基于模型设计的行业应用 -基于模型设计的行业应用有哪些 2025-10-06 2 rdvgfokm

1. 蒂蒙斯创业模型三大要素？
2. 论述一下基于物理模型的运动技术？
3. 什么是“基于流的生成模型”，如何理解？
4. 基于记录的逻辑模型分为哪三种？
5. 巴斯大学基于单摄的宠物数字动作模型采集方案有何特点？

蒂蒙斯创业模型三大要素？

蒂蒙斯创业模型三要素，指的是商业机会、创业团队和资源。

成功的创业活动必须对机会、创业团队和***三者进行最适当的匹配，并且还要随着事业的发展而不断进行动态平衡。

创业过程由机会启动，在创业团队建立以后，就应该设法获得为创业所必需的***，这样才能顺利实施创业计划。

一、商业机会是创业过程的核心要素，创业的核心是发现和开发机会，并利用机会实施创业。

因此，识别与评估市场机会是创业过程的起点，也是创业过程中的一个关键阶段。

二、***是创业过程不可或缺的支撑要素。

为了合理利用和控制***，创业者往往要制定设计精巧、用资谨慎的创业战略，这种战略对创业具有极其重要的意义。

而创业团队则是实现创业这个目标的关键组织要素。

三、蒂蒙斯认为，创业者或创业团队必须具备善于学习、从容应对逆境的品质，具有高超的创造、领导和沟通能力，但更重要的是具有柔性和韧性，能够适应市场环境的变化。

机会、***和创业团队三者必须不断动态调整，以最终实现动态均衡。这就是新创企业的发展过程。

论述一下基于物理模型的运动技术？

基于物理模型的运动技术，是一种利用物理学原理来模拟和控制物体运动的技术。这种技术在多个领域都有广泛的应用，包括但不限于虚拟环境模拟、机器人运动规划、运动器材设计和训练方法改进等。

在虚拟环境模拟中，基于物理模型的运动技术通过模拟真实世界中的物理规律，如牛顿定律、力矩等，使虚拟环境中的物体运动更加真实、自然。通过将这些物理规律转化为计

什么是“基于流的生成模型”，如何理解？

基于流的生成模型是继 GAN 和 VAE 之后的第三种生成模型，但这只是很多人的初步印象。其实这种模型在 2014 年就被提出，比 GAN 还早，但仅在近期由于 OpenAI 提出了 Glow 模型才被人注意到。基于流的生成模型具有可逆和内在并行性的优点。

实际上，生成模型可以分为四个类别：自回归、GAN、VAE、flow-based（基于流）。以图像生成为例，自回归模型需要逐像素地生成整张图像，每次新生成的像素会作为生成下一个像素的输入。这种模型计算成本高，并行性很差，在大规模生成任务中性能有限。W***eNet 就是一种自回归模型，最大的缺点就是慢。其它典型的自回归模型还有 PixelRNN 和 PixelCNN。此外，自回归模型也是可逆的。相对于自回归模型，基于流的生成模型的优势是其并行性。

相对于 VAE 和 GAN，基于流的生成模型的优势是：可以用隐变量精确地建模真实数据的分布，即精确估计对数似然，得益于其可逆性。而 VAE 尽管是隐变量模型，但只能推断真实分布的近似值，而隐变量分布与真实分布之间的 gap 是不可度量的，这也是 VAE 的生成图像模糊的原因。GAN 是一种学习范式，并不特定于某种模型架构，并且由于其存在两个模型互相博弈的特点，理论的近似极限也是无法确定的。基于流的生成模型却可以在理论上保证可以完全逼近真实的数据分布。

有这么多的优点，以一己之力轻松克服 W***eNet 的缺点也不是什么难事了。

基于流的生成模型可以大致理解为：它希望将数据表示成简单的隐变量分布，并可以从该分布中完全还原真实数据的分布。也就是说，它要学习的是一个可逆函数。利用雅可比矩阵的这个性质：一个函数的雅可比矩阵的逆矩阵，是该函数的反函数的雅可比矩阵，NICE 和 RealNVP 提出了通过顺序的可逆函数变换，将简单分布逐步还原复杂的真实数据分布的归一化流过程，如下图所示。后来在 Glow 中提出用 1x1 可逆卷积替换 NICE 和 RealNVP 中的可逆变换。

由于可以进行精确的密度估计，基于流的生成模型在很多下游任务中具备天然优势，例如数据补全、数据插值、新数据生成等。

在 Glow 中，这种模型展示了其在图像生成和图像属性操控上的潜力：

Glow 实现的人脸图像属性操作。训练过程中没有给模型提供属性标签，但它学习了一个潜在空间，其中的特定方向对应于胡须密度、年龄、头发颜色等属性的变化。

这类模型是不是能超越 GAN 不好说，但相对于 VAE 还是有很明显的优势，在未来的生成模型研究领域中也是非常值得期待和关注的方向。

基于记录的逻辑模型分为哪三种？

有物理模型，概念型，逻辑模型。还有就是粒度层次划分，肯定数据分割策略，关系模式定义。 具体包括以下内容：

一，新系统的业务流程 二，新系统的数据流程 三，新系统的逻辑流程 四，新系统中数据***分布 5，新系统中管理模

基于记录的逻辑模型分为实体-关系模型、层次模型和网络模型。

实体-关系模型是基于实体与实体之间的关系来描述数据的模型，适用于描述静态数据；层次模型则是基于父子关系来组织数据的模型，适用于描述树形结构数据；网络模型是基于网状结构来描述数据的模型，适用于描述复杂关系的动态数据。这三种模型各有优缺点，应根据数据的特点和应用场景选择合适的模型。

巴斯大学基于单摄的宠物数字动作模型***集方案有何特点？

来自巴斯大***动、娱乐研究和应用分析中心的一支研究团队，刚刚展示了他们创建的一套计算机软件模型。

特点是只需一枚摄像头、无需花哨的运动捕捉套装，即可对宠物狗进行数字化处理。

得益于这项技术，未来游戏玩家有望将自家宠物轻松带入数字世界，并且对影视行业也有着积极的意义。

【Sinead Kearney 通过调节摄像机来捕捉宠物的动作数据。来自：巴斯大学】

据悉，研究团队对 14 个不同品种的宠物犬的运行进行了数字化***集。在研究初期，团队先让宠物穿上了特殊的动作捕捉套装，然后拍摄其行动、小跑或跳跃等动作影像。

接着他们利用收集到的数据来创建一套全新的计算机模型，可预测并模仿各品种宠物犬的姿势。并且 3D 数据可用于拍摄其它宠物犬，而无需再穿上特殊的动作***集服装。

新的计算机模型还免去了对昂贵的数字***集和处理[_a***_]的需求，只需单个 RGBD 相机即可达成。

传统数码相机通过 RGB 像素来记录，单 RGBD 还可记录被拍摄物体到相机的距离。

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【Predicting Canine Pose from RGBD Sensors】

研究人员 Sinéad Kearney 在一份声明中称：他们是首次使用单个 RGBD 图像***集系统来追踪宠物犬的动作，整体成本较基于多个摄像头的传统动作捕捉系统要实惠得多。

展望未来，这项技术有望被预算紧张的电影制片人或游戏开发商所***用，为其项目引入更逼真的数字化动物角色。

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【Dog motion capture】

宠物主人也可在计算机上对自己的宠物进行 3D 数字展示，或者帮助兽医监测动物受伤或疾病的康复状况。

最后，该团队在 6 月 14 日线上举办的《计算机视觉与模式识别年度会议》上介绍了他们的最新研究成果。