AR技术现状与前景展望：构建未来智能世界

AR
VR
0 下载量 45 浏览量 更新于2024-06-21 收藏 1.11MB PDF 举报
"2020.07.07-AR行业现状及未来展望-中信证券-17页.pdf" 本文是中信证券发布的科技先锋系列报告之一，详细探讨了AR（增强现实）行业的现状和未来展望。报告由许英博首席科技产业分析师和陈俊云前瞻研究高级分析师撰写，于2020年7月7日发布。 AR技术是一种将虚拟信息与现实世界融合的技术，通过三维建模、智能交互和传感器等手段，将计算机生成的虚拟信息如文字、图像、3D模型等融入真实环境。AR产业链包括基础平台（如云计算、大数据、物联网和操作系统）、底层技术（交互技术和计算机视觉）、零部件（芯片模组、传感器和光学镜片）、AR厂商（硬件制造商和内容提供商），以及广泛应用领域，如智能安防、军事、医疗、制造业、教育、娱乐、旅游和汽车安全。 高质量的AR应用通常具有以下八大特点： 1. 视差映射：确保虚拟对象在真实环境中的准确位置，提升现实感。 2. 识别碰撞：检测数字对象与物理对象的碰撞，避免失真。 3. 全景化：提供引人入胜的视觉体验。 4. 持久化：能够存储数字模型和场景至云端，方便再次访问。 5. 性能：消耗相机和3D渲染资源，需要考虑电池寿命、散热和性能。 6. 可移植性：能够在不同设备间顺畅运行，适应多平台需求。 7. 可维护性：设计时应考虑代码的可维护性，采用静态分析和测试来提高质量。 8. 安全性：保护用户隐私，通过安全测试降低风险。 报告还梳理了AR的发展历程，从1968年的第一款头显到2014年Google推出AR计算平台，AR技术经历了从概念到实际应用的显著进步。 未来，随着技术的不断成熟和市场需求的增长，AR有望在各个行业发挥更大的作用，如在教育中提供沉浸式学习体验，在医疗中辅助手术和诊断，在制造业中提升生产效率，在娱乐领域创造新的交互方式，以及在汽车安全上提供实时路况信息等。预计AR将进一步融合进人们的日常生活，改变工作、娱乐和交流的方式，并可能催生新的商业模式和创新应用。

2022年证券行业发展现状及未来前景分析共7页.pdf-文

2022-08-07 上传
2022年证券行业发展现状及未来前景分析共7页.pdf_文档整理可打印.zip

AR行业分析报告.docx

2022-07-09 上传
AR行业分析报告.docx

2020VR与AR行业分析调研.pdf

2022-05-02 上传
2020VR与AR行业分析调研.pdf2020VR与AR行业分析调研.pdf2020VR与AR行业分析调研.pdf2020VR与AR行业分析调研.pdf2020VR与AR行业分析调研.pdf

Call: ## arima(x = x1, order = c(12, 1, 0), seasonal = list(order = c(0, 1, 1), period = 12)) ## ## Coefficients: ## ar1 ar2 ar3 ar4 ar5 ar6 ar7 ar8 ## -0.6621 -0.5962 -0.5525 -0.5133 -0.5323 -0.5091 -0.5258 -0.5216 ## s.e. 0.0639 0.0755 0.0833 0.0866 0.0890 0.0882 0.0917 0.0917 ## ar9 ar10 ar11 ar12 sma1 ## -0.4165 -0.3249 -0.2367 -0.1331 -0.8851 ## s.e. 0.0957 0.0898 0.0811 0.0670 0.0662 ## ## sigma^2 estimated as 6.333: log likelihood = -575.8, aic = 1179.6

2023-06-10 上传
根据您提供的ARIMA模型结果，可以写出...其中，AR模型的系数为-0.6621, -0.5962, -0.5525, -0.5133, -0.5323, -0.5091, -0.5258, -0.5216, -0.4165, -0.3249, -0.2367, -0.1331，MA模型的系数为-0.8851，差分次数为1。

存在一个ARIMA（2,1,2）（0,0,2）[12], 有ar1 =0.8682,ar2=-0.8544,ma1=-0.7178,ma2=0.6628,sma1=-0.2211,sma2=-0.1482,写出该模型口径

2023-06-07 上传
根据您提供的 ARIMA 模型及其系数，可以得到该模型的口径公式为： y(t) = 0.8682*y(t-1) - 0.8544*y(t-2) - 0.7178*e(t-1) + 0.6628*e...系数 ar1、ar2、ma1、ma2、sma1、sma2 分别表示 ARMA 和 SARMA 模型中的参数。

ARIMA(2,1,2)(0,0,2)[12]的模型方程，参数分别为ar1=0.8682,ar2=-0.8544,ma1=-0.7178,ma2=0.6628,sma1=-0.2211,sma2=-0.1482

2023-06-11 上传
根据ARIMA(2,1,2)(0,0,2)[12]的模型方程和给定的参数，可以将模型方程具体表示为： (1-B)(1-B^12)(Y_t - Y_{t-1}) = (1 - 0.8682B - 0.8544B^2)(ε_t + 0.7178ε_{t-1} - 0.6628ε_{t-2} - 0.2211ε_{t-12} - 0....

arima(x = x, order = c(2, 1, 2), seasonal = list(order = c(0, 0, 2), period = 12))，Coefficients: ar1 ar2 ma1 ma2 sma1 sma2 0.8682 -0.8544 -0.7178 0.6628 -0.2211 -0.1482 s.e. 0.1286 0.1154 0.1867 0.1513 0.1095 0.0956，写出模型口径

2023-06-07 上传
根据你提供的代码和输出结果，可以得到以下 ARIMA 模型： ARIMA(2,1,2)(0,0,2)[12] 其中，ARIMA(2,1,2) 表示非季节性部分的阶数为 p=2，差分阶数为 d=1，q=2，即 ARMA(2,2) 模型；(0,0,2) 表示季节性部分的阶数为 ...

ARIMA(2,1,2)(0,0,2)[12] ，系数分别为 ar1= 0.8682 ，ar2= -0.8544，ma1= -0.7178，ma2=0.6628，sma1=-0.2211，sma2 =-0.1482，求出其模型口径

2023-06-09 上传
(1-B)(1-B^{12})Y_t=(1+ar_1B+ar_2B^2)(1+sma_1B^{12}+sma_2B^{24})(1+ma_1B+ma_2B^2)\epsilon_t 其中，B是向后移动算子，Y_t表示时间t的观测值，\epsilon_t表示时间t的误差项。 将该模型的系数代入上式，可得： ...

importerror: could not find 'cudart64_100.dll'. tensorflow requires that this dll be installed in a directory that is named in your %path% environment variable. download and install cuda 10.0 from this url: https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-ar

2023-04-11 上传
这是一个错误提示，意思是缺少 'cudart64_100.dll' 这个文件，需要安装 CUDA 10.0 并将它所在的目录添加到系统环境变量%path...可以从此链接下载并安装 CUDA 10.0：https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-ar。

1. ARIMA 2. SARIMA 3. VAR 4. Auto-ARIMA 5. Auto-SARIMA 6. LSTM 7. GRU 8. RNN 9. CNN 10. MLP 11. DNN 12. MLP-LSTM 13. MLP-GRU 14. MLP-RNN 15. MLP-CNN 16. LSTM-ARIMA 17. LSTM-MLP 18. LSTM-CNN 19. GRU-ARIMA 20. GRU-MLP 21. GRU-CNN 22. RNN-ARIMA 23. RNN-MLP 24. RNN-CNN 25. CNN-ARIMA 26. CNN-MLP 27. CNN-LSTM 28. CNN-GRU 29. ARIMA-SVM 30. SARIMA-SVM 31. VAR-SVM 32. Auto-ARIMA-SVM 33. Auto-SARIMA-SVM 34. LSTM-SVM 35. GRU-SVM 36. RNN-SVM 37. CNN-SVM 38. MLP-SVM 39. LSTM-ARIMA-SVM 40. LSTM-MLP-SVM 41. LSTM-CNN-SVM 42. GRU-ARIMA-SVM 43. GRU-MLP-SVM 44. GRU-CNN-SVM 45. RNN-ARIMA-SVM 46. RNN-MLP-SVM 47. RNN-CNN-SVM 48. CNN-ARIMA-SVM 49. CNN-MLP-SVM 50. CNN-LSTM-SVM 51. CNN-GRU-SVM 52. ARIMA-RF 53. SARIMA-RF 54. VAR-RF 55. Auto-ARIMA-RF 56. Auto-SARIMA-RF 57. LSTM-RF 58. GRU-RF 59. RNN-RF 60. CNN-RF 61. MLP-RF 62. LSTM-ARIMA-RF 63. LSTM-MLP-RF 64. LSTM-CNN-RF 65. GRU-ARIMA-RF 66. GRU-MLP-RF 67. GRU-CNN-RF 68. RNN-ARIMA-RF 69. RNN-MLP-RF 70. RNN-CNN-RF 71. CNN-ARIMA-RF 72. CNN-MLP-RF 73. CNN-LSTM-RF 74. CNN-GRU-RF 75. ARIMA-XGBoost 76. SARIMA-XGBoost 77. VAR-XGBoost 78. Auto-ARIMA-XGBoost 79. Auto-SARIMA-XGBoost 80. LSTM-XGBoost 81. GRU-XGBoost 82. RNN-XGBoost 83. CNN-XGBoost 84. MLP-XGBoost 85. LSTM-ARIMA-XGBoost 86. LSTM-MLP-XGBoost 87. LSTM-CNN-XGBoost 88. GRU-ARIMA-XGBoost 89. GRU-MLP-XGBoost 90. GRU-CNN-XGBoost 91. RNN-ARIMA-XGBoost 92. RNN-MLP-XGBoost 93. RNN-CNN-XGBoost 94. CNN-ARIMA-XGBoost 95. CNN-MLP-XGBoost 96. CNN-LSTM-XGBoost 97. CNN-GRU-XGBoost 98. ARIMA-ANN 99. SARIMA-ANN 100. VAR-ANN 上面这些缩写模型的全称及相关用途功能详细解释

2023-07-15 上传
以下是对缩写模型的全称及相关用途功能的详细解释： 1. ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average): 适用于平稳时间序列数据的预测，结合了自回归 (AR) 和移动平均 (MA) 的模型。 2. SARIMA (Seasonal ...
手掌日月摘星辰
  • 粉丝: 299
  • 资源: 1642
上传资源 快速赚钱

最新资源