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镜像视界浙江科技有限公司依托国家十四五重点课题研究技术沉淀、镜像视界浙江普陀时空大数据应用技术联合研究院产学研攻坚成果、河南省电检院权威机构认证三重资质背书，基于全栈自研SpaceOS™全域空间操作系统底座，联动Pixel2Geo™像素空间反演引擎与NeuroRebuild™轻量化原生3D图形引擎，一站式解决画面割裂、大场景卡顿、老旧设备无法建模三大行业难题，整套技术体系适配逻辑、算力调度算法、存
Vue3 + Three.js 入门实战：从 0 到 1 搭建可交互的 3D 场景（含模型加载与性能优化）一、为什么是 Vue3 + Three.js1.1 背景与目标在前端可视化场景里，2D 图表已经很成熟，但在产品演示、数字孪生、3D 展示页、营销互动页中，3D 表达的需求越来越常见。Three.js 是一个对 WebGL 的上层封装库，能让我们用更低门槛的方式在浏览器中渲染 3D 内容；Vu
在使用Three.js或其他3D图形库构建大型3D场景时，性能往往是一个关键挑战。一个复杂的场景可能包含高精度的模型、大量的纹理、光照和动态效果。如果没有做好性能优化，加载时间过长或渲染卡顿可能导致用户体验受损。本文将从分层加载、性能优化技术和实际代码案例入手，分享构建大型3D场景的实用技巧。
【文章摘要】本文介绍了如何利用魔珐星云SDK快速开发具备具身交互能力的大模型数字人应用。文章首先指出传统文字输出Agent的局限性，强调低延迟、实时反馈和低成本对交互体验的重要性。随后详细展示了通过魔珐星云的AI端渲技术，将大模型输出转化为3D数字人的表情、动作和语音反馈的开发流程，包括SDK初始化、流式文本处理和中断控制等关键技术点。最后提供了一个完整的HTML示例代码，演示如何结合DeepSe
摘要： 国产大模型（如DeepSeek、Qwen）在推理和生成能力上表现优异，但实际落地时面临交互体验不足的问题——缺乏具象化载体（如表情、动作、低延迟反馈），导致用户交互生硬。魔珐星云提出解决方案，通过端侧AI渲染技术将大模型输出实时转化为3D数字人的表情、动作和语音，形成“认知+表达+交互”闭环。该技术可应用于导览、客服、教育等场景，例如将传统显示屏升级为可实时互动的3D导游。文章还提供了基于
很多企业谈机器人升级时，第一反应是换外形、加语音、接大模型。但到了真实服务现场，用户需要的不是一个会播报的设备，而是一个能听懂、能打断、能回应，并且会用表情、眼神和动作完成沟通的具身智能交互入口。
摘要： 当前国产大模型（如DeepSeek、Qwen）虽具备强大的推理与工具调用能力，但交互形式仍局限于文本或简单语音，缺乏具身化载体。传统数字人方案依赖云端视频流，存在高延迟、高成本、低并发等问题。魔珐星云（EmbodiaAI）提出“参数流革命”，通过轻量化参数传输与本地AI解算，实现毫秒级响应的3D数字人交互，支持实时动作、表情及打断能力。结合开源Demo（潮玩小悟空）展示了端到端低延迟、音画
其推出的抗强光版本3D相机，可有效避免阳光直射导致的点云缺失问题，工作距离覆盖0.3m~8.3m，视场角可达108x78度，帧率最高支持110fps，具备毫米级定位精度，同时拥有IP67防护等级，可在-40℃~70℃的高低温环境下稳定运行，适配粉尘、盐雾、潮湿等恶劣户外工况。随着工业智能化进程加快，户外场景下的3D视觉需求持续增长，无论是物流仓储的拆码垛、装卸车体积测量，还是矿山破碎机的视觉引导、
近两年，一个原本属于计算机图形学与三维重建领域的技术 —— 3D Gaussian Splatting（3DGS）（Kerbl et al., 2023）—— 正在快速 “出圈”。尽管前景清晰，但工程实践仍存在门槛：理论复杂（体渲染、球谐函数等）、工程链路长（SfM/MVS → NeRF → 3DGS）、性能优化困难（GPU 与数据结构）。其共同指向是：构建一个统一的 “更值得关注的是，这种演进不
点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【多传感器融合】技术交流群后台回复【3D检测综述】获取最新基于点云/BEV/图像的3D检测综述！自动驾驶车辆需要持续的环境感知以获得障碍物的分布，从而实现安全驾驶。具体来说，3D目标检测是一个至关重要的功能模块，因为它可以同时预测周围物体的类别、位置和大小。一般来说，自动驾驶汽车配备了多个传感器，包括摄像头和激
LLaMA-Mesh 是一个创新项目，旨在利用大型语言模型（LLM）的能力，实现文本描述到 3D 网格模型的统一生成。用户只需输入自然语言描述（例如，“Create a 3D model of a wooden hammer”），模型就能理解并生成对应的 3D 网格。它直接输出包含顶点坐标和面定义等数值信息的标准 OBJ 格式文件。
摘要： 摆线针轮减速器是一种精密减速装置，基于摆线齿轮与针轮啮合实现高减速比，具有高刚性、零背隙和大扭矩特性，广泛应用于工业机器人关节驱动。其原理是通过偏心轮带动摆线齿轮产生摆动，与固定针齿啮合实现减速。C++代码示例展示了减速比建模、背隙补偿和扭矩保护等核心控制逻辑。减速比定义为输入输出转速比，需考虑效率修正和多级系统建模。背隙补偿通过机械预紧或电子算法消除运动间隙，扭矩保护则通过实时监测和阈值
希望这个“电影工作室”的比喻能帮助你理解这个复杂但精妙的过程！计算机渲染管线是将三维场景转换为二维图像的一系列处理阶段。以下是。
PointNet使用一个子网络T-Net预测刚性变换的参数,再将变换矩阵应用到所有空及那点或特征点上,以实现整个网络对刚性变换的不变性。1.点云是点的集合,是非结构化数据2.点云提供物体的三维结构信息,但是不包含语义和纹理信息3.点云近处密远处稀疏。图像坐标系转到世界坐标系,内参矩阵K,外参矩阵[R][t],刚性变换。1.位置(x,y,z),通常是中心点在真实世界的坐标,以米为单位。2.尺寸(w,
【3D计算机图形学】变换矩阵、欧拉角、四元数旋转矩阵、欧拉角、四元数主要用于：向量的旋转、坐标系之间的转换、角位移计算、方位的平滑插值计算。一、变换矩阵：首先要区分旋转矩阵和变换矩阵：旋转矩阵：向量绕某一个轴旋转，用3x3的矩阵表示。变换矩阵：向量的移动、旋转、缩放，用4x4的矩阵表示。这里额外补充一个知识，就是三维坐标变换是用4x4矩阵（采用齐次坐标）
双目相机→ 输出 RGB + 深度图YOLOv8 2D→ 找到物体深度图 → 物体点云PCA→ 3D 包围盒法向量计算→ 抓取姿态。
【计算机图形学】3D渲染 Blender :骨骼 添加+关系绑定+权重绘制(骨骼控制网格)
SparseBEV是一个基于查询的单阶段检测器，具有L个解码器层。SparseBEV首先使用图像主干和FPN结构逐帧处理输入的多摄像机视频。之后，在BEV空间中初始化一组稀疏支柱查询，并通过自适应自注意力进行聚合。这些查询通过自适应时空采样和自适应混合与图像特征交互，以进行3D目标检测。综上，我们基本了解了“一项全新的技术啦”🍭~~恭喜你的内功又双叒叕得到了提高！！！后续还会继续更新💓，欢迎持
1TB大小台湾最新倾斜摄影3DTiles数据，在官方Cesium上直接接入，共690平方公里大小，满足台湾倾斜摄影可视化需求。
基本假设与原理：假设弹丸在飞行过程中为刚体，忽略其自旋等复杂运动。外弹道学主要研究弹丸在离开发射装置后，在重力、空气阻力等外力作用下的运动规律。参数影响分析初始速度：增大初始速度，弹丸的射程和射高都会增加，因为更高的初始速度提供了更多的动能，使其能克服重力和空气阻力飞行更远更高。发射角度：在不考虑空气阻力时，发射角度为 45∘ 时射程最远。但考虑空气阻力后，最佳发射角度会小于 45∘。这是因为空气
这是一个功能完整的机器人机械臂3D仿真应用程序，使用 C# 和 WPF 开发，通过 HelixToolkit 实现高性能、交互式的 3D 渲染。基于 C# .NET 8.0 / WPF 和 HelixToolkit 的工业机器人3D仿真系统，支持正运动学（FK）与逆运动学（IK）计算。系统支持手动关节控制、自动目标点到达、关节调试可视化，并内置两种 ABB 工业机械臂型号。使用 HelixTool
Lumine是由字节跳动Seed团队发布的通用AI智能体，它能够在3D开放世界游戏中实现实时感知、推理和行动。基于Qwen2-VL-7B-Base模型，Lumine通过类人交互范式，将感知、思考和行动整合在一起，展现出强大的任务执行能力、战斗能力、解谜能力、NPC交互能力以及GUI操作能力，并且具备跨游戏泛化能力。
本系列的前两篇文章中别介绍了 ZeRO 数据并行（Data Parallelism，DP）和流水线并行（Pipeline Parallelism，PP）。本篇的第一部分将介绍另一种常见的并行化方法：张量并行（Tensor Parallelism，TP）。张量并行将**单个网络层**的计算划分到多个 GPU 上，从而降低单张 GPU 的存储和计算负载。张量并行在模型训练和推理阶段均有广泛应用。
关于开源gpgpu结构vortex的调研报告
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