Deepseek解读 | UE像素流送与实时云渲染技术的差别
为了实现UE引擎开发的3D/XR程序推流，开发者通常使用像素流送（Pixel Streaming）技术。它通过WebRTC协议将服务器端渲染的画面传输到客户端，适用于短时、少并发场景。然而，在项目落地阶段，其局限性显现，实时云渲染方案成为更好的选择。Deepseek分析表明，实时云渲染具备高性能分布式渲染、低延迟传输、多平台支持等优势，特别适合高复杂度场景和大规模应用。Paraverse平行云的LarkXR产品，作为领先的实时云渲染解决方案，提供高质量、低延迟的渲染体验，支持多种3D引擎和XR内容格式，具备弹性扩展和成本优化等特点，广泛应用于元宇宙、虚拟仿真等领域。
机器人SLAM建图与自主导航：从基础到实践
通过Gazebo平台和gmapping算法成功生成并保存了一张二维仿真环境地图，为后续的机器人自主导航实验奠定了基础。完整代码及更多细节可参考[GitHub仓库](https://github.com/Jieshoudaxue/ros_senior/tree/main/mbot_navigation/config/move_base)。
开启矿山新时代：数字孪生矿山系统引领未来
数字孪生矿山利用大数据、AI、实景三维等技术，构建矿山的虚拟映像，实现矿山规划、建设和管理的智能化转型。通过高效集成多源数据，精准复刻矿山全貌，提供实时监控、智能预测和优化决策，提升矿山安全性和经济效益，推动绿色矿业发展。该系统打破信息壁垒，促进协同创新，助力矿山行业迈向智能、绿色、可持续的未来。
数字化云上博物馆，打造地质旅游新趋势！
地质旅游是以观赏和科研地质景观为目的的新兴旅游形式。为推动地质资源的保护与展示，“十四五”规划倡导“互联网+旅游”，通过数字化手段提升地质资源的展示效果。我们推出的数字化云上博物馆解决方案，利用数字技术构建虚拟空间，以高清图片、3D模型、VR/AR等技术，实现地质资源的全方位展示与互动体验，突破时空限制，让用户足不出户即可云游地质遗迹，享受地理之美。
《LSTM：开启图像动态场景理解与时间变化信息捕捉的新旅程》
在计算机视觉中，理解图像动态场景并捕捉时间变化信息极具挑战。LSTM作为一种深度学习模型，通过将图像帧序列化并结合CNN提取的空间特征，有效捕捉帧间的时间依赖关系。LSTM的门控机制（遗忘门、输入门和输出门）能智能处理图像序列中的信息，过滤无关数据，保留关键变化。该方法广泛应用于自动驾驶、视频监控及虚拟现实等领域，提升了动态场景的理解与预测能力。
现在最火的AI是怎么应用到体育行业的
AI在体育行业的应用日益广泛，涵盖数据分析、伤病预防、观众体验、裁判辅助等多个领域。通过传感器和可穿戴设备，AI分析运动员表现，提供个性化训练建议；预测伤病风险，制定康复方案；优化比赛预测和博彩指数；提升观众的个性化内容推荐和沉浸式观赛体验；辅助裁判判罚，提高准确性；发掘青训人才，优化训练计划；智能管理场馆运营和票务；自动生成媒体内容，提供实时翻译；支持电竞分析和虚拟体育赛事；并为运动员提供个性化营养和健康管理方案。未来，随着技术进步，AI的应用将更加深入和多样化。
Unity Vufoia+AR模型抖动的问题
**图像识别与跟踪精度问题**：Vuforia 依赖特征点检测，环境光线不稳定、目标纹理不丰富或遮挡会导致特征点匹配误差，引起AR模型抖动。跟踪丢失和重定位延迟也会导致模型不稳定。
**设备硬件与性能问题**：移动设备摄像头易受手持抖动影响，低性能设备无法及时处理图像数据，导致跟踪结果更新延迟。
**模型与坐标系问题**：AR模型重心设置不合理或坐标系转换误差，会使模型在虚拟空间中不稳定。
**算法与参数设置问题**：跟踪算法局限性和参数设置不合理（如灵敏度过高或平滑度过低）都会影响跟踪稳定性。
。