XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System符号学
生成式编舞：机器的表演戏剧
摘要：本文介绍了一种全身互动环境的方法，其中表演者操纵虚拟演员以增强现场表演。本研究的目的是探索生成动画作为新媒体中的一种戏剧方法在互动表演中的作用。所提出的系统由三个机器学习模块组成，将人类的动作编码为生成舞蹈，由虚拟世界中的化身表演。首先，我们详细描述了系统的技术方面。然后，我们讨论了根据舞蹈实践和新媒体技术总结的关键方面。在讨论过程中，我们强调了系统符合动作风格和传达舞蹈符号学的能力，为艺术家提供了与观众互动的新方式。
导论：文学伦理批评、脑文本与世界文学新解读
作者简介 尚碧武是上海交通大学英语系教授，也是德格鲁伊特出版社《叙事研究前沿》杂志的主编。他的研究兴趣包括当代英国小说、叙事学和文学伦理批评。他是《追寻叙事动力》（彼得朗，2011 年）、《当代西方叙事学：后古典主义视角》（人民文学出版社，2013 年）和《跨越边界的非自然叙事：跨国界和比较视角》（劳特利奇，2019 年）的作者。他的作品发表在《比较文学研究》、《批评：当代小说研究》、《部分答案》、《Neohelicon》、《文学语义学杂志》、《符号学》、《比较文学与文化》、《文学跨学科研究》和《阿卡迪亚》等期刊上。
手势对驾驶舱中的相互意识有何影响？通过图形表示公开交互
摘要 本文介绍了一种使用触摸式交互来确保客机飞行员相互了解的方法。事实上，触摸屏正在进入驾驶舱，但基于触摸的手势不如物理控制上的手势有效，而且出于效率和安全原因，它们在飞机上的使用受到限制。为了让其他飞行员有更安全的感知，我们建议用图形表示来补充对所执行手势的感知。我们的假设是，表示手势的效果比表示手势本身更重要。我们介绍了基于活动和图形符号学分析构建相互意识表示的设计选择。我们报告了从客机飞行员的设计演练中收集的结果。这些结果证实，表示手势的效果是相互意识的有效手段。我们的工作展示了飞行员如何理解手势的效果，既是结果，也是印象。
人工美学 第 1 章 已发布 已更新
Lev Manovich 是纽约城市大学 (CUNY) 研究生中心计算机科学校长教授。他是 14 本书的作者和编辑，包括《文化分析》、《人工智能美学》、《Instagram 与当代图像》和《新媒体语言》，被誉为“自马歇尔·麦克卢汉以来最具启发性和最广泛的媒体历史”。他的出版物可在 https://manovich.net 上找到。Emanuele Arielli 是意大利威尼斯 IUAV 大学建筑与艺术系的哲学和美学教授。他的研究兴趣包括美学、艺术理论、符号学、认知科学和心灵哲学。Arielli 最近的著作是《美学与风格多模态性》（与 M. Siefkes 合著，2018 年）和《Idee Virali》（与 P. Bottazzini 合著，2018 年）。有关完整出版物列表，请参阅 https://iuav.academia.edu/EmanueleArielli。
人工智能和反犹太仇恨
为了应对这些发展，现有用于识别深击的算法在猫和小鼠游戏中不断完善，在猫和鼠标的游戏中，抗异性图像的创建越来越复杂。但是，这些识别方法通常在孤立的上下文中起作用，因此深层的复杂性及其使用的上下文也会造成识别问题。换句话说，深击中使用的图像通常与在线图像的真实或自然使用相对应，这为旨在以特定方式工作的系统造成了问题。因此，在各种情况下，一种技术方法必须将反犹太图像使用的可能性和条件整合在一起，包括将技术，务实和符号学方面考虑到深料识别过程中。本报告代表了如何工作的一个示例。
iart-to-Bearer：人工智能时代的时尚
总而言之，时尚系统已被人工智能（AI）多模式生成植物立即殖民：从雕像和模式的创意设计到营销和视听广告活动，一切都可以生成并从AI工具工具所使用的算法的逻辑中生成并发挥作用。 div>虚拟现实与人工智能之间的这个中间体育场被称为Metoverso，目前构成了Gucci等时尚标记使用的直接先例。 div>因此，重新创建虚拟空间和模型，与在Iafashion周中呈现的真实模型相比越来越区分。 div>我们将尝试定义这种根本破坏性的技术通信现象的符号模式，而这种现象面对类比手段的代表和数字媒体的特征模拟，将根据机械概念来定义。 div>关键字：时尚，符号学，人工智能，表示，模拟，机械>
可解释人工智能的神经符号视角
摘要。我们讨论了在可解释人工智能 (XAI) 研究领域中使黑盒模型更易于解释的观点。我们认为，用于训练深度学习 (DL) 模型的传统端到端学习方法不符合 XAI 的宗旨和目标。回到手工特征工程的想法，我们建议对 XAI 采用混合 DL 方法：我们建议使用 DL 自动检测有意义的、手工高级符号特征，而不是采用端到端学习，然后将其用于标准且更易于解释的学习模型。我们基于最近提出的 Kandinsky 模式基准，在概念验证中举例说明了这种混合学习模型，该模型通过使用逻辑张量网络和可解释规则集合，专注于管道的符号学习部分。在证明所提出的方法能够提供高度准确且可解释的模型之后，我们将讨论潜在的实施问题和可以探索的未来方向。
以价值为中心的方法来实现 FAAD C2 系统的现代化
摘要：在不断变化的战斗形势下，升级美国军方的反火箭、炮兵、迫击炮 (C-RAM) 和无人机系统 (C-UAS) 防御系统至关重要。此次升级的核心是前方区域防空指挥和控制 (FAAD C2) 系统，该系统对于防空和保护资产至关重要。本研究旨在通过以人为本的设计和系统决策过程改进 FAAD C2 界面、增强用户体验并最大限度地减轻操作员负担。来自 FAAD C2 运营商、综合火力快速能力办公室 (IFRCO)、诺斯罗普·格鲁曼公司和麻省理工学院研究与工程 (MITRE) 公司的协作反馈形成了界面改进策略。建议侧重于应用符号学原理和优化用户体验，以保持 FAAD C2 在防御当前和新出现的空中威胁方面的效力，为国防创新提供有针对性的方法。
可解释人工智能的神经符号视角
摘要。我们讨论了在可解释人工智能 (XAI) 研究领域中使黑盒模型更易于解释的观点。我们认为，用于训练深度学习 (DL) 模型的传统端到端学习方法不符合 XAI 的宗旨和目标。回到手工特征工程的想法，我们建议对 XAI 采用混合 DL 方法：我们建议使用 DL 自动检测有意义的、手工设计的高级符号特征，而不是采用端到端学习，然后由标准且更易于解释的学习模型使用这些特征。我们在概念验证中举例说明了这种混合学习模型，该模型基于最近提出的 Kandinsky 模式基准，重点关注管道的符号学习部分，同时使用逻辑张量网络和可解释规则集合。在证明所提出的方法能够提供高度准确且可解释的模型之后，我们将讨论潜在的实施问题和可以探索的未来方向。
放弃一个人的自然态度和智能手机 - ...
抽象的Peirce和Husserl都意识到，尽管对大多数活动的成功至关重要，但我们的习惯和习惯概念仍然遮住了体验式画布的大部分。因此，除非准备工作使我们处于正确的思维方式，否则我们冒着意识到世界的风险，而不是这样 - 而是正如我们所期望的那样。虽然Peirce和Husserl主要关注为科学，符号学和数学等探索提供更好的观察基础，但我借鉴了他们的Phanerospic/现象学工具来打击技术的上瘾和令人难以置信的技术效果。我介绍了几个例子，以说明当我们（试图）摆脱前提和放松效率的追求时，我们如何实现当代的可能性，有助于吹嘘和追求意义。我的总体信息是，在一个越来越依赖智能手机（和即将VR）的设备形成式和单方面的世界观的时代，重新建立了与我们日常环境的无关紧要的接触，可以具有切实的生存益处，从而在Bud Tyrann趋势和浪费。