不光是VR/AR设备，实感技术还可以应用在包括PC、平板、手机、机器人、无人机以及三维自动避障方面，实感技术都算是一种基础必要技术。

结合实践培训当中的所感，我归纳出了VR设计中最为关键的六个方面，其中又包含若干需要着重考虑和分析的要点，在此分享给各位。

车联网，具体来说指的是通过在汽车上集成的GPS定位，RFID（射频技术）识别，传感器、摄像头和图像处理等电子元件，按照约定的通信协议和数据交互标准，在V2V、V2R、V2H、V2I之间，进行无线通信和信息交换的大系统网络，是能够实现智能化交通管理、智能动态信息服务和车辆智能化控制的一体化网络。

环视是一种高级驾驶辅助系统 （ADAS） 技术，能够实时地向驾驶者展示汽车及周边的鸟瞰360°全景摄像机视图，以保障在泊车或其他低速行驶情况下的驾驶安全。在现实生活中，汽车的顶部并没有安装摄像头。

室内定位当前有没有“刚需”呢？答案是肯定的。今天我们不谈现在很热闹的消费级市场应用，我们谈下室内定位技术在一些特殊但很重要的场景——消防救援、反恐处突、抢险救灾等应急任务中的应用。

“智能家居”这一概念已经不再是纸上谈兵，无论是时不时想搞出大动作的谷歌旗下Nest智能家居公司，还是亚马逊一直在大力推广更新换代的Echo，都希望尽快把智能家居推广到千家万户。下面小编整理一下最近几年大火的智能家居中枢系统，究竟谁能一统智能家居的天下呢？

得益于谷歌、亚马逊和Facebook等科技巨头的努力，人工智能和机器学习这两个生僻的科技术语如今已经广为流传。它们经常互换使用，很多人也都用这些词汇来描述各种智能家电和代替人类工作机器人。然而，虽然人工智能和机器学习高度相关，但却并不相同。

上个月初Oculus Connect大会上，O记的首席科学家Michael Abrash的Keynote题目是未来5年VR的发展，其中涉及到VR头显分辨率、空间音效、VR交互等等方面。相比于一般的野鸡专家，Abrash的预测还是值得大家一下的。

现在的VR设备都很贵，像什么HTC Vive，oculus rift动不动就4千五千，还得配一台高端电脑才能玩！现在教大家怎么自己DIY做一个VR手机盒子！ 其实对于大部分人而言，玩游戏不一定是刚需，现在教大家怎么自己DIY做一个VR手机盒子！可以用来看左右3D电影和VR全景视频哦！

生产商现在更加追求简单易行的产品，既然是要求简单易行，结构过于复杂的套件便难以入法眼。一向都是作为小菜的工业照明随着几家企业的大手笔投入。 形色各异的散热器中年纪尚小的UFO款的散热器套件似乎脱颖而出，一场展会下来起码可以见到几十家销售UFO型Highbay的企业。

虽然LED照明的各种好处不言自明，但是高效的供电方式还是饱受争议。本文主要介绍的是利用现代化以太网供电(PoE)技术为LED照明提供直流电源。如果使用局域网(LAN)将照明灯联网，PoE技术将会发挥出其中的作用，实现最佳利益。

今天小编特别整理了一些在LED检修和LED电源设计过程中的实用经验，通过问答的形式与各位新人工程师们一起分享。 在LED电源产品的设计过程中，工程师们需要处理的绝不仅仅是电路设计问题，更多的是LED电源的驱动方案选择、LED的寿命维系以及后期的维护和检修工作等。

随着石油资源紧缺及环境污染的日益加重，各国开始不断收紧汽车燃油消耗及排放标准，于是，更为节能环保的车辆开始受到人们的青睐。对于已有百年多历史的内燃机而言，想要继续保持其旺盛的生命力，就必须在节能减排技术上有所突破。

本文主要聊一聊，这一年来3GPP在4G向5G演进的路上，都忙了些啥？

为了更好地平衡人力资本和AI资本，本文作者介绍了用于实现AI、大数据、和数据科学的十大类算法，以及它们分别擅长的任务。

最近，微软HoloLens项目主管亚历克斯·吉普曼（Kipman）在接受采访时表示，微软之所以向HoloLens投资，主要是因为它们想开发价格可以承受的MR头盔，它可以用来玩VR游戏，也可以用来增强客厅视野。

NFC全称为Near Field Communication，中文名近场通信，为一种基于RFID（非接触式射频识别）演进而来的短距离高频无线通信技术，由飞利浦半导体（后为NXP Semiconductors，恩智浦半导体，最近已被高通收购）、诺基亚和索尼共同开发而来。

在高通（Qualcomm）合并了恩智浦半导体（NXP）之后，将成为一家年营收350亿美元、号称是全球第一大车用芯片供货商的IC产业巨擘，而高通与英特尔（Intel）之间的竞争也将升级。

本文介绍一对易于使用的2相55V同步升压控制器，可在只有12V电源的汽车环境中产生24V、36V或48V电源轨。我们将研究它们集成的一些主要功能特性，包括有助于实现最优化解决方案，从而降低成本并提高效率、安全性及可靠性的全面保护功能。

机器深度学习是近年来在人工智能领域的重大突破之一，它在语音识别、自然语言处理、计算机视觉等领域都取得了不少成功。由于车辆行驶环境复杂，当前感知技术在检测与识别精度方面无法满足自动驾驶发展需要，深度学习被证明在复杂环境感知方面有巨大优势。