执行混合现实需要解决许多问题。首先,必须找到/构建一个能够将虚拟 3D 场景叠加在受训者真实世界视角上的显示系统。为此,需要随时捕捉用户的准确位置和头部方向。此外,真实物体和虚拟物体之间的遮挡对于受训者的有效沉浸至关重要(例如,躲在墙后面的虚拟敌人不应该被受训者看到)。因此,需要找到一种捕捉现实世界的方法,以正确处理这些遮挡。此外,为了与虚拟角色互动,关注下马士兵射击虚拟角色的能力至关重要,这需要在士兵扣动扳机时获取其突击步枪的精确位置和方向。最后,保持受训者自由移动的能力需要他佩戴自主和非侵入式设备来执行任务。
部队指挥官将与陆军战斗训练中心和驻地训练人员一起使用 STE-LTS 训练技术来提高单兵的杀伤力和生存力,并通过在现实战斗环境中重复训练来提高、加速和维持部队级联合兵种机动能力。STE-LTS 下一代系统旨在复制更多交战类型,改善感官反馈,提高直接火力交战的真实感,提高战斗损伤评估的真实感,并改善战斗训练中心和驻地的行动后评估和仪表。
我们正处于游戏行业一个有趣的时刻。游戏的开发从未如此简单,规模化也从未如此困难。新工具和技术正在消除进入门槛,让开发者甚至游戏玩家能够以前所未有的速度进行创作。与此同时,大作 AAA 继续以突破性的沉浸感、照片级真实感和新颖的游戏玩法将标准提高得越来越高。
摩托车模拟器的最新发展使得研究安全条件下的骑手行为成为可能。然而,它们的使用仍然引发了有效性问题。我们的研究考察了骑手的转向和注视行为以及主观体验如何受到摩托车侧倾和反向转向的影响,这被认为是现实生活中骑摩托车的重要因素。结果表明,在侧倾平面上倾斜摩托车不会导致骑手行为、注视采样或感知真实感发生重大变化。然而,骑手采用的转向控制策略确实显著影响了这些结果。直接转向控制策略意味着骑手走赛车路径并提前扫描道路。然而,当实施反向转向时,骑手选择走“安全路径”,正如培训手册所建议的那样。反向转向也获得了最高的真实感分数。然而,转向控制更加困难,记录的车道偏离次数增多,以及引导和前视注视之间的权衡发生了变化。这表明,虽然反向转向符合骑手的真实控制行为并改善了模拟器骑行的主观体验,但它受到车辆动力学内部模型不充分的阻碍。
沉浸的字面意思是:淹没。在沉浸式技术下,我们包括一系列技术,这些技术使用户沉浸在完全虚拟的世界或物理和数字世界的混合中。实现这一目标的两项主要技术是增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR)。在 AR 中,用户可以看到物理世界之上的虚拟层;在 VR 中,用户进入完全虚拟的环境。沉浸式技术被称为扩展现实 (XR),因为现有的物理环境通过与虚拟环境合并或让位于虚拟环境而得到扩展。借助沉浸式技术,即使体验是完全或部分虚拟的,也可以体验一种新的“真实感”,这种真实感也可以被视为现实。与智能手机或电脑相比,该技术实际上更贴近皮肤和感官。沉浸式技术对社会的影响与大规模消费者突破密切相关。我们不知道这种突破是否会到来或何时到来。我们确实已经看到沉浸式技术在某些领域的实际应用,以及旨在进一步实施的承诺和投资。我们看到最多实验和应用的领域是医疗保健、培训和教育、娱乐、基础设施、工业、办公和艺术(见图 1)。在本扫描中,Rathenau Instituut 讨论了进一步发展和可能广泛采用沉浸式技术所涉及的风险。当与公司大规模收集物理和行为数据相结合时,沉浸式技术可能会对隐私、自决、民主和安全产生重大影响。包括沉浸式技术在内的深远数字化也带来了更多一般风险,这些风险会对参与、包容性和非歧视性以及可持续性产生影响(见图 1)。
按照船舶的预定移动点 (PIM) 对您的 SUBMATT ® 进行编程;节省时间和金钱。通过对您的 SUBMATT ® 的航向、深度、速度、时间和被动音调变化进行编程来增加真实感。对您的 SUBMATT ® 进行编程,使其自动响应主动声纳询问。这是一个基于 Windows ® 95 及更高版本或 Windows ® NT 的程序,适用于至少具有 Intel ® Pentium ® 处理器或更高版本并具有 VGA 容量的 PC 或笔记本电脑。使用您的计算机、我们的软件、电缆、培训手册和便携式目标编程器 TM (PTP) 来创建目标的运行计划。
随着空对空制导武器系统的重大进步,空战能力得到了显著提高,空战训练对战斗机飞行员来说至关重要。然而,在训练期间向模拟敌人发射真正的导弹是不可行的,因此需要导弹发射模拟器。目前,使用导弹发射包线系统方法,在发射时预先计算目标的坐标以确定杀伤力。这种方法没有考虑到规避动作,并不适用于所有情况。或者,飞出模拟方法模拟发射后的导弹和目标运动,提高真实感并为飞行员提供视觉飞行路径。本文旨在使用非线性导弹模型开发这种飞出模拟,假设目标在特定位置处于恒速状态。杀伤力的计算考虑了相对速度、距离和相遇时的角度。
在创意写作过程的每个步骤中,作家都必须努力实现自己的创作目标和个人观点。这个过程会影响作家的真实感和他们对书面输出的参与度。人工智能流畅的文本生成可能会破坏重写的反思循环。我们假设故意生成不完美的中间文本可以鼓励重写并促使更高层次的决策。使用来自 27 个使用文本生成人工智能的写作会话的日志,我们描述了作家如何适应和重写人工智能建议,并表明中间建议显着激励和增加重写。我们讨论了这一发现的含义,以及研究如何利用人工智能写作支持工具中的中间文本来支持对创意表达的所有权的未来步骤。
第一个重点领域是使用 AI 增强游戏中 NPC 的行为。NPC 在游戏体验中扮演着至关重要的角色,为玩家的行为提供互动和挑战。传统的 NPC 行为方法严重依赖预先编写的场景,限制了互动的深度和真实感。借助先进的 AI 技术,人们开始转向创建能够表现出更复杂、适应性更强和更逼真的行为的 NPC。这种转变不仅增强了玩家的沉浸感,还显著扩展了游戏的功能。本文回顾了 AI 驱动的 NPC 行为的最新研究和发展,探讨了如何利用 AI 算法和模型来创建能够以越来越像人类的方式学习、适应和响应的 NPC。
生成对抗网络 (GAN) 及其扩展开辟了许多令人兴奋的方法来解决众所周知且具有挑战性的医学图像分析问题,例如医学图像去噪、重建、分割、数据模拟、检测或分类。此外,它们以前所未有的真实感合成图像的能力也使人们希望借助这些生成模型解决医学领域长期缺乏标记数据的问题。在这篇评论论文中,对 GAN 在医学应用方面的最新文献进行了广泛的概述,彻底讨论了所提出方法的缺点和机会,并阐述了未来的潜在工作。我们回顾了截至提交日期发表的最相关的论文。为了快速访问,我们将基本细节(例如底层方法、数据集和性能)制成表格。http://livingreview.in.tum.de/GANs_for_Medical_Applications/ 提供了一个交互式可视化界面,对所有论文进行了分类以保持评论的活力。