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释放您的想象力：科学世界首次亮相创意技术画廊，邀请客人做梦，建造和玩，9月18日开放
●进入该空间，游客将受到英雄大厅的欢迎，该大厅在卑诗省展示了蓬勃发展的创意技术行业中的多元艺术家和技术人员。●在梦想空间中，儿童卧室在太空中有变化的环境，森林和水下模仿了从童年开始的不同世界的设想和想象。●在构建中，客人可以扮演创意技术专家的角色，成为环境设计师，艺术总监或角色艺术家的三个交互式站点，其中包含来自Dauntless的定制开发场景。访客将介入游戏制造商的角色，调整叶子的密度，改变庞然大物的咆哮并选择相机角度以最好地传达其艺术视野。●在游戏中，最终的空间，游客可以通过360°的环境预测通过完整的感官体验来深入沉浸在幻想的世界中。访问者将通过发现“热点”的内容来互动，从而触发周围无畏世界的响应。
人工神经网络作为窃窃图库模式的数字双胞胎，机器人应用中的光传感器
摘要：本文研究了人工神经网络（ANN）作为可行的数字双胞胎或工程系统中典型的耳语库模式（WGM）光学传感器的替代方案，尤其是在机器人技术等动态环境中。由于其脆弱性和有限的耐力，因此在这种情况下，基于微光学谐振器的WGM传感器是不合适的。为了解决这些问题，本文建议了专门为系统设计的ANN，并利用了WGM传感器的高质量因子（Q -Factor）。通过将适用性和耐力扩展到动态环境并减少脆弱性问题，ANN试图进行高分辨率的测量。为了最大程度地减少后处理要求并保持系统鲁棒性，研究目标是使ANN充当WGM传感器输出的代表性预测指标。在本文中使用Gucnoid 1.0类人形机器人作为一个例子，以说明WGM光学传感器如何改善各种应用的类人形机器人性能。实验的结果表明，ANN输出和实际WGM偏移的灵敏度，精度和分辨率是等效的。因此，删除了机器人技术行业中广泛使用高级感知的当前障碍，并验证了ANN作为虚拟替代物或数字双胞胎在机器人系统中的真实WGM传感器的潜力。因此，本文不仅对符合动态环境的机器人技术中使用的传感技术非常有益，还可以对工业自动化和人机界面进行有益。
高Q窃窃私语模式微孔子微孔子用于激光频率锁定在近粉状光谱范围内
摘要 - 这项研究对近紫外光谱中的低语画廊模式（WGM）微球光学特性进行了全面分析，并通过频率锁定来减少激光线宽的实际实现。由于利用了坚固的角度抛光纤维，可以实现光耦合，从而探索了各种耦合行为。固有的Q 0-因子，在2下测量。2×10 8，以及7个技巧。3×10 4，在420 nm处报告。讨论了导致Q 0-因素的物理机制，并绘制了改善性能的路线。通过将频率锁定到WGM微孔的高Q共振上，已经获得了外部空腔二极管激光从887 kHz降低到91 kHz的线宽。对这些结果的研究将绩效评估带来，从而对局限性有透彻的了解并确定增强降噪的潜在途径。如此高的Q因子和高技巧是简化基于WGM微孔子的光子设备的关键要素。
耳语画廊模式和频率梳子
在光子学中，谐振器是一种用途元素，其目的是引导光。它们包括各种大小的数量级和激光源的力量。可以认为，某些效应可以被认为是否定的，导致简化的数学模型。我们将重点关注两个这样的模型：一种与耳语画廊模式谐振器有关，另一个与响声/Fabry-Perot共振器有关。在第一种情况下，保留的模型会导致整个空间中的二维线性Helmholtz方程，其物质定律沿有界的界面跳跃。对靠近真实轴的复合共振集进行了分析，对应于靠近界面的模式。在第二种情况下，考虑了基于Lugiato-LeFever方程的一维模型。从溶液中发出的施加解决方案的分支被突出显示，提供了频率梳子解决方案。
负载库呈现Neo Botanica
最近由Neo Botanica Vetro Editions出版 - 人工产生的植物园是一个当代植物园，探讨了艺术，自然与技术之间的重叠。它的特色艺术家使用AI，CGI，3D建模和计算机代码来想象未知的植物领域：由失去的花朵组成的花朵，从未存在的植物植物的混合体以及算法可能性决定的植物结构。由卢卡·本丹迪（Luca Bendandi）和弗雷亚·马歇尔（Freya Marshall）策划，这本书是一个实验性出版项目，通过使用增强现实，将其转变为交互式便携式展览。Neo Botanica的书包括32位当代艺术家和集体的作品，例如Refik Anadol，AndrésReisinger，Anna Ridler，Anna Ridler，Ivona Tau，Monica Rizzolli，纠结的其他人等（完整的清单如下）。在负载下，将展示29位艺术家，使其成为迄今为止最雄心勃勃，最具挑战性的表演之一。
挖掘“挖掘人工智能”：画廊里的大象
Crawford 和 Paglen 的两场展览 TH 和 MF 以及论文 EAI 可被视为对图像分类学的批判，尤其是对给人类照片贴标签的政治含义的警告。最引人注目的是，他们的项目在 ImageNet 数据库中的一些人物类别上推广了怪异和贬低性的标签。然而，C&P 对计算机视觉训练集的分析基础本身就因分类错误而受损。根本问题是 C&P 试图将非常异质的数据集选择归入机器学习“训练集”的单一未分化类别。C&P 展出的数据集在来源、预期用途、版权和知情同意状态、使用条款、资金来源等方面各不相同。下面我将说明区分各种图像数据集的重要性。 C&P 展示的人脸图像数据集有两种不同的来源：由研究小组在受控实验室条件下精心设计和拍摄的数据集，以及从互联网上大量抓取的图像数据集。我分别将它们称为构建数据集和抓取数据集。考虑它们的不同来源如何影响图像的公开展示。当然，这两种图像数据集未经授权公开展示都存在道德问题，但有一个重要区别：构建数据集的版权和知情同意状态是众所周知的，而抓取数据集的版权和知情同意状态则不确定或未知。与抓取的训练集相比，构建图像集（如 JAFFE、FERET、3 和 CK 4）也有明确定义的使用条款。这三个数据集允许用于非商业科学研究，并允许在报告研究结果的学术文章中有限地复制图像。通过在艺术展上公开展示这些图像，C&P 违反了 JAFFE、CK 和 FERET 构建集的使用条款。艺术家和普拉达基金会声称，他们的使用确实构成了“非商业科学
在微毛细血管谐振器中增强了弱液晶液晶
爱尔兰都柏林技术大学电气和电子工程学院的光子研究中心。B Tyndall国家研究所，大学科克大学科克，李·麦芽（Lee Maltings），戴克游行，爱尔兰科克。c数学，物理和电气工程系，诺森比亚大学，纽卡斯尔，泰恩NE1 8日，英国。* d19125415@mytudublin.ie