XiaoMi-AI文件搜索系统
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手势和基于语音的演示控制器
在当今快节奏的世界中，技术在使演讲更具动态和互动性方面起着至关重要的作用。传统的控制演示文稿（例如使用键盘，鼠标或点击器）有时会阻碍扬声器的流程和受众参与度。为了解决这个问题，我们提出了一个基于手势和语音的演示控制器，该系统允许演示者通过手势和语音命令轻松控制幻灯片。这种创新的解决方案利用机器学习和自然语言处理的进步来创建演示者及其内容之间的无缝接口。通过消除对物理设备的需求，该系统不仅可以提高可访问性，还可以增强整体演示体验。是通过简单的手浪移动到下一个幻灯片还是通过口语命令激活钥匙函数，我们的方法会改变演示文稿的方式。
比较头戴式显示器中凝视输入技术的选择机制
头部运动是 VR/AR 头戴设备的常见输入方式。然而，尽管它们使用户能够控制光标，但它们缺乏触发操作的集成方法。存在许多方法可以填补这一空白：专用的“点击器”、设备上的按钮、空中手势、停留、语音和基于将头部运动与视觉呈现的目标相匹配的新输入技术。这些提议多种多样，目前缺乏关于这些不同技术的性能、体验和偏好的实证数据。这妨碍了设计师选择合适的输入技术进行部署的能力。我们进行了两项研究来解决这个问题。一项 Fitts 定律研究比较了五种传统的选择技术，并得出结论：点击器（手动）和停留（免提）提供了精度、速度和物理负荷的最佳组合。一项后续研究将点击器和停留与运动匹配实现进行了比较。虽然点击器保持最快且停留最准确，但运动匹配可能在这两极之间提供有价值的折衷。
当前的化学研究者（CCI）
摘要：在Covid-19的大流行过程中，学校学生与高等教育机构建立联系的机会减少了，亲自遇到科学榜样，讨论科学的职业选择并进行动手实践实验室活动。当前的化学研究人员（CCI）是一项成功的基于电化学的STEM职业干预计划，通过与教师和学生的共同创造过程进行了开发和评估。CCI的目标是2倍：首先，通过有形的科学榜样为学校学生提供职业建议，其次，通过动手活动为电化学基本面提供现实世界的背景。在此，据报道，据报道，迄今为止，有一千多名学生的发展从概念到交付，开发了一个新颖的电分析研讨会。学生的任务是解决为什么使用电导率计对电解质进行定量和定性分析而导致电池故障的原因。还通过使用课堂响应系统（也称为“点击器”）来匿名收集学生的反馈。与教师的反馈一起，提出了强大的评估，以衡量提供切实的科学榜样和研讨会的实用性的影响。关键词：电化学，中学，外展，研究人员■简介
教育背景下的可持续发展技术
摘要。本文旨在研究教育背景下的可持续性主题，特别是数字和智能技术（包括人工智能应用）的采用与高等教育机构可持续性之间的联系。从数字和智能技术在支持任何组织过程（包括教育和培训过程）中发挥关键作用的考虑出发，我们旨在描绘意大利大学的概况，以及它们采用数字和智能技术（饮水机、废物回收、可访问的网站、PowerPoint 幻灯片中的视觉内容、面向学生的在线工具，如点击器、讨论板、聊天机器人和可访问的 WIKI 等）实现更加可持续的方式。从深入研究该主题的文献开始，我们调查了意大利大学，并考虑了一些特定的主要特征（即通过数字和智能技术开发和采用可持续性实践和解决方案、采用电子学习解决方案等）。这项定性研究通过多个案例研究，为未来提供了可能有趣的见解，调查了一个特定的国家，其中的一些因素，如文化、背景、地理和组织因素，应该会显著影响大学通过采用数字和智能技术尝试变得更加可持续的方式，从而成为“智能和可持续”的大学。1 简介
基于AI的两流基于CNN的手势识别SY
手势，一种非语言交流的形式，涵盖了可见的身体动作，例如手动运动，面部表情或其他身体部位，以传达特定的信息，无论是或旁边还是语音。与不传达特定信息的非语言提示不同，手势可以传达广泛的情感和思想，例如批准，感情，蔑视或敌意，并且经常与口头语言一起使用以增强意义。某些手势，尤其是手势，可以像言语一样行事，在文化中具有固定的含义，但在不同文化中，甚至在同一文化中的子社区中都有很大变化。这种文化特殊性使得对手势的分类充满挑战，尤其是随着时间的流逝，例如从模仿传统手机到平坦手掌表示智能手机的“呼叫我”手势的转变。传统的用于控制PowerPoint演示文稿的系统，例如键盘，鼠标和演示文稿单击器，表现出明显的限制。这些设备要求主持人保持靠近演示设备，限制他们的运动，并且由于需要手动操作控制设备，因此通常会中断与观众的互动。此外，这些方法可能不精确，并且可能遭受滞后或错过的命令。现有的手势识别算法也因准确性，实时性能和对各种环境的适应性而挣扎。这些问题强调了一种更直观和免提的解决方案的必要性，该解决方案利用了AI和深度学习等先进技术来改善演示控制。人工智能（AI）涵盖了模仿人类认知功能（例如解决问题和学习）的系统，以及在面部和语音识别，决策和翻译等领域的应用。机器学习（AI的子集）涉及通过经验改善的算法。深度学习是机器学习中的一个专业领域，它使用具有多层的神经网络以受人脑启发的方式处理数据，从而识别图像，文本和声音中的复杂模式。卷积神经网络（CNNS）是一种深度学习模型，在分析视觉数据，通过卷积和合并层从数据中学习特征的能力来区分自己。在视频分析的上下文中，两流网络体系结构用于捕获空间和时间组件。这涉及通过单独的卷积神经网络（Convnet）流进行处理静止的框架和光流信息，然后通过晚期融合技术组合。空间流提取有关场景和对象的信息，而时间流则通过光流动位移捕获运动信息。此体系结构增强了识别