7-2 寻找大富翁

7-2 寻找大富翁 分数 25 全屏浏览题目 切换布局 作者 陈越 单位 浙江大学 胡润研究院的调查显示，截至2017年底，中国个人资产超过1亿元的高净值人群达15万人。

PTA 7-2 符号配对（20 分）

7-2 符号配对（20 分） 请编写程序检查C语言源程序中下列符号是否配对：/*与*/、(与)、[与]、{与}。 输入格式: 输入为一个C语言源程序。

【在AI场景下实现智能眼镜拍照功能】

开发实战：在AI场景下实现智能眼镜拍照功能 设置按键拍照参数 通过setPhotoParams接口设置单机功能键拍照的分辨率参数。参数width和height需从允许的分辨率列表中选择。 status = setPhotoParams(1920, 1080) if (status == ValueUtil.CxrStatus.REQUEST_SUCCEED) { // 参数设置成功 } AI 场景中的拍照实现 在AI场景中，需先调用openGlassCamera初始化相机，再通过takeGlassPhoto触发拍照。 setVideoParams(30, 30, 1920, 1080, 1) if (videoStatus == CxrStatus.REQUEST_SUCCEED) { // 录像参数生效 } 性能优化建议 在AI 建议为关键操作（如AI拍照）添加重试机制，并设置超时阈值（如10秒）。

7-2 树种统计 (20 分)

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102924532 7-2 树种统计 (20 分) 随着卫星成像技术的应用，自然资源研究机构可以识别每一棵树的种类

7-2 到底有多二

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/96301355 7-2 到底有多二 一个整数“犯二的程度”定义为该数字中包含2的个数与其位数的比值

PTA 7-2 找奇葩 (20 分)

在一个长度为 n 的正整数序列中，所有的奇数都出现了偶数次，只有一个奇葩奇数出现了奇数次。你的任务就是找出这个奇葩。

AI眼镜成车辆新装备？

近日，一则关于理想汽车与光学巨头蔡司（ZEISS）合作研发车载AI眼镜的消息引发行业热议。这场跨界合作是否意味着，未来的汽车不仅会"自动驾驶"，还能让乘客通过AI眼镜享受沉浸式交互体验？ AI眼镜将如何颠覆传统车内交互？目前，汽车智能化交互主要依赖中控大屏、HUD（抬头显示）和语音助手，但这些方式都存在明显局限：大屏幕会分散驾驶注意力，HUD的显示范围有限，语音交互则缺乏直观性。 挑战与隐忧：普及之路任重道远尽管前景广阔，但AI眼镜在车载场景的规模化应用仍面临诸多挑战： 人体工学与安全性问题 长时间佩戴AR眼镜可能导致视觉疲劳或眩晕感，特别是在车辆行驶过程中的颠簸环境下，这种不适感可能被放大 在不远的将来，当AI眼镜与自动驾驶、车联网、元宇宙等技术深度融合后，我们的出行方式或将迎来革命性改变： 更安全的驾驶：通过AR增强现实技术，驾驶员的态势感知能力将得到质的提升； 更智能的娱乐：车内娱乐将突破物理空间限制 当AI眼镜遇上智能汽车，或许我们正在见证一个全新出行时代的诞生。

PTA 7-2 方阵循环右移

PTA 7-2 数字之王 (20 分)

的每个数的各位数的立方相乘，再将结果的各位数求和，得到一批新的数字，再对这批新的数字重复上述操作，直到所有数字都是 1 位数为止。这时哪个数字最多，哪个就是“数字之王”。

AI 眼镜居然能调用 GeminiGPT，这体验绝了！

在科技飞速发展的当下，AI 智能眼镜正逐渐从概念走向现实，成为人们生活中的新宠。 据消息，8 月 14 日 HTC 发布了其首款 AI 智能眼镜 VIVE Eagle，这是一款面向日常体验，需配合智能手机使用的时尚型可穿戴智能设备。 其中，能够调用谷歌 Gemini、OpenAI GPT 模型的 AI 智能眼镜更是引发了广泛关注，为用户带来了前所未有的智能交互体验。​ AI 智能眼镜的发展背景​AI 智能眼镜作为一种集成了人工智能技术的智能穿戴设备，其发展历程与人工智能技术的进步息息相关。 软件与连接​在软件层面，AI 智能眼镜通过特定的应用程序实现与谷歌 Gemini、OpenAI GPT 模型的连接。

【AI 引擎】Facebook、谷歌打造AI界Android | 新一代谷歌眼镜曝光

1.Facebook 和谷歌想打造AI世界的Android 最近，随着Facebook 开源其运行深度学习算法的服务器设计代码，Google 旗下的子公司Alphabet也开源了Tensorflow。 Tensorflow中所包含的AI技术主要用于查询照片，语音识别、翻译等等。Google 的想法是通过以开源的方式让Android成为世界上最受欢迎的操作系统。 Facebook 和Google都预见到了开源AI技术设计的代码，对其掌控运行AI算法的平台有着至关重要的作用。 2.新一代谷歌眼镜曝光：面向企业 采用可折叠设计 北京时间12月29日消息，据科技网站9to5Google报道，一年多以来，谷歌一直在开发面向工作场所的新一代谷歌眼镜。 新一代谷歌眼镜与上一代产品相比没有过多不同，可折叠是外界对上一代产品期待最高的特性之一，现在被融合进新一代谷歌眼镜设计中。

AR眼镜在工业AI大模型识别的使用流程​

AI 驱动的智能识别集成 AI 算法与计算机视觉技术，AR 工厂眼镜可自动识别设备异常、零部件缺陷或装配错误，并触发预警，大幅提升生产质量与安全性。 引入大模型成为推动 AR 眼镜在工业 AI 识别领域迈向新高度的关键一步，它能够赋予 AR 眼镜更强的认知与决策能力。​ 2、开源模型选择在AR 眼镜工业AI识别应用中，选择合适的开源大模型是提升识别效果的重要环节，不同开源模型在性能、适用场景等方面各有特点。​ 3、部署AI算力​大模型部署在 AR 眼镜工业应用中需兼顾计算性能与实时响应要求。由于 AR 眼镜硬件资源相对有限，难以直接承载大规模模型的运行，因此采用端云协同的部署模式成为主流选择。​ 通过持续的定向训练，大模型能够深度理解工业场景中的各种模式与特征，为 AR 眼镜提供高度精准、贴合工业实际需求的 AI 识别支持 。​

7-2 冒泡法排序 (30分)

7-2 冒泡法排序 (30分) 将N个整数按从小到大排序的冒泡排序法是这样工作的：从头到尾比较相邻两个元素，如果前面的元素大于其紧随的后面元素，则交换它们。

7-2 冒泡法排序 (30分)

将N个整数按从小到大排序的冒泡排序法是这样工作的：从头到尾比较相邻两个元素，如果前面的元素大于其紧随的后面元素，则交换它们。通过一遍扫描，则最后一个元素必定是最大的元素。然后用同样的方法对前N−1个元素进行第二遍扫描。依此类推，最后只需处理两个元素，就完成了对N个数的排序。

PTA 7-2 列车调度（25 分）

7-2 列车调度（25 分） 火车站的列车调度铁轨的结构如下图所示。 两端分别是一条入口（Entrance）轨道和一条出口（Exit）轨道，它们之间有N条平行的轨道。

7-2 歌唱比赛计分 (15分)

7-2 歌唱比赛计分 (15分) 设有10名歌手(编号为1-10)参加歌咏比赛，另有6名评委打分，每位歌手的得分从键盘输入，计算出每位歌手的最终得分(扣除一个最高分和一个最低分后的平均分)，最后按最终得分由高到低的顺序输出每位歌手的编号及最终得分

PTA 7-2 数字之王 (20 分)

的每个数的各位数的立方相乘，再将结果的各位数求和，得到一批新的数字，再对这批新的数字重复上述操作，直到所有数字都是 1 位数为止。这时哪个数字最多，哪个就是“数字之王”。

PTA 7-2 找奇葩 (20 分)

在一个长度为 n 的正整数序列中，所有的奇数都出现了偶数次，只有一个奇葩奇数出现了奇数次。你的任务就是找出这个奇葩。

AR眼镜+AI：重构工业运维场景的智能核心载体

AR眼镜融合AI、语音交互、影像存储等技术，构建起“感知-决策-执行-追溯”全流程智能运维体系，尤其在仪器仪表识别、分时巡检提示、作业合规管控等场景中展现出独特价值，成为工业数字化转型的关键终端。 AI自动识别仪器仪表是AR眼镜的核心能力之一，彻底破解了人工读取的效率与误差难题。 运维人员佩戴AR眼镜进入现场后，无需手持终端或纸笔，通过眼镜摄像头对准压力表、温度计、流量计等设备，内置AI算法可快速精准识别仪表类型、读取数值，并自动与后台预设的标准阈值比对。 后台AI系统对录像进行实时解析，自动识别未佩戴防护装备、违规触碰设备开关、漏检关键点位等不合规行为，并标记具体时间节点与行为类型。 AR眼镜以其轻量化、智能化、场景化的优势，将AI识别、分时调度、合规管控等功能深度融入工业运维全流程，不仅将巡检效率提升60%以上，还通过数据闭环管理实现运维工作的标准化与可追溯。

AI眼镜圈沸腾了！

过去一年，科技巨头扎堆入局AI眼镜领域，市场迎来了蓬勃发展的转折点。 巨头混战“百镜大战”爆发人工智能、机器视觉等技术的不断突破，为AI眼镜提供了更先进的感应器和处理器，让AI眼镜能够实现更高效的环境识别和数据处理能力，使得全球 AI 眼镜赛道持续升温。 在市场层面，消费级AI眼镜与行业级AI眼镜需求双线爆发。IDC预计2025年全球AI眼镜市场出货量将达到1280万副，同比增长26%。 其中，中国AI眼镜市场2025年出货量预计为280万副，同比增长高达107%。在资本层面，AI眼镜市场展现出显著的增长潜力和投资吸引力，投资热度持续提升。 这些融资主要流向了AI眼镜的整机制造、光学模组、现实交互等上下游厂商。在企业层面，国内外众多科技厂商纷纷布局AI眼镜，市场竞争愈发激烈，“百镜大战”格局初现。