慢在停车场转悠着来接你，另外会在高速路上自动做出线路改变（像一个高级的巡航控制系统）。
最近公司SDK新搞了个功能，手势滑动地图后，要具备惯性滑动效果的功能。...安卓是先做出来了，然后给我看，由于我早体验过某鸟地图，某鸟地图也有这种效果，加上安卓做得确实不错，还在忙着研究OpenGL的我也只能先放下手中活，看着新功能默默构思了。 先把结果放出来： ?...寅时室内地图.gif 讲一下写这篇文章的原因：安卓是由于有系统的api，在滑动手势结束后调用系统自有api，传入手势结束时的速度(x方向和y方向)就能由系统自己做完往后的操作。...所以，在我做出这个效果之后，我得将它分享出来，给有需要的人提供思路,也希望能相互讨论，接受到更好的办法做出更好的效果。...CADisplayLink，CADisplayLink也是一种定时器，调用时间间隔跟屏幕刷新频率是一致的(1s60次，X出来了，好像是每秒120帧)，为了使我们动画效果高效流畅，我们使用这个。
网络环境，渲染性能 Web APP对网络环境的依赖性较大，因为Web APP中的H5页面，当用户使用时，去服务器请求显示页面。...同时，H5技术自身渲染性能较弱：对复杂的图形样式，多样的动效，自定义字体等的支持性不强。...百度手机助手H5页面，顶部Banner支持手势左右滑动切换。这一操作与浏览器自身手势是冲突的。 再如，基于浏览器的Web APP在打开新的模块中的页面时，大多会新开窗口来展现。...在制定路线的体验中，如图： Web 版地图耗费的流量大于Native版，且不能预先缓存离线地图。对于地理位置的判断也是基于宿主浏览器，而非Web地图本身。...相反，Native 版地图，能够直接访问用户的地理位置，能够很清晰的为用户展现App规划的路线，并能轻松的查看多种路线方案，以便做出符合自己的最佳方案。
选文/校对 | Aileen 翻译 | 姜范波 如何刺激免疫系统对肿瘤产生反应，是个神秘莫测的事。 激发T细胞（右边）攻击癌症细胞（左边）是癌症疫苗研究的核心。...如果成功，它可以推动个体化癌症疫苗的开发。这些变异的蛋白质片段，激发机体针对它们的自然免疫反应。因为这些突变仅存在于癌症细胞中，在正常细胞中没有，人们希望这可以提供一种无毒的方法来攻击肿瘤。...他们组织了30多家使用算法的实验室，对同样的DNA和RNA应用各自的秘方。...另外数十个实验室检测肿瘤组织中的T细胞是否识别了这些片段，并被它们所活化——这是一个好的靶标标志。联盟不会公开赢家名单，而是希望利用最准确的算法为临床试验设计疫苗。...Pardoll辩称，这个领域需要更快、更简便和更精确的实验室检测方法来确定哪些突变能够最好的激发T细胞反应。“关于做出最完美的预测的规则，我们知道的还不够多。”
手机的两个摄像头拍下一对图像，然后设备立即开始自己的工作，从这些图像中计算出“深度地图”，这是一种编码框架中所有计算出的距离的图像。 结果是这样的： ?...在背景中，一个算法会同时观察深度地图和手机运动检测系统捕捉到的摄像头的微小移动。然后深度地图基本上被调整成正确的形状，与他们的邻居对齐。...然后深度地图变成了3D网格(一种二维模型或外壳)-把它想象成一种纸状模型。然后，我们会检查网格是否有明显的边缘，比如前景中的栏杆遮挡了背景中的景观，并沿着这些边缘“撕裂”。...这些空间将不同的物体分隔开来，使它们看起来处于不同的深度，并随着视角的变化而移动。...最终的结果是一个对透视的变化做出现实反应的图像，使它可以在VR中看到，或者在新闻提要中作为一种双orama型的3D照片。 实际上，它不需要任何人做任何不同的事情，比如下载插件或学习新的手势。
对机器智能，邪恶计算机的担心已经逐渐成为主流，很少有科技会议上不会有人讨论AI焦虑。霍金，比尔·盖茨都在担心，而特斯拉创始人马斯克甚至投资了1000万美元，用于研究如何让机器智能处于控制之下。...这种观点的盛行与媒体和技术的改变有关，它更多是一种猜测，甚至还有点癔想成分。但这一反应了一件事实：在我们所处的时代，机器智能已经成了生活的一部分。...他发明了机器人三定律，第一条就是，“机器人不得伤害人类，或因不作为(袖手旁观)使人类受到伤害”。阿西莫夫的三定律现在仍会被提及，不过更流行的词变成了“奇点”。...Rus表示，机器人的优势在算数和负重上，在精细运动上仍比不上人类，更不用提创造性和抽象思维。无人驾驶汽车就需要精确的地图，而且只能应会可预测的环境，想要它们理解其他司机的手势还是不可能的事。...另一位MIT研究者Boris Katz就认为，我们每天都会做出很愚蠢会犯错的东西。机器之所以危险是因为我们给了他们力量，让其对感觉输入作出反应。
情绪产生于我们对所遇到的挑战和机遇的反应，并与主观体验、生理和表达方式有关，这些方式被认为能够对特定的社会环境做出适应性反应。...为了进一步探究这个问题，加州大学伯克利分校和谷歌的研究人员使用被称为 “深度神经网络” 的机器学习技术，分析了上传到 YouTube 上的约 600 万个视频片段中的面部表情，这些视频来自北美、中美、南美...在线地图显示了与 16 种情绪相关的各种面部表情 研究人员还创建了一个在线互动地图，展示了该算法如何跟踪与 16 种情绪相关的面部表情变化。...首先，研究人员使用机器学习算法记录了全球 600 万个事件和互动视频片段中的面部表情，这些视频片段包括看烟花、高兴地跳舞或安慰哭泣的孩子。...研究结果表明， 我们用来表达情绪反应的 70% 的表情是跨文化共享的。
在元宇宙中，空间计算技术承担着构建虚拟场景框架的重任。空间感知与定位空间计算技术首先要解决的是对物理空间和用户位置的精准感知与定位。...同时，借助AI的机器学习算法对元素的运动趋势进行预测，提前预判元素在后续帧中的位置和状态，让渲染系统提前做好准备，确保动画过渡的连贯性。...通过基于物理的渲染（PBR）技术结合AI算法，系统可以实时模拟光线在不同材质物体表面的反射、折射、散射等效果，以及阴影的生成和变化，使虚拟场景中的光照效果更加自然、真实。...在元宇宙中，用户通过身体动作、手势、语音等多种方式与虚拟环境进行交互，空间计算技术将这些交互信息准确地传递给AI系统，AI则根据这些信息做出相应的反应，为用户提供个性化的服务和反馈。...例如，在虚拟教育场景中，学生可以通过手势操作虚拟实验设备，AI系统实时识别学生的操作意图，并给予指导和评价，实现更加互动式的学习体验。
报告从多个视角对这些公司进行了分析，包括如表1所示的各类公司的数量与融资情况。...智能机器人 58 1289万 智能机器人公司制造能够自主学习并能根据环境条件做出自动反应和行为的机器人。...语音识别 70 529万 语音识别是自然语言处理的一个子类，主要致力于处理人类语言片段并从中获得一定含义。...协同过滤是一种通过收集来自许多其他类似用户偏好信息来预测用户喜好和兴趣的方法。 手势控制 30 779万 手势控制是人类通过手势与计算机进行交互和交流的过程。...在此过程中，人的手势可以被计算机识别并解释。 视频内容自动识别 14 887万 在视频内容自动识别过程中，计算机将采样的视频内容与源内容文件进行比较，通过视频的特征识别其内容。
自然语言理解（语音识别）：企业们会处理语音的片段，确定准确的单词，并从中得到含义。例如检测语音命令、并将其转化为可操作数据的软件。...智能机器人：可以从他们的经验中学习，并且根据条件和环境反馈自主行动。例如家庭机器人，可以根据人们的情绪进行反应。还有零售机器人，可以帮助客户在商店找到物品。...语音到语音的翻译：识别出一个人的语音，并且马上自动翻译成另一种语言。例如在视频聊天中的语音翻译，或者在网络视频会议中，自动、实时转换成多国语言。...6、平均投资/按种类计算 上表总结了每个企业在人工智能类别中的平均融资。机器学习（应用）类别平均拿了 1700 万美元的投资，其次是智能机器人和手势控制类别，每个公司大概拿了 1400 万美元。...视频内容识别是其中最为成熟的类别，中位数是 7.8 年，其次是语音到语音翻译，中位数是 7.2 年。 9、人工智能公司数量，按国家计算 上面的地图显示了人工智能公司的数量，它们坐落于不同的国家。
原先，不同厂商提供的SDK普遍存在一个兼容性的问题，为了使同一XR内容跨硬件平台实现快速发布，中国移动基于此推出了GSXR标准。...虽然现在缓存地图只能保存一张，但我们会在后续的版本更新中开放更多的本地缓存地图。...相比JIMO，Tesseract SDK中的手势有如下特点： i、手部射线定位 相比JIMO以头部为中心对手势进行小范围的定位方式来说，Tesseract SDK中的手部射线完全是以手的姿态为基准的定位...我们还在继续优化延迟，但可能不会立刻发布，因为我们需要更多时间和环境的测试。 ?...云地图 持久化对象功能虽然十分令人兴奋，但是也只能作为单机地图进行保存，无法作为大规模联机设备使用（假设有一个商用场景，例如工厂，我们不可能让每一台设备都去对工厂进行一次建图，这会耗费大量人力，而且不能确保每台设备所建立地图的一致性
吴恩达也在四个小时前并po出了同日上午在市政厅给政府部门和市长JeffCheney做出的，题为《无人车来了》的演讲ppt，表达了对市政部门支持的感谢。...它具有独特的优势（如不会分心驾驶）和局限性（例如无法进行眼神交流或理解手势）。通过媒介，独特的标牌和专门的上下乘客区来增加公众对无人车的意识是非常重要的。...与“远程驾驶”不同，远程选择操作员直接控制汽车，我们的远程选择系统被设计为对网络延迟和临时网络中断具有强大的耐受力，同时考虑到很小的极端情况，例如自动使过时的数据或延迟了100毫秒的请求失效。...这个“伴侣会”坐在乘客座位上，可以协助乘客和监视车辆的运行，但他们不会在某个瞬间突然接管车辆的操纵。 在最后阶段，我们将仅通过车辆中的乘客进行操作，由远程选择操作员进行远程协助。...他们总是很专心，反应时间<100毫秒，没有盲点。 另一方面，他们不了解某些复杂的情况，例如建筑工人指挥交通的手势。通过选择地理围栏区域并与合作伙伴合作，我们可以利用无人车的优势，同时减少其弱点。
image.png 5、设计指南 上面的旅行地图帮助我制定了设计指南： 定义"紧急级别"： 我根据驾驶员在特定路况下可以做出反应的时间定义了紧急级别。反应时间越短，应急水平越高。...在获得3个主要类别的路况场景和行程地图后，我可以更清楚地了解这3个场景的"紧急级别"：对于案例1，我们期望车辆以更高的速度移动，因此驾驶员做出反应的时间会更短，紧急级别会更高。...对于案例2和案例3，由于通常车辆正在改变车道或以较低的速度接近十字路口，因此驾驶员做出反应的时间会更长，因此紧急级别会更低。...image.png 案例1：前方路况警告 警报消息的设计理念来自竞争分析的要点，我使警告消息尽可能简单直观，并设计警告图标以映射用户在现实世界中的观点。...如果资源可用，则可以进行用户研究，以观察驾驶员如何与信息娱乐系统交互或对不同路况做出反应，以构建可以更适合真实场景的旅程地图。
虚拟对弈玩家反复根据对手的平均策略做出最佳反应。玩家的平均策略将收敛到纳什均衡。...策略网络几乎与最佳反应网络相同，但前者仅输出策略 p 0（不会输出估值），而这也是玩家的平均策略。 ?...图 2：MCTS 的最佳反应网络 实验 浙大研究人员在改进版无限制州扑克（Leduc Hold』em）中对 ANFSP 和 NFSP 进行比较。...该实验在固定的封闭式 255 x 255 正方形地图上进行。整个地图被分为 12 x 12 个区域，每个区域有一个 20 x 20 的正方形。 ?...从图中不难看出，训练收敛得非常快（少于 150 个片段，每个片段有 5 场游戏）。外部队伍对战 SL-Human 的胜率提高了 80%，而训练损失接近 0。 ?
电子地图从工具逐步被引入到各种垂类服务和社交娱乐中，这些场景也不断丰富和完善着地图的信息。 手势交互让地图从移动到缩放都高效地动起来，激励人们探索更广的区域。...三、手势交互：全方位呈现地图立面 触屏手势交互有别于摇杆、鼠标、触控笔等物理外设的控制方式，让用户在小小的屏幕对大范围的地图有更随心所欲的操作，让原本受矢量图形限制的地图有了更多层次、更丰富立面的信息呈现方式...旋转方向 可通过双指或陀螺仪旋转地图，地图上的文字也做出相应调整，保持水平、沿道路方向调整，以保证可读性。 3D的旋转也一样，在保持水平和沿道路方向的同时，文字保持垂直。...热力图 热力图以特殊的高亮梯度显示地图上区域的热度，热力图的数据不会指向地图上具体的位置，它能呈现热度变化的趋势。百度地图用热力图直观展示地区上的拥挤程度。...3D地图就像是虚拟世界中的基础建设一样，苹果地图添加精细地标模型后，同时应用到Carplay的导航中，在驾驶时可直观看到与现实世界对应的3D地标。
随着大语言模型 (LLM) 和视觉基础模型 (VFM) 的出现，受益于大模型的多模态人工智能系统有潜力像人类一样全面感知现实世界、做出决策。在最近几个月里，LLM 已经在自动驾驶研究中引起了广泛关注。...尽管 LLM 具有巨大潜力，但其在驾驶系统中的关键挑战、机遇和未来研究方向仍然缺乏文章对其详细阐明。 在本文中，腾讯地图、普渡大学、UIUC、弗吉尼亚大学的研究人员对这个领域进行了系统调研。...该综述预计，在未来的 SAE L4-L5 级别的自动驾驶车辆中，乘客可以在驾驶时使用语言、手势甚至眼神来传达他们的请求，由 MLLM 通过集成视觉显示或语音响应来提供实时的车内和驾驶反馈。...3、使用大语言模型理解高精地图 高精地图在自动驾驶车辆技术中起着至关重要的作用，因为它们提供了有关车辆运行的物理环境的基本信息。高精地图中的语义地图层非常重要，因为它捕获了物理环境的意义和上下文信息。...未来，MLLM 能够整合来自各种来源的丰富上下文信息，并分析驾驶员的视线、手势和驾驶风格，以更好地理解这些社交信号并做出高效规划。
），使画面富有层次感。...手势操作可用于放大查看图片、对图片进行拖拽/放大/旋转等编辑、手势解锁、也可以用于游戏上，如拼图游戏时拖拽、旋转拼图碎片。 在实现上，H5有一个手势操作库hammer.js，可以实现常用的手势操作。...多屏互动 多屏互动指在多个屏幕上体验活动，各自的操作会同时反应到其他屏幕上，一般以双屏互动为主。...而开发也可以偷偷在这参考和学习各种特效的制作方法，当你做出超出产品预期的酷炫的H5时，产品肯定会喜出望外，对你好感度大增，甚至暗许芳心。。。访问地址：http://fff.cmiscm.com/ ?...总结 H5的出现让移动web具备了更多的能力，使我们有更多的空间去创作和策划。
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