<s>Human: 帮我重新润色下面这段文章：《北大教授：任性地“反向过程”，创新的MR技术还有无限可能？》

7月初，百度研究院发布了人体MR（Mixed Reality，混合现实）的研究成果——“RAISE”。通过这项技术，人们能够在真实环境下看到虚拟的物体，同时还能够以真实的方式触摸、移动它们。
这是一种十分有趣的技术，有着许多应用场景，比如医学、游戏、文化保护等等。但同时，这项技术的基础算法——SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与地图构建）一直以来都是困扰人类的难题。
为了解决这个问题，北大教授邓仕勇教授率领的团队反其道而行之——任性逆向开发技术，彻底拆解SLAM的技术范畴，尝试找寻更好的解决方案。该技术被专家誉为MR领域的“巨无霸”。
探秘这项技术，被誉为“拆东墙补西墙”，其原理其实非常简单：将目标追踪问题解耦，先解决摄像头的“外参（Extrinsic）”和“内参（Intrinsic）”问题，再用图像匹配的方法解决追踪问题。
而RAISE技术则是为了更好地处理追踪问题，可以准确地将虚拟物体贴合到现实场景里，这一算法依赖于我们熟知的SLAM算法，而在SLAM中，更难的问题是建图（Mapping）问题，因此RAISE也朝着解决地图构建问题的方向发力。
</s><s>Assistant: 在7月初，百度研究院发布了人体MR（Mixed Reality，混合现实）技术的新成果——“RAISE”。该技术可以在真实环境中展现虚拟物体，并且以真实的方式进行触碰和移动。这项技术有着非常广泛的应用场景，包括医学、游戏、文化保护等。然而，这项技术的基础算法——SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与地图构建）一直以来都是困扰人类的难题。

为了解决这个问题，北大邓仕勇教授率领的团队采用了反向开发技术，以此摆脱困境。他们彻底拆解了SLAM技术的范畴，并尝试找寻更好的解决方案。该技术被专家誉为MR领域的“巨无霸”。

探秘这项技术，它被形容为“拆东墙补西墙”，其原理却非常简单：将目标追踪问题解耦，先解决摄像头的“外参（Extrinsic）”和“内参（Intrinsic）”问题，再用图像匹配的方法解决追踪问题。而RAISE技术则是为了更好地处理追踪问题，可以准确地将虚拟物体贴合到现实场景中。这一算法依赖于我们熟知的SLAM算法，而在SLAM中，更难的问题是建图（Mapping）问题。因此，RAISE也朝着解决地图构建问题的方向发力。
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