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本文目录
英伟达Omniverse，这才是元宇宙的基建工程，你怎么看？
要硬件有硬件、要软件有软件、要技术有技术、要生态有生态，相信NVIDIAOmniverse?会加速提升数字孪生、元宇宙等规模化的发展。
NVIDIAOmniverse?是一个易于扩展的开放式平台，专为虚拟协作和物理级准确的实时模拟打造。创作者、设计师、研究人员和工程师可以连接主要设计软件、资产和项目，在共享的虚拟空间中进行协作和迭代。开发者和软件提供商还可以在Omniverse的模块化平台上轻松地做扩展，实现定制化的功能。
国际数据公司（IDC）之前发布了白皮书《从无界协同工作到未来企业：协同工作平台成就数字孪生和元宇宙世界的规模化发展》，在这份报告中，IDC认为无界协同工作模式将对元宇宙和数字孪生类解决方案的推广起到关键作用。企业需要关注符合无界协同模式架构的创新平台，其中就提到NVIDIAOmniverse，IDC认为，数字孪生和元宇宙类解决方案需要五类进阶能力：可虚拟，可共享，可联动，可同步，可融合。而通过NVIDIAOmniverse平台，可以实现共享虚拟世界。
元宇宙是共享虚拟3D世界，或者是交互性、沉浸式和协作性的世界。正如物理宇宙是空间上互连的一系列世界，元宇宙也可以视为众多世界的集合。NVIDIAOmniverse更像是一个连接现实和虚拟世界的“管道”。
Omniverse的巨大优势在于其软硬件能力加不断扩大的生态系统。作为一个功能强大的连接器，Omniverse将软件与用户完美地连接在一起。其软件端与Maya、3DS-Max等市面上绝大多数开发平台相兼容；与此同时，Omniverse在用户侧借助强大的硬件系统减少对终端设备的限制，可满足不同人群多元化的需求。
对于元宇宙来说，需要大量的计算，构成元宇宙的虚拟内容、区块链网络、人工智能技术都离不开算力的支撑。例如元宇宙里建筑的建模、显示就需要大量的算力来进行渲染，及时的信息反馈也需要强大的运算能力，基于RTXGPU构建的Omniverse平台能够提供强大的算力支持，实时实现精美、物理级准确且逼真的视觉效果。
Omniverse包含5个重要组件，分别是OmniverseConnect、Nucleus、Kit、Simulation和RTX。这些组件连同所连接的第三方数字内容创作(DCC)工具，以及所连接的其他Omniverse微服务，共同组成整个Omniverse生态系统。
通俗谈宇宙
在现代的自然科学中，“宇宙”通俗地说就是：宇宙是空间和时间的总和。
我们的祖先早就对宇宙有正确的认识。汉代著名天文学家张衡说，“宇之表无极，宙之端无穷”。
关于时间
随着科学技术的发展，对空间和时间的划分要求愈来愈精细。
在生产力低下的古代，人们只要把时间区分为年、月、日到时辰就够了（1个时辰=2小时）。
近代工业和火车、汽车、飞机等交通事业的兴起，进一步要求划分出分和秒来。对现代科学技术来说，这还不够，需要用毫秒、微秒和纳秒来计时。
空间、天空是什么？
对空间的划分也是这样。古代只要有天空、空间和地面这样的概念就足够了，但这远远不能满足现代科学技术的要求。特别是航天技术诞生后，要求把“天”与“空”严格区分开来。
“天”是指地球大气层以外的广大宇宙空间。
这大致与“天空”“太空”相当。说“大致”，是因为若日月星辰不包括地球，“天”则只有地球大气层以外才有，那“天空”就是“太空”，而“太空”又笼统地说是“极高的天空”，没有精确的物理性质上的划分。
航空、航天是什么？
从上述“天”和“空”的现代科学含义中我们知道，所谓“航空”，就是人类在地球大气层中的活动，所使用的飞机、直升机、飞艇和气球等飞行器统称为“航空器”。
所谓“航天”，就是人类冲出地球大气层，到宇宙太空中去活动，它所使用的是航天器及其运载火箭。
2000年11月中国政府发表的《中国的航天》白皮书把航天活动归纳为航天技术、空间应用、空间科学。航天技术是手段；空间应用是目的，属于改造世界的范畴；空间科学则属于认识宇宙的范畴。
天与航天的区别与关系
天(太空)是自然客观存在，航天则是有人的参与，是人类认识自然和改造自然的过程。过去有“空”与航空，现在则有"天"与航天。
四大安全领域是什么
海洋安全、太空安全、网络安全和核力量安全。2015年新华网北京5月26日电国务院新闻办公室26日发表的《中国的军事战略》白皮书阐述了海洋、太空、网络空间和核等重大安全领域力量发展。谈到重大安全领域力量发展，海洋关系国家长治久安和可持续发展。
如何学习人工智能？
人工智能是通过学习人类的数据，从中找出规律，然后代替人类在各个领域工作。如果你想知道人工智能是如何从人类的数据中学习的，可以先从机器学习的算法入手，这些算法有趣且不难理解，是很好的激发学习兴趣的着手点。
机器学习的算法有比如：
非监督式学习中的K-Means算法，DBSCAN，t-SNE等等，主要不是用来预测，而是对整个数据有一定的深入了解。
监督式学习中常见的有：
回归算法：试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法，常见的种类有最小二乘法，逻辑回归，逐步式回归，多元自适应回归样条，以及本地散点平滑估计。决策树学习：根据数据的属性采用树状结构建立决策模型，通常用来解决分类的问题。常见种类有：分类及回归树，随机森林，多元自适应回归样条，以及梯度推进机。（虽然名字长但是内容不难理解）深度学习算法在近期赢得了很多关注，特别是百度也开始发力深度学习后，更是在国内引起了很多关注。在计算能力变得日益廉价的今天，深度学习试图建立大得多也复杂得多的神经网络。很多深度学习的算法是半监督式学习算法，用来处理存在少量未标识数据的大数据集。常见的深度学习算法包括：卷积网络，堆栈式自动编码器。（同样是名字长但是内容不难理解）了解过一些算法后，就可以简单的跑一些数据来做自己的预测了！这时需要学习一下编程语言Python，具体的指令非常简单，几乎一行代码就能训练好预测模型，然后做出自己的预测结果了！具体资源有很多教机器学习的书籍和视频，B站和西瓜视频都有很多人在科普。
如果想自己做一些预测项目自娱自乐一下，也可以去Kaggle这个网站，有很多有趣的项目，网站提供数据，自己做模型做预测然后提交，比照精确度，满满的成就感。网站上也有很多人提供自己的解决思路和代码，可以去跟大神们学习一下。很有名的一个项目是：预测泰坦尼克号每位乘客最后有没有生存下来，生存率跟他们在船上的位置，性别，收入，家庭人数等等都有关系。
OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。