XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemAVATAR
技术＆ - 朱利安·汉弗莱斯（Julian Humphreys）
1。界面限制了AI教练表达自己的文字，合成音频，视频和动画 - 所有这些都强调了连接的艺术性，并且比看和听到另一个人的人（至少在目前至少都没有差别（至少目前）。Human-Machine相互作用的界面约束正在非常快速地减少。Lil Miquela是一个19岁的机器人，居住在洛杉矶，出现在YouTube视频中，在Instagram上（有290万关注者）和其他地方。她仍然具有头像的略带塑料外观（非常适合Instagram！），但仅略微。不久之后，Lil Miquela与她的兄弟姐妹一起，将与我们交谈，就像人类能力，Zoom一样，借鉴了她所支持的AI-Sable智慧的全部程度。鉴于AI教练的界面约束将迅速改善，我们是否能够克服与新型实体相关的奇怪之处，并与非人类系统建立紧密的，信任的关系？
天空有多蓝？
近期，大脑探索的工业化趋势以及人工智能算法和高性能计算的技术实力引起了公众的关注。这些令人印象深刻的进步正在助长一种不受控制的社会炒作，这种炒作越是夸大，就越是“蓝天化”。我们能否在计算机上模拟大脑？“它”（数字化身）会有意识吗？蓝脑计划（BBP）和欧洲旗舰项目人脑计划（HBP）在过去 10 年里一直在这股浪潮中冲浪。随着项目的成熟，它们已经意义重大，现在为神经科学社会学和认识论提供了新的案例研究。它们独特的“蓝天”风格是获得史无前例的资金（超过 10 亿欧元）的关键因素，这些资金大多通过超国家机构提供。对这些项目的纵向分析提供了线索，说明在一个基于承诺经济的科学世界中，它们所传播的神经神话是如何推销科学的。
虚拟现实技术支持下的舞蹈教育研究
摘要 本研究论文深入探讨了虚拟现实（VR）技术在舞蹈领域的融合。研究首先考察虚拟表演环境，阐明塑造舞者虚拟化身的方法以及编舞过程中所需的叙事思维。本文进一步揭示了虚拟现实体育舞蹈教学平台的架构，强调其对舞蹈教育的创新方法。本文详细介绍了舞蹈三维模型的构建，采用了动态采样射线投影算法和纹理映射等技术。本文还分析了人体特征提取，重点关注舞蹈动作中人体姿势的动态特征。本文最后进行了案例分析，包括对反映环境问题的舞蹈表演的描述。本研究的结果有助于理解技术与艺术的交汇，为数字时代的舞蹈创作、表演和教育提供了新的视角。
验证面部影响识别的动态虚拟面孔
识别面部情绪的能力对于成功的社会互动至关重要。评估此能力时使用的最常见刺激是照片。尽管这些stimi被证明是有效的，但它们并未提供虚拟人类所取得的现实主义水平。本文的目的是验证一组新的动态虚拟面（DVF），它们模仿了六种基本情绪以及中性表达。脸部准备以低和高的动力观察，并从前视图中观察到。为此，招募了204名由性别，年龄和教育水平分层的健康参与者，以评估其面部影响识别的DVF集。将响应的精度与已经验证的Penn情绪识别测试（ER-40）进行了比较。结果表明，DVF与标准化的自然面一样有效，以重现人类样的面部表情。DVF（88.25％）鉴定情绪的总体准确性高于ER-40面（82.60％）。每种DVF情感的热门单曲都很高，尤其是对于中性的表达和幸福的情感。在性别方面没有发现统计学上的显着差异。60年来，年轻人和成年人之间也没有发现显着差异。更重要的是，与其剖面呈现相比，AVATAR面孔的命中率增加显示出更大的动态性以及DVF的前视图。dvfs与标准的自然面一样有效，可以准确地重现人类的情感表情。
牺牲＃2025-08621
与Emova.me公司（https://www.emova.me/）密切合作，来自Irisa和Rennes University的Virtus团队，正在寻求从一些单眼观点中改善Avatars的3D重建。传统上，从多个视图中拟合模板多边形网格（一个3D形态模型）的头像重建方法搜索，并估计照明特性以将材料属性作为2D纹理提取[6]。然而，这些技术存在局限性（处理头发或胡须外观，缺乏镜面，缺乏眼睛或嘴巴等关键特征的精度）。最近的混合技术一直在混合神经辐射场估计（NERFS [4]，高斯Splats [3]）与基于网格的重建，以通过覆盖模板网层表面上的NERFS，2D或3D Splats来显着提高现实主义水平[1,2,2,7]。然而，这种神经辐射现场技术需要大量的视图来执行定性估计。在有限视图作为输入的情况下，该技术需要依靠强壮的先验，要么通过编码在潜在空间表示中的头像出现[5,7]，对数千个真实或合成模型进行了培训，要么通过提供其他指导来确保神经场重建的融合。
签名：桥接符号和口语之间的差距
摘要：本文介绍了欧洲项目签名，该项目旨在在标志和口头语言的标志之间开发自动翻译技术。 div>为了实现这一目标，该项目通过涉及符号语言，符号语言的语言，签名语言的自动识别技术，自动语音识别，自然语言处理和自动翻译，3D成像以及Aff的技术以及应用程序的发展以及应用程序的开发来采用多个替代方法。 div>该项目遵循以用户为中心的方法，并由聋人社区推广，以开发适当的技术。 div>关键字：神经元自动翻译；标志语言；自动了解手语；简化文本；头像。 div>
自拍墙：私人数据的公共空间
我们必须想象一个这样的公园——一个包容多种交叉文化的公园，一个连接即时数字名人、追随者、制造者、消费者、化身、机器人的世界——换句话说，连接新生的日常公民。矛盾的是，通过这种分层，就像过去的迭代一样，公共公园成为个人在多个领域寻求自我表达的出口。在最基本的形式中，自拍就是这种表达的活动，它能够生成连接物理环境和模拟环境的协议。虽然“自拍”被认为是一种看似最近的现象，但它是自拍肖像悠久历史中的最新发展。自拍随着技术的巨大变化而演变，但从某种形式上讲，自摄影诞生以来，它们已经伴随我们一个多世纪了。安迪·沃霍尔、科林·鲍威尔和艾未未都尝试过各种形式的自拍。它们的灵活性和易用性继续建立在摄影的长期轨迹之上，作为自我记录、与一群人一起捕捉时光的机会或独自表达自我的愿望，它们通常是由在特定地点感觉良好而引发的。随着社交媒体的出现，它们的受欢迎程度正在增长，因为它们可以立即
拟人化和AI炒作-UCL Discovery
人类对拟人化的天生倾向。我们不禁以独特的人类方式思考非人类，在非人类中“看到”类似人类的特征，并做出相应的反应[1]。，但是这些推论可能会产生误导。推断我们回家时很高兴见到我们是很安慰的，也许很自然。这样的推论对于我们的宠物狗来说似乎是合理的。，但对我们的宠物岩石来说却不太如此。随着复杂的AI的出现，技术人工制品的拟人化已经变得广泛[2，3]。这不是最不重要的，因为这种技术通常被设计为像人类一样。的确，在许多情况下，这就是推动他们成功的原因。流行的基于LLM的Convertion App replika获得了知名度，因为它对用户感到与人交谈的感觉。replika用户认为他们的replika具有某些人类属性，例如情感的能力（例如，爱情，欲望，狂热，善良和悲伤）。这部分是因为聊天机器人伴随着类似人类的头像。，这也是因为它有能力维持人级对话并使用第一人称代词，Ben Schneiderman和Micheal Muller对[4]批评了GPT-4。
数字孪生：价值、挑战和推动因素 - arXiv
摘要 — 数字孪生可以定义为复杂物理系统的自适应模型。计算管道、多物理场求解器、人工智能、大数据控制论、数据处理和管理工具的最新进展使数字孪生的前景及其对社会的影响更接近现实。数字孪生现在是许多应用中一个重要且新兴的趋势。也称为计算巨模型、设备影子、镜像系统、化身或同步虚拟原型，毫无疑问，数字孪生不仅在我们设计和操作信息物理智能系统的方式中发挥着变革性的作用，而且在我们如何推进多学科系统的模块化以解决当前进化建模实践未解决的基本障碍方面也发挥着变革性的作用。在本文中，我们回顾了与数字孪生构建相关的方法和技术的最新现状。我们的目标是详细介绍当前的挑战和支持技术，并为各利益相关者提供建议和反思。
使用生成式人工智能检查用户界面对信任和交互的影响
本论文研究了不同的用户界面 (UI) 设计如何影响用户对生成式人工智能 (AI) 工具的信任。我们进行了一项实验，采用绿野仙踪方法测试了三种具有不同 ChatGPT UI 变体的工具的信任级别。来自不同学科的九名志愿大学生参加了实验。我们使用问卷来评估参与者在与每种工具交互后以及与所有工具交互后的信任感知。结果表明，参与者之间的信任水平受到生成式 AI 的 UI 设计的影响，尤其是头像设计和文本字体。尽管共享相同的文本源，但大多数参与者认为 ChatGPT 与其他工具相比最值得信赖。结果还强调了对话界面在与生成式 AI 系统建立信任方面的重要性，参与者表示更喜欢促进自然和引人入胜的交互的界面。该研究强调了 UI 对信任的重大影响，旨在鼓励对生成式 AI 更加谨慎的信任。