谁会FPS自瞄算法

别用自身坐标 用相机坐标就可以了

数字孪生核心技术
2024年11月29日-12月2日 北京
北京理工大学副教授，长期从事数字孪生方面研究
1.数字孪生的起源
2.数字孪生的内涵与应用价值（概念、特征、主要功能、应用场景、适用准则等）
3.数字孪生的发展现状（国家政策、学术界、工业界）
4.数字孪生应用参考架构
5.数字孪生相关技术（技术基础、推动技术、相近概念等）
6.数字孪生的智能化应用（模型数据驱动的优化、基于数字孪生的机器学习）
7.工艺过程数字孪生体和具体应用案例解析
8.产品数字孪生体和具体应用案例解析（数字样机、数字化交付等）
9.数字孪生车间智能管控
10.车间数字孪生软件系统开发与实施（包含典型应用案例解析与实操）

aipeixunwang

生成式AI、大模型、跨模态技术开发与应用
2024年12月13日-17日 杭州
北京理工大学教授，国家自然基金委项目函审专家、国家重点研发计划评审专家、科技部项目评审专家、北京市自然科学基金/重点基金评审专家、博士点基金/博士后基金评审专家，国际期刊NLPR主编，以及其它期刊编委。目前主要从事自然语言处理、机器学习、模式识别、生成式AI、大模型、多模态方面研究。
第一章生成式AI技术发展概述
第二章 AIGC技术在多模态领域的应用
第三章 Transformer
第四章大语言模型微调与量化
第五章AIGC技术
第六章 AIGC技术的记忆模块（向量数据库）
第七章 大语言模型 Agent
第八章 扩散模型
第九章 CLIP
第十章 VAE
第十一章 Sora训练
开发环境
1.操作系统：Ubuntu 2.开发语言：Python
3.深度学习框架：Pytorch 4.大语言模型：几种国产开源大语言模型
5.大语言模型开源微调、Agent开源框架
注：整个环境可在局域网内部署，学员连接云服务器（GPU 80G显存）实操。