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在VGE的发展过程中,自然高效的人机交互一直是其研究的核心内容之一,但在当前众多VGE应用案例中,用户仍然是基于传统的人机交互界面与VGE进行交流,这导致了：① 用户的沉浸感不高;② 多人在VGE中协同交互的需求无法得到有效满足。因此,为了实现VGE中的沉浸式多人协同交互,本文首先综述了VGE中人机交互技术研究和应用现状,并简要阐述了动作捕捉技术发展历程、基本原理及其在提高VGE用户交互沉浸感上的优势。在此基础上,对VGE中沉浸式多人协同交互系统进行了重点设计,主要包括分析了基于动作捕捉技术的沉浸式多人协同交互模式及其对应的交互动作语义,提出了多人协同冲突控制机制,以及着重介绍了VGE中沉浸式多人协同交互系统的结构和功能。最后,以北京大学为例开发了虚拟燕园辅助规划设计原型系统,并进行了实验。研究结果表明,沉浸式多人协同交互技术的交互效果受到用户认可,它在提高化身之间及化身与VGE之间的协同交互方面具有明显的优势,可应用于地学教育、城市规划、应急救援和军事指挥等领域,具有良好的应用前景。 相似文献
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南沙岛礁的发育受空间位置、暴露面积及地质结构等因素的影响,礁体的演变伴随空间形态的变化。本文利用遥感和地理信息系统(GIS)相结合的方法绘制南沙岛礁核密度现状图,并采用Kernel Density进一步分析南沙礁群空间核密度分布。研究表明:南沙岛礁空间形态复杂,有明显区域格局性,面积差异较大的岛礁核密度聚集位置不相同,分布特征相对密集。岛礁数量在纬度方向有明显浮动,在经度方向上趋于稳定。随礁体面积的增大,礁体平均形状指数逐渐增大,平均紧凑度逐渐减小,形状指数LSI介于0.90～2.87之间、紧凑度RC介于0.31～0.97之间。研究结果有助于更好地了解南沙岛礁密度情况,为海洋管理人员提供参考信息。 相似文献
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利用1979—2017年美国国家海洋和大气管理局(NOAA)重建海温逐月资料(ERSST V5)、气候预报中心(CPC)的Ni?o3.4指数、NCEP/NCAR再分析风场资料以及CMAP降水资料,将1979—2017年Ni?o3.4指数超过2 ℃的El Ni?o事件,定义为超强El Ni?o事件。根据超强El Ni?o事件的定义,从近40年(1979—2017年)选取出三个超强El Ni?o事件(1982—1983年、1997—1998年和2015—2016年)。首先运用海温距平资料,分析超强El Ni?o事件的多样性特征,然后根据这三个超强El Ni?o事件发生年与次年的夏季降水距平,讨论东亚夏季风降水对超强El Ni?o事件多样性的响应差异。研究表明,即使是同为超强的El Ni?o事件,由于其不同的分布特征,东亚夏季风降水的响应场表现出明显的不同。在此基础上,从环流异常、850 hPa风场异常以及副高的变化等方面讨论了这两者之间的联系。 相似文献
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岩土工程中经常会遇到无穷域问题,而采用无限单元可以实现对其有效地模拟。弱形式求积元法是一个有效的数值工具,它常通过提高积分阶次来提高计算精度。建立了无限弱形式求积单元并被应用于求解岩土工程中的无穷域问题,该单元基于坐标映射,将无穷域变换到标准域,在标准域上进行数值积分和数值微分,保留了传统弱形式求积元的积分点坐标和权系数。求解了瞬态渗流、固结和静力分析等数值算例,并与解析解或截断方法进行了对比。结果表明:基于坐标映射的无限弱形式求积单元使用简单,可以模拟各种类型的无穷域问题,仅需要将感兴趣的范围进行有限域划分并通过提高积分阶次来减小对极点位置的依赖,极大地节省了计算资源,提高了计算精度。 相似文献
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现有基于PIR（Passive InfraRed）传感器数据的人体行为研究主要局限于运动时空分布、聚类等,对行为轨迹的重建和语义特征的解析相对较少,亟需发展新的建模与行为分析方法。本文尝试利用室内区域PIR传感器监测数据进行时空轨迹重构及其所揭示的运动语义特征研究。本文引入几何代数理论方法,构建传感器场景网络,实现了几何代数空间下动态网络的表达与路径计算,分析了人体运动特征及语义特征,建立最小语义单元,实现了空间数据到语义特征的转化,并可对个人和群体运动的空间区域特征和拓扑特征分析提供支撑。论文将传统PIR传感器网络分析从以几何、统计等为主的信号提取,转变为基于几何代数系统中不同类型代数结构的生成与转化问题,为诸如PIR传感网数据分析一类的非确定问题的求解提供了新的思路和数学基础,可为物联网GIS的构建提供借鉴。 相似文献
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为了对海表温度(SeaSurfaceTemperature,SST)和海表盐度(SeaSurfaceSalinity,SSS)数据进行精确的短期预报,基于多站位海洋观测浮标获取的海表温度和海表盐度数据,利用反向传播(BackPropagation,BP)和径向基函数(RadialBasisFunction,RBF)两种神经网络方法开展了短期预测。首先,在预测时长固定为5d的情况下,对比不同训练时长的预测结果的均方误差(MeanSquaredError,MSE),进而确定以20d的观测数据作为训练集的预测结果均方误差最小。然后,以 PAPA 站观测浮标获取的2009年1月、4月、7月和10月各月的前20d温盐数据作为训练集,分别训练BP和 RBF神经网络,将训练好的2种神经网络模型应用于各月第21至25日的温盐数据预测。结果表明:BP和 RBF神经网络均能有效预测海表温盐数据的季节性变化,但 RBF神经网络对不同预测时间的整体预测效果优于 BP神经网络。多站点数据的预测实验进一步验证了 RBF神经网络模型具有较强适用性和更高的准确性。RBF神经网络模型可以作为海表温盐数据短期预报的有力工具。 相似文献
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The study has shown that the shear component of the vertical integrated kinetic energy (Ks) over the box (40oE–100oE, 0o–20oN) can be used as a measure of the intensity of the South Asian summer monsoon (SASM). Based on its value averaged between June and August, the SASM can be divided into strong and weak monsoon episodes. Between 1958 and 2018, there existed 16 (16) strong (weak) monsoon episodes. Based on the calendar year, the relationship between the SASM and the ENSO episodes can be grouped into six patterns: weak monsoon - El Ni?o (WM-EN), normal monsoon - El Ni?o (NM-EN), weak monsoon - non ENSO (WM-NE), strong monsoon - La Ni?a (SM-LN), normal monsoon - La Ni?a (NM-LN) and strong monsoon - non ENSO (SM-NE). Previous studies have suggested that the WM-EN and SM-LN patterns reflect the correlated relationship between the SASM and El Ni?o/Southern Oscillation (ENSO) events. Therefore, we name these two strongly coupled categories WM-EN and SM-LN as the resonance effect. Two important circulations, Walker circulation (WC) and zonal Asian monsoon circulation (MC), in the vertical plane are found to be not always correlated. MC is controlled by thermal gradients between the Asian landmass and the tropical Indian Ocean, while the WC associated with the ENSO event is primarily the east-west thermal gradient between the tropical South Pacific and the tropical Indian Ocean. Furthermore, the gradient directions caused by different surface thermal conditions are different. The main factor for the resonance effect is the phenomenon that the symbols of SSTA in the tropical Indian Ocean and the equatorial eastern Pacific are the same, but are opposite to that of the SSTA near the maritime continent. 相似文献
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汶川8级地震前加卸载响应比的大尺度异常 总被引：4，自引：0，他引：4
孕震初期加卸载响应比(LURR)通常在1左右涨落,然后逐渐上升至峰值点.但强地震并不在峰值点上发生,而要滞后一段时间(T2).T2与震级有关,震级越大,T2越长.对于8级地震,T2的计算值为28±8个月,汶川8级地震实际的T2是23个月.对于大地震,T2很长,峰值点后LURR通常迅速下降,在大地震前夕LURR常常降得很低,而预测的地震又迟迟没有发生,这种情况下很容易误导人们怀疑,甚至放弃原来的预测,殊不知,这时大地震正在迫近.这正是汶川8级地震给予人们血的教训.大地震不仅孕育时间长,孕震区面积也很大.大地震的前兆在时空上都是大尺度.基于这种认识,根据LURR的演化,中国大陆西南地区可能正在孕育一个特大地震. 相似文献
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