光线追踪的应用及发展趋势
课程论文
课程论文题目：光线追踪的应用及未来发展
学院：人民武装学院
专业：计算机科学与技术
班级：物联人151
学号： 1500860346
学生姓名：谭朝艳
指导教师：宁阳
2016 年6 月3 日
目录
摘要 ............................................................... II 第一章绪论 . (1)
1.1 光线追踪的定义 (1)
1.2 光线追踪的原理 (1)
1.2.1 自然现象 (1)
1.2.2 光线追踪的原理 (1)
1.3 光线追踪的特点 (3)
1.3.1 光线追踪的优点 (3)
1.3.2 光线追踪的缺点 (3)
第二章光线追踪的应用 (4)
2.1 光线追踪在图形渲染中的应用 (4)
2.2 光线追踪在物理学中的应用 (4)
2.3 光线追踪在实际应用 (4)
2.4 实时跟踪 (4)
第三章光线追踪的未来发展趋势 (6)
3.1 光线追踪VS光栅化 (6)
3.2 显卡何时才能实时光线追踪 (7)
3.3 光线追踪的未来发展 (8)
光线追踪的应用及未来发展
摘要
光线跟踪是一种真实地显示物体的方法，该方法由Appe在1968年提出。光线跟踪方法沿着到达视点的光线的反方向跟踪，经过屏幕上每一个象素，找出与视线相交的物体表面点P0，并继续跟踪，找出影响P0点光强的所有光源，从而算出P0点上精确的光线强度，在材质编辑中经常用来表现镜面效果。光线跟踪或称光迹追踪是计算机图形学的核心算法之一。在算法中，光线从光源被抛射出来，当他们经过物体表面的时候，对他们应用种种符合物理光学定律的变换。最终，光线进入虚拟的摄像机底片中，图片被生成出来。
关键字：光线跟踪（Ray tracing），真实感
第一章绪论
1.1 光线追踪的定义
光线跟踪（Ray tracing），又称为光迹追踪或光线追迹，来自于几何光学的一项通用技术，它通过跟踪与光学表面发生交互作用的光线从而得到光线经过路径的模型。它用于光学系统设计，如照相机镜头、显微镜、望远镜以及双目镜等。这个术语也用于表示三维计算机图形学中的特殊渲染算法，跟踪从眼睛发出的光线而不是光源发出的光线，通过这样一项技术生成编排好的场景的数学模型显现出来。这样得到的结果类似于光线投射与扫描线渲染方法的结果，但是这种方法有更好的光学效果，例如对于反射与折射有更准确的模拟效果，并且效率非常高，所以当追求这样高质量结果时候经常使用这种方法。
1.2 光线追踪的原理
1.2.1 自然现象
在自然界中，光源发出的光线向前传播，最后到达一个妨碍它继续传播的物体表面，我们可以将“光线”看作在同样的路径传输的光子流，在完全真空中，这条光线将是一条直线。但是在现实中，在光路上会受到三个因素的影响：吸收、反射与折射。物体表面可能在一个或者多个方向反射全部或者部分光线，它也可能吸收部分光线，使得反射或者折射的光线强度减弱。如果物体表面是透明的或者半透明的，那么它就会将一部分光线按照不同的方向折射到物体内部，同时吸收部分或者全部光谱或者改变光线的颜色。吸收、反射以及折射的光线都来自于入射光线，而不会超出入射光线的强度。例如，一个物体表面不可能反射66% 的输入光线，然後再折射50% 的输入光线，因为这二者相加将会达到 116%。这样，反射或者折射的光线可以到达其它的物体表面，同样，吸收、反射、折射的光线重新根据入射光线进行计算。其中一部分光线通过这样的途径传播到我们的眼睛，我们就能够看到最终的渲染图像及场景。
1.2.2 光线追踪的原理
精美的CG效果图，与真实世界毫无区别的电影视觉效果，相信大家对这些并不陌生。而大家在游戏中对水面之类的场景并不陌生，不过它所生成的画面效果，好像永远都不那么真实。即使人们尽再大的努力，它的画面始终还是动画，和人
们心目中的“电影级别的画质”总是差那么一点。这是因为，我们目前的游戏，无一例外都在使用光栅化算法。而在这些电影中，则采用的是光线追踪算法。在3DSMax、Maya、SoftimageXSI等软件中，也都无一例外地采用了这一算法。
光线追踪技术是由几何光学通用技术衍生而来。它通过追踪光线与物体表面发生的交互作用，得到光线经过路径的模型。简单地说，3D技术里的光线追踪算法，就是先假设屏幕内的世界是真实的，显示器是个透明的玻璃，只要找到屏幕内能透过人眼的光线，加以追踪就能构建出完整的3D画面。
说到光线追踪，就不得不提光栅化。光栅化是指把景物模型的数学描述及其色彩信息转换至计算机屏幕上像素的过程。使用光栅化，我们可以将几何图形转化成屏幕上的像素。Direct3D使用扫描线的渲染来产生像素。当顶点处理结束之后，所有的图元将被转化到屏幕空间，在屏幕空间的单位就是像素。点，线，三角形通过一组光栅规则被转化成像素。光栅规则定义了一套统一的法则来产生像素。光栅得到的像素一般会携带深度值，一个RGB Adiffuse颜色，一个RGB specular 颜色，一个雾化系数和一组或者多组纹理坐标。这些值都会被传给流水线的下一个阶段像素的处理，然后注入到渲染目标。由于实时3D渲染程序要求对用户的即时操作做出迅速反应，因此通常要求每秒至少20帧以上的渲染速率，这也使得高效率的“光栅化”渲染技术成为当今最受青睐的3D即时成像技术。但是光栅化的缺点也很明显，那就是无法计算真实的光线，导致很多地方失真。
光线追踪算法分为两种：正向追踪算法和反向追踪算法。其中，正向追踪算法是大自然的光线追踪方式，即由光源发出的光经环境景物间的多次反射、透射后投射到景物表面，最终进入人眼。反向追踪算法正好相反，它是从观察者的角度出发，只追踪那些观察者所能看见的表面投射光。就目前而言，所有3D制作软件的光线追踪算法都是采用反向追踪法，原因是这种算法能够最大程度地节省计算机的系统资源，而且不会导致渲染质量的下降。
在现实世界中射到物体表面上通常有三种情况：折射，反射，吸收。光线在经过反射到不同的地方，被选择性吸收，从而光谱发生改变，再多次反射与折射，最终进入我们自己的眼睛。而光线追踪技术要做的就是模拟这一过程。
1.3 光线追踪的特点
1.3.1 光线追踪的优点
光线跟踪的流行来源于它比其它渲染方法如扫描线渲染或者光线投射更加能够现实地模拟光线，象反射和阴影这样一些对于其它的算法来说都很难实现的效果，却是光线跟踪算法的一种自然结果。光线跟踪易于实现并且视觉效果很好，所以它通常是图形编程中首次尝试的领域。
1.3.2 光线追踪的缺点
光线跟踪的一个最大的缺点就是性能，扫描线算法以及其它算法利用了数据的一致性从而在像素之间共享计算，但是光线跟踪通常是将每条光线当作独立的光线，每次都要重新计算。但是，这种独立的做法也有一些其它的优点，例如可以使用更多的光线以抗混叠现象，并且在需要的时候可以提高图像质量。尽管它正确地处理了相互反射的现象以及折射等光学效果，但是传统的光线跟踪并不一定是真实效果图像，只有在非常紧似或者完全实现渲染方程的时候才能实现真正的真实效果图像。由于渲染方程描述了每个光束的物理效果，所以实现渲染方程可以得到真正的真实效果，但是，考虑到所需要的计算资源，这通常是无法实现的。于是，所有可以实现的渲染模型都必须是渲染方程的近似，而光线跟踪就不一定是最为可行的方法。包括光子映射在内的一些方法，都是依据光线跟踪实现一部分算法，但是可以得到更好的效果。
第二章光线追踪的应用
2.1 光线追踪在图形渲染中的应用
将光线追踪算法应用于图形渲染最初是由Arthur Appel于1968年提出，那时还叫ray casting。1979年Turner Whitted带来了新的研究突破：递归光线追踪算法《Recursive RayTracing Algorithm》。1984年，Carpenter等人发表了一篇分布式光线追踪的论文《Distributed RayTracing》，影响甚广。发展到今天，大多数的照片级渲染系统都是基于光线追踪算法的。基本的光线追踪算法并不难，相信大部分计算机图形学的同学都写过的，难的是如何优化提高效率。
2.2 光线追踪在物理学中的应用
在物理学中，光线追迹可以用来计算光束在介质中传播的情况。在介质中传播时，光束可能会被介质吸收，改变传播方向或者射出介质表面等。我们通过计算理想化的窄光束（光线）通过介质中的情形来解决这种复杂的情况。
2.3 光线追踪在实际应用
在实际应用中，可以将各种电磁波或者微小粒子看成理想化的窄波束（即光线），基于这种假设，人们利用光线追迹来计算光线在介质中传播的情况。光线追迹方法首先计算一条光线在被介质吸收，或者改变方向前，光线在介质中传播的距离，方向以及到达的新位置，然后从这个新的位置产生出一条新的光线，使用同样的处理方法，最终计算出一个完整的光线在介质中传播的路径。
2.4 实时跟踪
人们已经进行了许多努力，改进如计算机与视频游戏这些交互式三维图形应用程序中的实时光线跟踪速度。
OpenRT 项目包含一个高度优化的光线跟踪软件内核，并且提供了一套类似于OpenGL 的 API 用于替代交互式三维图形处理中基于rasterization 的实现方法。
一些光线跟踪硬件，如斯坦福大学开发的实验性的光线处理单元，都是设计成加速光线跟踪处理中那些需要大量计算的操作。
计算机图形学中的光线跟踪的名称与原理源自于二十世纪最初十年就已经开始出
现的光学镜头设计中的古老技术。几何光线跟踪用于描述光线通过镜头系统或者光学仪器时的传输特性，并建立系统的成像属性模型。这用于建造前优化光学仪器的设计，例如减少色像差或者其它的光学像差。光线跟踪也用于计算光学系统中的光程差，光程差用于计算光学波前，而光学波前用于计算系统的衍射作用，例如点扩展函数、调制传递函数以及 Strehl ratio。光线跟踪不仅用于摄影领域的镜头设计，也可以用于微波设计甚至是无线电系统这样的较长波长应用，也可以用于紫外线或者X射线光学这样的较短波长领域。
计算机图形学与光学设计领域所用的光线跟踪的基本原理都是类似的，但是光学设计所用的技术通常更加严格，并且能够更加正确地反映光线行为。尤其是光的色散、衍射效应以及光学镀膜的特性在光学镜头设计中都是非常重要的，但是在计算机图形学领域就没有那么重要了。
在计算机出现以前，光线跟踪需要使用三角以及对数表手工计算，许多传统摄影镜头的光学公式都是许多人共同完成优化的，每个人只能处理其中一小部分的计算工作。这些计算可以在如来自于 Lambda Research 的 OSLO 或者 TracePro、Code-V 或者Zemax 这些光学设计软件上完成。一个简单的光线跟踪版本是光线传递矩阵分析，它通常用于激光光学谐振腔的设计。
第三章光线追踪的未来发展趋势
实时渲染视频级别的计算机三维图形是计算图形领域的终极目标，与现在普遍使用的光栅化渲染技术相比，光线追踪普遍被视为视觉技术的未来方向，可带来近乎真实的真正电影级图形和光影物理效果，光线追踪算法是达到这个目标的圣杯，经过几十年的努力，终于要接近这个理想了。
3.1 光线追踪VS光栅化
光线追踪VS光栅化画质谁更精美？由于光线追踪算法和现实世界中的物理规则几乎一样，所以在构建精美的3D场景的时候，就有了得天独厚的优势。在画面质量上，光栅化在光线追踪算法面前几乎没有还手之力。光栅化技术要实现媲美光线追踪算法一样的真实场景反射、折射效果，对开发者而言简直是噩梦。
在当今大部分游戏中，实现环境光反射效果都使用了Environment Map(环境贴图)技术。这种技术可以比较好地欺骗玩家的眼睛，特别是实现远处细小物体的反射效果，但当我们靠近3D物体仔细观察的时候，环境贴图就会露出马脚。环境贴图效果实际上只能对一张静态图片进行处理，在你仔细观察的时候，就会发现环境贴图里面的景物不过是开发者之前预设的障眼法，无法根据实时状况发生变化。
在大部分赛车游戏中为了实现近距离车身的反光而不穿帮，大多使用了动态立方贴图(Dynamic Cube Map)技术。立方贴图技术允许开发者将场景视点和玩家观察角度保持一致，然后再重新渲染画面，把渲染结果保存下来供渲染使用。立方贴图虽然看上去不容易穿帮，但仔细观察你就会发现问题。自然界中的光线总是会存在不断的相互反射。
你千万别以为我们在吹毛求疵，事实上要实现图中如此逼真的反射效果已经需要巨大的运算量，通过立方贴图实现的反射，往往需要重复渲染多次。而在渲染过程中，立方贴图也不像传统3D画面那样重新计算视点和坐标。为了获得理想的运行速度，日常游戏中大多只在近处使用立方贴图，为了避免大幅降低显卡填充率，在使用立方贴图的时候很多游戏开发者还故意使用了低分辨率渲染。至于游戏中的其他反射，由于显卡性能限制，大多只是用简单的环境贴图实现。
如果用光线追踪来实现各种反射效果会怎么样？根据我们上面介绍的光线追踪特性，这个技术可以用算法控制整个3D场景中的所有反射效果。在光线追踪计算中，所
有的反射效果都能被计算在内，就连漫反射和多次反射都不会漏掉。
3.2 显卡何时才能实时光线追踪
光线追踪有着如此明显的优势，而且在实现方法上和现在的光栅化算法也没任何“不共戴天”之仇，那为什么我们至今仍然没有看到任何显卡能提供实时光线追踪渲染呢？答案首先是光线追踪惊人的运算量，即便光线追踪是并行度相当高的运算，在多内核时代计算机并行性能和内核数量几乎呈线性增长关系，但要实现每秒30帧的实时光线追踪计算，依然有很远的路要走。
根据Intel和Daniel的说法，要用光线追踪渲染出达到现代游戏的画面质量，同时跑出可流畅运行的帧数，每秒需要计算大概10亿束光线。这个数字包括每帧每像素需要大概30束不同的光线，分别用来计算着色、光照跟其它各种特效，按照这个公式，在1024×768这样的入门级分辨率下，一共有786432个像素，乘以每像素30束光线以及每秒60帧，我们就需要每秒能运算141.5亿束光线的硬件，而Intel双路4内核处理器每秒也不过只能处理830万束光线。
虽然光线追踪算法有着极高的并行度，但光线追踪中主光线仅仅是为了判别多边形是否可见而存在，和传统光栅化的Z-Buffer计算方式一样，对画质不会有任何贡献。更要命的是，光线追踪的辅助光线每一条都没有任何相关性，这意味着包括各种缓存技术在内的“投机取巧”方式都没有用武之地，计算光线追踪辅助光线的所有的计算都将直接读取内存—这对于内存延迟和带宽来说都是惊人的考验。
在过去的几年间，显卡显存延迟的降低小得可怜。根据某显卡厂商的统计预期，在2004年显卡内存延迟大约在40ns左右，到了2014年显卡延迟也不过减少到了23ns —在10年间节省出来的17ns显然无法满足光线追踪技术的需要。而在这10年里，显卡的晶体管数量会从2.2亿只增加到22.37亿只。
既然传统的显卡架构和发展趋势，完全无法满足光线追踪算法的需求，那推倒重来会怎么样？2003年德国SaarLand大学就拿出了业界首个硬件加速光线追踪算法方案，这个被称作SaarCOR的光线追踪加速卡，使用FPGA(Field Programmable Gate Array 现场可编程门阵列)堆砌，在66MHz的频率下就能获得和Pentium 4 2.5GHz相当的光线追踪性能。随后SaarCOR的研发人员接触到了IBM德国的技术人员，获得了一台拥有一枚CELL处理器的工程样机。在IBM技术人员的协助下，SaarCOR在短短两周的时间里就在这台机器上实现了全屏的实时光线追踪渲染效果。SaarCOR的研究人员目前已经在
Cinema-4D上以插件方式实现了实时光线追踪。golem还透露了另外一个鲜为人知的消息，那就是SaarCOR其实获得了NVIDIA 2.5万美元的赞助，之前的F PGA原型就是在NVIDIA资助下进行的。SaarCOR至今未能量产，随后SaarCOR项目并入了OpenRT光线追踪开发项目中。
3.3 光线追踪的未来发展
光线追踪看上去很美，在画面质量上拥有压倒性优势，在运算量上有着明显的劣势，这两大因素都让光线追踪算法看上去很美，用起来很累。由于当今显卡和CPU性能的制约，光线追踪始终无法达到实时可用的地步。与此同时，光栅化算法也没有在原地踏步，以《Forza赛车3》、《GT5》等游戏为首的光栅化算法阵营，已经逐步制作出了以假乱真的汽车反光效果和透明效果，如果不仔细看，很少有人能找到瑕疵。
可以预见在未来的5年间，光线追踪算法都只能活跃在离线渲染领域，以供人们制造出一张又一张以假乱真的效果图和艺术作品。在实时计算和游戏领域，仍将是光栅化算法的天下。
光线跟踪讲解及源代码
计算机图形学期末作业 作业题目：Ray Tracing算法的实现 姓名：李海广 学号：S130201036 任课教师：秦红星
摘要 Ray Tracing算法又叫光线跟踪算法，它能通过递归方法逐个计算每个像素点的光强，然后就可以绘制出高度真实感的图像，因此该方法在图形学领域得到了广泛的应用。Ray Tracing算法的思想还能应用到移动通信终端定位领域，该领域里的射线跟踪法与此算法思想类似。MFC是微软公司提供的一个类库，以C++类的形式封装了Windows的API，并且包含一个应用程序框架，以减少应用程序开发人员的工作量。其中包含的类包含大量Windows句柄封装类和很多Windows的内建控件和组件的封装类。MFC在处理Windows窗口应用程序方面具有很大的优势，因此，本文使用MFC在VC6.0里实现Ray Tracing算法，并给出了该算法的详细讲解。 【关键词】Ray tracing 光线跟踪递归像素光强 MFC C++
目录 1.Ray Tracing算法概述 (1) 1.1Ray Tracing算法简介 (1) 1.2Ray Tracing算法的实现原理 (1) 2.Ray Tracing算法的具体实现 (2) 2.1算法的实现环境 (2) 2.2实现算法的C++程序简介 (2) 2.3算法的具体实现过程 (3) 2.4 程序运行结果 (11) 3.总结 (11) 3.1 通过该算法学到的东西 (11) 3.2本程序未完成的任务 (12) 4.参考文献 (12)
1.Ray Tracing算法概述 1.1Ray Tracing算法简介 光线跟踪（Ray tracing），又称为光迹追踪或光线追迹，它是来自于几何光学的一项通用技术，它通过跟踪与光学表面发生交互作用的光线从而得到光线经过路径的模型。它用于光学系统设计，如照相机镜头、显微镜、望远镜以及双目镜等。这个术语也用于表示三维计算机图形学中的特殊渲染算法，跟踪从眼睛发出的光线而不是光源发出的光线，通过这样一项技术将具有一定数学模型的场景显现出来。这样得到的结果类似于光线投射与扫描线渲染方法的结果，但是这种方法有更好的光学效果，例如对于反射与折射有更准确的模拟效果，并且效率非常高，所以在追求高质量结果时我们经常使用这种方法。 在光线跟踪的过程中，我们要考虑许多因素。要跟踪的光线包括反射光线、散射光线和镜面反射光线，利用递归方法并且设定一定的阀值来跟踪；在计算光强度时，我们要考虑场景中物体的反射系数、漫反射系数和镜面反射系数，还有交点处的法向量，出射光线的方向向量；在求视线以及反射光线和场景中物体的交点时，要计算出离眼睛以及出射点最近的交点作为击中点，得到击中点之后，我们就可以计算出击中点的坐标。最终，通过三个公式计算出每一个像素点处三种光线的光强值，再将三个光强值相加，就得到了该像素点出的总光强值，最后将颜色缓冲器中的三种颜色值输出到屏幕上，就得到了我们需要的光线跟踪图像。 1.2Ray Tracing算法的实现原理 （1）对图像中的每一个像素，创建从视点射向该像素的光线； （2）初始化最近时间T为一个很大的值，离视点最近的物体指针设为空值； （3）对场景中的每一个物体，如果从视点出发的光线和物体相交，且交点处的时间t比最近时间T小，则将t的值赋给最近时间T，并设置该物体为最近物体，将物体指针指向该物体； （4）经过第三步的计算后，如果最近物体指针指向空值NULL，则用背景色填充该像素。如果该指针指向光源，则用光源的颜色填充该像素；
未来网络发展趋势
未来网络发展趋势
随着技术的进步,特别是 IT 和 IP 技术的发展,以及电信,IT,媒体和消费电子等行业之间的 融合,电信业正面临着巨大的变革. 未来 3-5 年是电信业转型的关键时期.伴随着业务转型的需要,宽带化,分组化,融合(包括 产业融合,业务融合,网络融合)和移动化成为电信网络的主流趋势.All IP 架构,FMC 是未来网 络发展的目标,而 IMS,IP 电信化,无缝移动性和 NG-SDP 等技术,是支撑未来运营商完成转型的 核心技术.
业务发展趋势
在新的产业融合背景下,运营商以带宽出租(如批发和专线业务等)和语音服务为主的业务已 不能适应未来用户的需求和市场竞争的需要.随着全球信息化程度的提高,运营商需要开展新的业 务,即面向消费者用户的 Multi-play 业务和面向商业用户的 ICT 服务.其中,IPTV 是面向家庭用户 和消费者用户最重要的业务切入点和关键点.而以网络为依托,为方案设计,业务托管,业务外包, 业务咨询乃至商业流程外包等提供高水准的综合解决方案,是满足未来商业用户需求的关键.
运营商的商业模式将从"Bit Pipe"向"Service"转变.这表现在,面对消费者市场,其商业 模式从"分享用户的通讯消费(Share of communication minutes) "向"分享用户的所有消费行为 (Share of total consumer spending) "转变;面向商业用户市场,其商业模式从"提供租用线路" 向"帮助用户优化商业流程"转变.在这一转变的过程中,开放合作和价值链的整合能力成为运营 商致胜的关键.
什么是光线追踪技术,以及它的历史-
什么是光线追踪技术，以及它的历史? 编者按：本文作者Blake Patterson是一名全栈开发者，他在文中向我们简单科普了什么是光线追踪技术，以及它的历史。 在目前的PC图形硬件中，讨论最多的技术是一项成为光线追踪（ray tracing）的渲染技术。该技术风靡的原因，都源于几年前英伟达发布的RTX开发平台，以及微软而后推出的针对DirectX 12的DirectX Raytracing（DXR）API。DXR可以让Windows开发者在3D环境中加快GPU进行实时光线追踪的速度。这对游戏爱好者来说是个重大利好，因为光线追踪可以实现更真实的光线渲染，可以在3D场景中进行现实中的动作。 但是，目前仅有少部分游戏能够使用DXR所支持的渲染功能，并且很少有GPU在设计时会将DXR考虑在内、将光线追踪计算的加速作为主要目标。但目前来看，光线追踪仍然热度不减，很多从业者依然愿意为此花大价钱买一台GPU。 今年8月14日，英伟达发布了新一代GPU架构——图灵（Turing），以下是国外某网站关于此事的报道： “英伟达于周一发布了下一代图形架构Turing，名字来源于上世纪初人工智能之父、计算机科学家Alan Turing。 最新的图形处理单元（GPU）比传统图形处理工作负载量更大，其中嵌入了针对人工智能任务和一种新的图形渲染技术（称为光线追踪）的加速器。” 但是，光线追踪并不是新技术。事实上，它几乎和最早的3D计算机图形技术一同出现。什么是光线追踪？A.J. van der Ploeg在他的文章Interactive Ray Tracing：The Replacement of Rasterization？中这样描述： “在计算机图形中，如果我们有一个三维场景，通常我们会想知道该场景在虚拟摄像机中是如何呈现的。这种计算虚拟相机中图像的方法就称作渲染。 目前渲染的标准方法是光栅化（rasterization），这是一种局部光线渲染方法。它是将从其他表面反射的光也算作在内，例如镜子中的光线。这对倒影或影子的渲染非常重要。例如，
互联网+未来发展趋势
互联网+未来发展的趋势 从现状来看，“互联网+”处于初级阶段，是个都在热谈但是没有落实的理论阶段。各领域针对“互联网+”都会做一定的论证与探索，但是大部分商家仍旧会处于观望的阶段。从探索与实践的层面上，互联网商家会比传统企业主动，毕竟这些商家从诞生开始就不断用“互联网+”去改变更多的行业，他们有足够的经验可循，可以复制改造经验的模式去探索另外的区域，继而不断的融合更多的领域，持续扩大自己的生态。 互联网+真正难以改造的是那些非常传统的行业，但是这不意味着传统企业不做互联网化的尝试。很多传统企业都在过去几年就开始尝试营销的互联网化，多是借助B2B、B2C等电商平台来实现网络渠道的扩建。更多的线下企业还停留在信息推广与宣传的阶段，甚至不会、不敢或者不能尝试网络交易方面的营销，因为他们找不到合适的方案来解决线下渠道与线上渠道的冲突问题。还有一些商家自搭商城，但是成功的不是太多。但是自创品牌，通过电商平台销售经营的服装及零食等商家已经摸索出了一条电商之路。 与传统企业相反的是，当前“全民创业”时代的常态下，与互联网相结合的项目越来越多，这些项目从诞生开始就是“互联网+”的形态，因此它们不需要再像传统企业一样转型与升级。“互联网+”正是要促进更多的互联网创业项目的诞生，从而无需再耗费人力、物力及财力去研究与实施行业转型。可以说，每一个社会及商业阶段都有一个常态以及发展趋势，“互联网+”提出之前的常态是千万企业需要转型升级的大背景，后面的发展趋势则是大量“互联网+”模式的爆发以及传统企业的“破与立”。 本文尝试结合互联网线上线下的常态，做一个“互联网+”发展趋势的预测，希望对正在关注“互联网+”的朋友有所启发。 趋势一：政府推动“互联网+”落实 “互联网+”是全国性的，就如“三个代表”一样，各地政府都会提出建设主方案，然后招标或者外包给能够帮助企业做转型的服务型企业去具体执行。在今后长期的“互联网+”实施过程中，政府将扮演的是一个引领者与推动者的角色。 一是发现那些符合政策并且做的好的企业并立为标杆，起到模范带头作用。 二是挖掘那些有潜力的企业，在将来能够发展成为“互联网+”型企业，算是案例。
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课程论文 课程论文题目：光线追踪的应用及未来发展 学院：人民武装学院 专业：计算机科学与技术 班级：物联人151 学号： 1500860346 学生姓名：谭朝艳 指导教师：宁阳 2016 年6 月3 日
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光线追踪的应用及未来发展 摘要 光线跟踪是一种真实地显示物体的方法，该方法由Appe在1968年提出。光线跟踪方法沿着到达视点的光线的反方向跟踪，经过屏幕上每一个象素，找出与视线相交的物体表面点P0，并继续跟踪，找出影响P0点光强的所有光源，从而算出P0点上精确的光线强度，在材质编辑中经常用来表现镜面效果。光线跟踪或称光迹追踪是计算机图形学的核心算法之一。在算法中，光线从光源被抛射出来，当他们经过物体表面的时候，对他们应用种种符合物理光学定律的变换。最终，光线进入虚拟的摄像机底片中，图片被生成出来。 关键字：光线跟踪（Ray tracing），真实感
未来十互联网十大发展趋势分析P
世界已被互联网占领，互联网未来10年将如何变化与发展? 1.互联网全球普及 根据国际电信联盟最近统计，全球互联网用户总数已经达到20亿人;而联合国公布的最新统计数字显示，世界人口在2011年底突破70亿大关。所以到2020年毫无疑问会有更多的人使用互联网。据国家科学基金会(National Science Foundation)预测，2020年前全球互联网用户将增加到50亿。联合国估计2020年世界人口将为75亿，大部分人将使用互联网。 2.互联网将成为物联网 到2020年，互联网预计将成为一个设备网络而不再只是一个计算机网络。根据CIA World Factbook 2009的统计，今天的互联网拥有大约5.75亿台主机电脑。而美国国家科学基金会则预计未来会有数十亿个传感器连接到互联网。在物联网上，每个人都可以应用电子标签将真实的物体上网联结。学校班车将接入互联网，父母可实时了解孩子上学或放学途中的情况。 3.互联网将成为无线网络 目前移动宽带网的用户已经呈现出爆发式增长的迹象，据Informa公司统计，2009年第二季度，全球移动宽带的用户数突破了2.57亿人。这表明3G，WiMAX等高速无线网络的普及率已经比去年同期增长了85%左右。近年来，亚洲地区是无线宽带网用户最多的地区，不过用户增长率最强劲的地区则是在拉丁美洲地区。按Informa预计，到2014年，全球无线宽带网的用户数量将提升到25亿人左右。 4.社交网络的巅峰 基于Web2.0技术的社交网络是万维网技术的最新应用，很大程度上改变了社会生态。Facebook自2004年2月4日上线以来，用户数量已经超过了已经超过了8亿，至今并未呈现出减缓的迹象，Facebook、LinkedIn、Twitter、Instagram以及Google+还会继续增长。美国新媒体公司Wetpaint联合创始人兼CEO本·埃洛维茨(Ben Elowitz)在TechCrunch撰文称，未来十年内，社交网络将与搜索引擎全面整合，成为一位不知疲倦的个人助理，为用户规划日常生活，提高决策效率。 5.SoLoMo将主导互联网 2010年，中国手机用户数量达到了7.38亿，全球手机用户数量已经超过了50亿。2011年5亿Facebook用户中有2亿为移动用户，活跃度比远高于台式机用户。未来十年内随着智能手机和平板电脑等移动终端的普及，进入移动互联网时代。 随着社交网络和移动互联网的兴起，Social(社交的)、Local(本地的)、Mobile(移动的)三概念的结合，也称社交本地移动，代表着未来互联网发展的趋势。LBS已经成为连接真实世界与虚拟网络的一道桥梁，SoLoMo将引领未来十年移动互联网走势。 6.互联网变得越来越轻 互联网正在变得越来越轻，意味着轻量、轻松、轻快、轻简、傻瓜化、碎片化，主要有四个方面。 智能手机、平板电脑等种种手持移动终端轻量化，人人都可随身携带一个图书馆。 微博(micro blogging)、轻博(light blogging)等新媒体的兴起，展示形式更加简洁、便捷，网络表达方式在变轻。 轻游戏崛起，网络娱乐方式轻简化，风靡全球的轻度社交类游戏《愤怒的小鸟》《偷菜》《抢车位》是多么的简单、轻松。 软件应用更轻了，从各种应用市场(App Store)里可以直接下载各种应用，不像以前那样需要拷贝光盘或软盘，还有许多是基于云服务的在线应用。 7.大数据时代 未来的十年将是一个“大数据”引领的智慧科技的时代。随着社交网络的逐渐成熟，移动带宽迅速提升，云计算、物联网应用更加丰富。更多的传感设备、移动终端接入到网络，由此产生的数据及增长速度将比历史上的任何时期都要多和快。 互联网上的数据流量，尤其是高清图像和高清视频流量，迅猛增长。2012年华为报告指出未来十年网络容量提升千倍，每个移动终端也会达到Gb级的连接速度。思科预计，到2012年，互联网每个月的流量将会增加44艾字节(exabyte，109GB)，仅每月的增量就是今天互联网流量的一倍多。 8.云计算大行其道 2009年，市场调研公司ABI Research在一份名为《移动云计算》的报告中提出，云计算不久将成为移动世界中的一股爆破力量，最终会成为移动应用的主导运行方式。根据Gartner的调查，到2015年，将有超过40%的CIO期望将其大部分IT运行在云中。 物联网也离不开云计算，物联网中的网络传输和管理服务就会利用到云计算。一位美国专家曾经预测说，全球只要5台计算机就可以满足人们的日常生活需要了。 9.语义网的春天 从20世纪80年代万维网之父蒂姆·伯纳斯-李(Tim Berners-Lee)提出万维网(WWW)构想以来，互联网进入飞速发展阶段。网络信息的沟通方式，从“人际交流”延伸至“人机交流”，语言科学与计算机科学结合的语义网，将是对目前互联网的一种扩展。 2010年Google收购了一家语义技术领先公司Metaweb。Metaweb运营着一个开放的语义信息数据库Freebase。Freebase和维基百科类似，不同的是，它完全专注于结构化数据及个人用户可行性操作。 2010年Facebook也公布了一个大规模的新平台Open Graph(开放图谱)，让Facebook里的每个物件都拥有独特的ID。通过Open Graph把其他社交网站建构的网络给连接起来，将创造一个更聪明、更与社交连接、更个人化也更具语意意识的网络。 10.虚拟世界脱胎换骨 作为将来的网络系统，林登实验室于2003年推出的第二生命(second life)得到了很多主流媒体的关注。Second Life是一个基于因特网的虚拟世界，2011年美国虚拟社区Second Life年收入达1亿美元。 第二人生在一个巨大的Debian服务器阵列上模拟了一个平面的，类似地球的世界，被称为Grid。平台只提供土地，土地上的一切由人自己决定，网民可以像建主页一样建设自己的“世界”，并能与其他人的“世界”相连，最终形成一个巨型的“虚拟世界”，全世界各 地的玩家可以相互交流。未来10年，虚拟世界将会得我们的现实生活更加数字化。 未来十年，将是移动互联网普及应用、云计算技术大行其道、SoLoMo占主导、虚拟世界脱胎换骨的十年。除了以上的变化，未来还有三网合一、网络电视、富媒体应用、电商社区化、带宽提速、实时搜索、3D互联网、5G技术、人工智能等各种趋势和突破。
网络技术的未来发展趋势
网络技术的未来发展趋势 摘要：本文回顾了计算机网络的起源和发展历史，并将其历史分为三个阶段进行了阐述。之后，详细介 绍了网络技术中的四大技术，在此基础上对未来网络发展趋势进行了预测，并从语义网、计算机系统重新整合、网络进行整合、人工智能等七个方面对其进行了详细的论述。 关键词：网络技术;发展趋势;语义网;人工智能 The future development trend of the network technology Abstract: This paper reviews the origin and history of the computer network ,and divides its history into three https://www.sodocs.net/doc/904797195.html,ter,the four major technology about the network technology was introduced in detail, and the future network development trend was predicted on the basis of that.The paper discusses the future development trend of the network technology from the semantic web, computer system integration, network integration and artificial intelligence and so on. 0 引言 计算机网络是计算机之间通过连接介质(如网络线、光纤等)互联起来，按照网络协议进行数据通信，实现资源共享的一种组织形式。计算机网络是二十世纪60年代起源于美国，原本用于军事通讯，后逐渐进入民用，经过短短40年，网络技术的发展变化速度惊人。回顾历史，从大局的角度看，网络技术的发展大致可分为三个阶段：第一阶段，上个世纪80年代末期到90年代中期，是厂商导向阶段。基本上在网络行业工作时间比较长的人都知道，刚开始的IT都是集中地把用户内网连在一起，所有项目、所有用户都一直在做同样的事，网络设备厂商作为主导。第二阶段，上个世纪9 0年代末期到最近一两年，是公网的阶段，中国电信和现在的中国网通等固网运营商都在集中精力做外网和公网。第三阶段，也就是从现在开始，将进入应用导向和用户导向阶段。以后技术的发展并不是单单为了内网或者外网，而是怎么朝更深层次发展，怎么用好这个网，怎么能更容易地享受到网络服务，怎么能更容易地把网络服务推向网络端。 1 网络技术简介 （1）软交换技术。为了把服务控制功能和网络资源控制功能与传送功能完全分开，需要应用软交换技术。根据新的网络功能模型分层，计算机网络将分为接入与传输层，媒体层，控制层，业务／应用层（也叫网络服务层）四层，从而可对各种功能作不同程度的集成。 （2）IPv6技术。未来的计算机网络是基于IPv6技术的网络。和IPv4相比，IPv6的主要改变就是地址的长度为128位，也就是说可以有2的128次方的IP地址，足以保证地球上的每个人拥有一个或多个IP地址。 （3）光交换与智能光网络技术。当前组网技术正从具有上下光路复用(OADM)和光交叉连接(OXC)功能的光联网向由光交换机构成的智能光网络发展；从环形网向网状网发展；从光→电→光交换向全光交换发展。即在光连网中引入自动波长配置功能，也就是自动交换光网络(ASON)，使静态的光连网走向动态的光连网。 （4）宽带接入技术。计算机网络必须要有宽带接入技术的支持，各种宽带服务与应用才有可能开展。当前宽带接入技术有两个新技术，一个是基于以太网无源光网络（EPON）的
光线投射,光线追踪与路径追踪的概念与区别
光线投射,光线追踪与路径追踪的概念与区别 光线投射Ray Casting [1968] 光线投射（Ray Casting），作为光线追踪算法中的第一步，其理念起源于1968年，由Arthur Appel在一篇名为《Some techniques for shading machine rendering of solids》的文章中提出。其具体思路是从每一个像素射出一条射线，然后找到最接近的物体挡住射线的路径，而视平面上每个像素的颜色取决于从可见光表面产生的亮度。 光线投射：每像素从眼睛投射射线到场景 光线追踪Ray Tracing [1979] 1979年，Turner Whitted在光线投射的基础上，加入光与物体表面的交互，让光线在物体表面沿着反射，折射以及散射方式上继续传播，直到与光源相交。这一方法后来也被称为经典光线跟踪方法、递归式光线追踪（Recursive Ray Tracing）方法，或Whitted-style 光线跟踪方法。 光线追踪方法主要思想是从视点向成像平面上的像素发射光线，找到与该光线相交的最近物体的交点，如果该点处的表面是散射面，则计算光源直接照射该点产生的颜色；如果该点处表面是镜面或折射面，则继续向反射或折射方向跟踪另一条光线，如此递归下去，直到光线逃逸出场景或达到设定的最大递归深度。 经典的光线追踪：每像素从眼睛投射射线到场景，并追踪次级光线（(shadow, reflection, refraction），并结合递归 光线追踪（Ray tracing）是三维计算机图形学中的特殊渲染算法，跟踪从眼睛发出的光线而不是光源发出的光线，通过这样一项技术生成编排好的场景的数学模型显现出来。这样得到的结果类似于光线投射与扫描线渲染方法的结果，但是这种方法有更好的光学效果，例如对于反射与折射有更准确的模拟效果，并且效率非常高，所以当追求高质量的效果时经常使用这种方法。
光线跟踪器参数
虚拟现实场景制作中，用于室外渲染的渲染器很多，发挥所长用自己比较熟悉的渲染器为最佳工作方式。该教程用的是MAX自带的Light Tracer（光线跟踪）渲染器，所以首先需要先来了解一下Light Tracer（光线跟踪）渲染器控制面板中各个参数的含义： General Settings group(全局设置群组 ) Global Multiplier（全局倍增器）：控制整体照明等级。默认=1.0 Object Multiplier（物体倍增器）：控制场景中物体的光线反射等级。默认=1.0 Sky Lights toggle（天光开关）：打开时，使场景中天光的重新聚集regathering生效。（一个场景可以包含多个天光）。默认=开on Sky Lights amount（天光数量）：控制天光强度值。默认=1.0 Color Bleed（颜色溢出）：控制颜色溢出的强度。当光线在场景中物体之间相互反射时，颜色溢出生效。默认=1.0 Rays/Sample(光线／采样) ：向每个样本（或像素）投射的光线数。增加此值将使渲染结果更加平滑，这是以时间的增加为代价的。降低此值将出现粒状效果，但渲染更快。默认=250 Color Filter（颜色过滤器）：对投射到物体上的光线进行过滤，设置一个不是白色的过滤器将给整体结果上色。默认=白色white Extra Ambient（附加环境光）：不设置为黑色时，所设的颜色将作为附加环境光照明物体。默认=黑色black Ray Bias（光线偏移）：与阴影光线跟踪偏移Ray-Trace Bias for shadows类似，使用它可以纠正伴随产物artifacts，例如当物体向自己身上投射阴影时会出现条带效果。默认=0.03 Bounces（反弹）：被跟踪的反射光线数。增加此值将增加颜色溢出，降低此值会得到渲染较快，较不精确的效果。通常产生较为阴暗的图像。提高此值允许更多的光线飞行于整个场景，结果更明亮，更精确，当然耗时更长。默认=0。当弹射值=0时，光线跟踪将不考虑体积度量照明volumetric lighting Cone Angle（圆锥角度）：控制使用重新聚集regathering的角度。降低此值可得到较轻的对比度，特别是对于由许多小物体在大物体上投射阴影的区域。范围=33.0～90.0，默认=88.0 Volumes toggle（体积开关）：当打开时，光线跟踪将对诸如体积光Volume Light和体积雾Volume Fog进行处理。默认=开on（若要使光线跟踪对体积灯光起作用，弹射Bounces值必须大于零。） Volumes amount（体积数值）：可使体积灯光的亮度值提高。增加此值可增加它对渲染场景的影响。降低则反之。默认=1.0 Adaptive Undersampling group（自适应降低采样群组） Adaptive Undersampling（自适应降低采样）：打开时，光线跟踪使用降低采样。关闭时，对每个像素都进行取样。关闭它可以增加最终渲染的细节，但增加渲染时间。默认=开on Initial Sample Spacing（初始采样间距）：图像的初始采样网点的距离。以像素为单位。默认=16x16 Subdivision Contrast（细分对比）：决定一个区域是否应该细分的对比阀限。增加此值减少细分。太小的值会引起不必要的细分。默认=5.0 Subdivide Down To（细分底限）：细分的最小间距，增加此值能增加渲染时间，但结果更精确。默认=1x1 Show Samples（显示采样）：打开时，取样区域以红点被渲染出来。这显示出哪个地方取样最多，可以帮你选择降低采样的最优设置。默认=关off
全光网络的发展历程与发展趋势
全光网络的发展历程与发展趋势 彭承柱彭明宇 摘要：本文阐述全光网络如何经过WDM技术的发展与演变、全光网络的技术研发、过渡到自动光交换网、直到当前智能光交换网络的发展历程与发展趋势。 1 引言 据国外统计，骨干因特网的带宽在1997年为622Mbps,1998年是2.5Gbps,1999年突破10Gbps,2000年接近40Gbps；也就是说每经过6-9个月因特网的带宽或业务量翻一番。按照目前单波长光纤系统的传输速率最高为40Gbps考虑，仅因特网的数据流就占满了整个单波长系统的传输容量，更不用说宽带业务和其他多媒体应用了。事实上随着因特网的飞速发展，几乎在网络的所有层面，如企业网、接入网，传输、选路与交换等都在研发与应用高速宽带技术。带宽的"饥渴"极大地促进了DWDM技术的快速发展，基础速率为2.5Gbps/10bps的8波、16波、32波、40波乃至80波的DWDM系统已经商用，所有的波长都落在常规的C带内(1530-1565nm)；此波带又分为蓝带和红带。各个波长或光路的间隔从100GHz(0.8nm)缩小到50GHz(0.4nm)。进一步增加波长数，例如增加到160波以上时需要应用L波带(1565-1625nm)，也就是第4代WDM 光纤通信系统。当波长数达到数百量级时各光路间隔将缩小到25GHz(0.2nm)；此时对光源的精度与稳定度，对分光滤波器的分辨率的要求均很高。表1给出
新世纪开始DWDM系统研发水平的概貌。由表1可见10Tbps的总容量业已突破，很多公司例如Ciena公司已在研发16Tbps的系统；而朗讯贝尔实验室的科研人员认为商用的DWDM系统容量最高将达到100Tbps。 DWDM系统在长途光传送网中的发展方向是超密集波分复用，超大容量和超常中继距离传输；而在城域光传送网中的发展方向是稀疏波分复用，超大容量、短传输距离和价廉的CWDM系统，也就是和具有第5光窗口的无水峰光纤即新的全波光纤相应的第5代WDM系统。此类光纤系统可利用的光谱是1280-1615nm，是常规可用波长范围的数倍，复用波长数大大增加，从而经济有效地解决网络扩容问题，故WDM系统和技术的发展为全光网络打下了物质基础。 2 WDM技术的发展与演变 在电信运营商寻找新的创收方法的同时，他们还在力图削减成本。直到几
展望互联网的未来发展趋势
展望互联网的未来发展趋势 互联网的到来也许并不像电，不像火那样让人顿时感到光亮，但它的影响却是“润物细无声”式的，很多人把互联网单纯等同于网上冲浪，如果你问他，没有互联网的话他会怎样，他也许会拍拍胸脯说，大不了我不斗地主，不聊QQ，不去淘宝，不逛论坛……云云，而实际上，互联网的应用绝不仅仅止于此，如果某一天你不能从银行转账，不能预订机票，遇到解决不了的问题不能随时随地Google一下……你会不会觉得非常不习惯？所以我们知道，互联网已经成为越来越多人生活中无法缺少的一环，既然如此，我们就来做个预言家，看看互联网在未来会有哪些看得见想得出的发展趋势。 互联网将进入全民时代 在未来，使用互联网的人一定越来越多，虽然这看上去是废话一般，但却是个不争的事实，也许以前因为经济、文化等因素致使很多像我们父母那一代的人无法接受互联网，但如今九年义务教育已经让文盲越来越少，而且电脑以及宽带费用也都个顶个地往下跌，一切都不是问题了，全民互联网时代自然也就来了，就像国家科学基金会所预测，2020年前全球互联网用户将增加到50亿。 电子计算机将不再“一家独大” 现如今电脑仍然是人们互联网应用的主体设备，而未来，这种情况将会得到改变，取而代之的是更多的城市基础设备，据国家科学基
金会预计,未来会有数十亿个安装在楼宇桥梁等设施内部的传感器将会被连接到互联网上,人们将使用这些传感器来监控电力运行和安保状况等，据估计，这数量要远远超过用户数量，何况计算机乎。 无线化是必然趋势 现在人们的生活、工作圈子已经得到了前所未有的扩大，今天这里明天那里，所以无线网络大受青睐，而在未来，一定有过之而无不及。按Informa预计，到2014年，全球无线宽带网的用户数量将提升到25亿人左右，所以说无线化是必然趋势毫不为过。 互联网的网络管理将更加自动化 除了安全方面的漏洞之外，目前的互联网技术最大的不足便是缺乏一套内建的网络管理技术。国家科学基金会希望科学家们能够开发出可以自动管理互联网的技术，比如自诊断协议，自动重启系统技术，更精细的网络数据采集，网络事件跟踪技术等等。 互联网技术对网络信号质量的要求将降低 随着越来越多无线网用户和偏远地区用户的加入，互联网的基础架构也将发生变化，将不再采取用户必须随时与网络保持连接状态的设定。相反，许多研究者已经开始研究允许网络延迟较大或可以利用其它用户将数据传输到某位用户那里的互联网技术，这种技术对移动互联网的意义尤其重大。部分研究者们甚至已经开始研究可用于在行
蒙特卡洛光线追踪
光线追踪原理 光的基本传递模型 1 在一个要渲染的场景中，我们认为光能由预先指定的光源发出，然后我们以光线来描述光能的传递过程，当整个场景中的光能信息被我们计算出来后，我们收集这些信息转化为顶点的亮度。 2 光线经过物体表面可以产生反射和漫反射，光线透过物体可以产生折射和散射。具体产生哪种出射效果，依据物体的表面属性而定。物体的表面一般不会是理想的某种单一属性的表面，表面可以同时存在反射，折射，漫反射等多种属性，各种属性按一定比例混合之后才是其表面反射模型。 3 一点的在某一个视线方向上的光亮度＝该点在该方向的自身发光亮度＋半球入射光能在该方向所产生的反射光亮度. 4 关于散射，高度真实的散射是一个很难模拟的物理过程，一般在渲染中都不会采用过于复杂的物理模型来表示散射，而是采用一些取巧的办法来计算散射。 5 在常见的渲染中，有两种效果很难模拟，但是它们会使人眼觉得场景更真实。 [1]color bleeding :入射光为漫反射，受光表面属性为漫反射，出射光是漫反射。比如把一本蓝色的纸制的书靠近白色的墙，墙上会有浅浅的蓝晕。 [2]caustics:入射光为镜面反射或折射，受光表面属性为漫反射，出射光是漫反射。比如把一个装了红色葡萄酒的酒杯放在木桌上面，会有光透过杯中的酒在桌上形成一块很亮的红色区域。 传统的阴影算法： 游戏中传统的光照算法，是利用公式法来计算特定类型光源的直接光照在物体表面所产生的反射和漫反射颜色，然后再使用阴影算法做阴影补偿。标准的阴影算法不能计算面光源，改进以后的阴影算法通过对面光源采样，可以模拟出软阴影的效果。但是这些方法计算的光照都是来自直接光源的，忽略了光的传播过程，也就无法计算出由光的传播所产生的效果。通过特定的修正，我们也可以计算特定的反射折射或漫反射过程，但是无法给出一种通用并且物理正确的方法。目前游戏中大多是采用改进的阴影算法来进行渲染，它的优点是效率比较高，结合预计算的话，还是可以产生比较生动可信的效果。 传统的逆向光线追踪: 正如前面描述的那样，要想计算光能在场景中产生的颜色，最自然的考虑就是，从光源出发，正向跟踪每一根光线在场景中的传递过程，然后收集信息。然而这个想法在被提出的来的那个时代的计算机硬件上是不可能实现的，当时人们认为，正向光线追踪计算了大量对当前屏幕颜色不产生贡献的信息，而且它把看不见的物体也计算在内，极大的浪费了效率。 于是人们想出的另一个方法是：只计算有用的，从人眼出发，逆向跟踪光线。 逆向光线追踪从视点出发，向投影屏幕发出光线，然后追踪这个光线的传递过程。如果这个光线经过若干次反射折射后打到了光源上，则认为该光线是有用的，递归的计算颜色，否则就抛弃它。很显然，这个过程是真实光线投射的逆过程，它同样会产生浪费（那些被抛弃的逆向光线），而且只适用于静态渲染。
未来计算机的发展趋势
未来计算机的发展趋势 目前，中间件技术已经发展成为企业应用的主流技术，如交易中间件、消息中间件、专有系统中间件、面向对象中间件、数据存取中间件、远程调用中间件等。 随着计算机应用的广泛和深入，又向计算机术本身提出了更高的要求。要起提高计算机的工作速度和存储量，关键是实现更高的集成度。传统的计算机的芯片是用半导体材料制成的，这在当时是最佳的选择。但随着集成的提高，它的弱点也日益显现出来。专家们认识到，尽管随着工艺的改进，集成电路的规模越来越大，但在单位面积上容纳的元件有限的，在1毫米见的硅片上最多不能超过25万个，并且它的散热、防漏电等因素制约着集成电路的规模，现在的半导体芯片发展即将达到理论上的极限。因此，有人预测现行的计算机系统将在2010年遇到无法逾越的障碍。为此，世界各国研究人员正在加紧研究开发新一代计算机，从体系结构的变革到器件与技术革命都要产生一次量的乃至质的飞跃。计算机的发展趋势表现为4种，即巨型化、微型化、网络化和智能化。未来新一代的计算机可分为模糊、量子、超导、光子和DNA5种类型。 1计算要的发展趋势 1）巨型化 巨型化是指计算机速度更快、存储容量更大、功能更强、可靠性更高的计算机。其运算能力一般在每秒百亿次以上，存容量在几百G字节以上。巨型计算机主要用于尖端科学技术和军事国防系统的研究开发。巨型计算机的发展集中体现了计算机科学技术的发展水平。
2）微型化 微型化是指发展体积更小、功能更强、可靠性更高、携带更便、价格更便宜、适用围更广的计算机系统。因为微型机可渗透到诸如仪表、家用电器、导弹弹头等中、小型机无法进入的领域，所以20世纪80年代以来发展异常迅速。预计微型机性在一起，今后将逐步发展到对存储器、通道处理机、高速运算部件、图形卡、声卡的集成，进一步将系统的软件固化，达到整个微型机系统的集成。 3）网络化 网络化是指利用通信技术，把分布在不同地点的计算机互联起来，按照网络协议相互通信，以达到所有用户都可共软件、硬件和数据资源的目的。目前计算机联网已经非常普遍，但是计算机网络化仍然有多工作要做。如网络上资源虽多，利用却并不便；联网的计算机虽多，计算机特别是服务器的利用率并不高；网络虽然便，但是却不安全，等等。计算机网络化在提供便、及时、可靠、安全、高效的信息服务面还有很多的工作要做。 目前各国在开发三网合一的系统工程，即将计算机网、电信网和有线电视网合为一体。将来通过网络能更好地传送数据、文体资料、声音、图形和图像，用户可随时随地在全世界围拨打可视和收看任意的电视和电影。 4）智能化 5）智能化是指让计算机具有模拟人的感觉和思维过程的能力。智能计算机具有解决问题和逻辑推理的功能，以及知识处理和知识库管理的功能等。 人与计算机的联系是通过智能接口，用文字、声音、图像等与计算机自然对话。智能化的研究领域很多，其中最有代表性的领域是专家系统和
光线追踪原理
什么是光线追踪及其优缺点 光线追踪是一种真实地显示物体的方法，该方法由Appel在1968年提出。光线追踪方法沿着到达视点的光线的反方向跟踪，经过屏幕上每一个象素，找出与视线相交的物体表面点P0，并继续跟踪，找出影响P0点光强的所有光源，从而算出P0点上精确的光线强度，在材质编辑中经常用来表现镜面效果。 光线追踪或称光迹追踪是计算机图形学的核心算法之一。在算法中，光线从光源被抛射出来，当他们经过物体表面的时候，对他们应用种种符合物理光学定律的变换。最终，光线进入虚拟的摄像机底片中，图片被生成出来。由于该算法是成像系统的完全模拟，所以可以模拟生成十分复杂的图片。 几大图形巨头很早就提出了光线追踪的具体执行方案，但是一直由于硬件资源的不成熟，导致很多功能还无法实现，最大的一点就是不能支持实时渲染。但Larrabee可能会是第一款支持实时光线追踪的GPU产品，光线追踪也一定是NVIDIA和Intel等在最新一代3D显示技术中的必争之地。 【光线追踪的优点】 光线追踪的流行来源于它比其它渲染方法如扫描线渲染或者光线投射更加能够现实地模拟光线，象反射和阴影这样一些对于其它的算法来说都很难实现的效果，却是光线追踪算法的一种自然结果。光线追踪易于实现并且视觉效果很好，所以它通常是图形编程中首次尝试的领域。
【光线追踪的缺点】 光线追踪的一个最大的缺点就是性能，扫描线算法以及其它算法利用了数据的一致性从而在像素之间共享计算，但是光线追踪通常是将每条光线当作独立的光线，每次都要重新计算。但是，这种独立的做法也有一些其它的优点，例如可以使用更多的光线以抗混叠现象，并且在需要的时候可以提高图像质量。尽管它正确地处理了相互反射的现象以及折射等光学效果，但是传统的光线追踪并不一定是真实效果图像，只有在非常紧似或者完全实现渲染方程的时候才能实现真正的真实效果图像。由于渲染方程描述了每个光束的物理效果，所以实现渲染方程可以得到真正的真实效果，但是，考虑到所需要的计算资源，这通常是无法实现的。于是，所有可以实现的渲染模型都必须是渲染方程的近似，而光线追踪就不一定是最为可行的方法。包括光子映射在内的一些方法，都是依据光线追踪实现一部分算法，但是可以得到更好的效果。
信息传输技术的发展—发展史与未来趋势
信息传输技术的发展—发展史与未来趋势 公司内部编号：（GOOD-TMMT-MMUT-UUPTY-UUYY-DTTI-
信息传输技术的发展 ——“发展史与未来趋势” 组长、组员1、组员2、组员3 辽东学院信息工程学院，B1x0x班 摘要：自人类文明起源以来，对于人们传输信息就有很多种方式、方法。从以语言为主，通过人力、马力、烽火等原始手段传输信息的方式，到以文字、邮政、印刷等方式更广地传输信息的方式，随着近代科学技术的发展，又实现了通过电报、电话、广播等方式传输信息，再到现代的信息时代，除了语言之外，还包括了图像、声音、多媒体等各种信息，传输技术利用电流、电磁波、声波、光波等多种传输介质实现多样化信息的传输。信息传输技术爆炸式的推动了信息交流，同时也推动着信息技术的进一步发展。随着宽带技术的发展，人们能更加便捷的“访问世界”。通过数据通信、传真，可视电话、可视图文等服务形式，将大量的初等、中等、高等教育的课程及其它科学技术、生活、市场、金融、体育、娱乐、医疗等信息以联机方式存放，用户可有选择地获取信息。当这样的公共信息基础设施同家庭信息系统相连接，就彻底地改变了信息获取和利用的方式，进而也改变了社会的教育模式。现代是一个信息时代，对于未来信息传输技术的发展，大数据成为趋势。光是极具发展潜力的传输介质，光势必会在未来信息传输技术中占有一席之地。硅光子技术超高效率、超低耗能也是看点之一。 关键词：数据通信；发展史；数据传输方式；未来趋势 一、信息传输技术的发展史 （一）、原始时代信息传输技术 原始时代没有文字，原始人通过一些辅助的东西或简单的图画来表述信息。例如北美的印第安人离家狩猎，在屋子旁边钉下几根带有横杆的木橛，一根表示要过一昼夜才回来，两根表示两昼夜。还有“结绳记事”，根据绳子上打结的个数和绳子的颜色来记录容易忘记的事情。 （二）、古代信息传输技术 随着生产力的提高，人们的认识也一步一步由低级向高级发展，人类进入了文明社会，信息技术也有了新的发展。文字的出现时信息传输技术的一大变革。
未来互联网互联网的发展趋势
未来互联网 关键字：未来互联网移动互联网网络安全应用为王 摘要：它是商业、通信、娱乐和教育的共同平台，您可以通过若干不同的设备与这个庞大的网络相连。移动互联网、网络安全、应用及内容将成为未来互联网的主旋律。 “长江后浪推前浪，江山辈有才人出”。纵观全球互联网的发展历程，曾经潮起潮落、夏日寒冬。互联网面世不过几十年的光景，但是在这样短暂的时间内，已经经历了巨大变化。它的前身是众多独立网络的“大杂烩”，随后逐渐发展成为全球性统一体。它是商业、通信、娱乐和教育的共同平台，您可以通过若干不同的设备与这个庞大的网络相连。 那么将来呢未来的互联网又是怎样的呢透过巫师的水晶球，我们又将看到互联网怎样的未来怎样的星空 “为SoLoMo而战”。 我想“移动互联网”必是那灿烂星空中最璀璨的一颗。在近年来的互联网大会上，各种议题、演讲过半都谈到了移动互联网的发展。无论是国外的大佬还是国内的大佬早就骚动起来了“互联网将迎来第四次变革，下一个主战场，将会是在移动互联网。” 今后的“战争”将围绕一个词——“SoLoMo”。“SoLoMo”是三种概念混合的产物，即：Social（社交的）、Local（本
地的）、Mobile（移动的），即社交加本地化加移动。它代表着未来互联网发展的趋势。谷歌宣布收购摩托罗拉；马化腾和曹国伟不约而同地表示，他们不会做手机，但会做应用软件，提供第三方的服务；马云通过短信隔空撂下狠话：不要破坏性的建设，而要建设性的破坏，并表示对阿里云手机感兴趣；雷军从金山离职后，用小米的平台，迅速做了一款手机；李开复也是扔下狠话力“推SoLoMo”……我认为无线互联网不仅仅包括手机，也包括平板电脑，包括各种移动设备，甚至包括家里的电视，这里面也会变成Andriod，或者iPhone 为主体。所以我觉得，以后笔记本会被Pad取代，PC会弱化，手机会非常重要。互联网五年到十年就会洗一次牌，原来的霸主可能没有跟上潮流，所以就会被洗掉。 网络安全是重点 美国计算机科学家正在重新思索从IP地址到DNS、路由表等关于的所有事情。想象一下，没有延时、没有、没有，整个社会充满诚信。想象一下所有的人都能够在线。这一乌托邦式的网络架构正是如今互联网工程师们所梦想的。从IP 地址到DNS，再到路由表单和互联网安全的所有事情。他们正在思索着，在没有目前和网络所具有的一些最基础特征的情况下，未来互联网将如何工作。他们的目标极具创新精神，那就是创建一个没有那么多安全漏洞，具有更高的信任度，内建身体管理的互联网。