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摘要 - 本文介绍了爱尔兰克里芒斯特技术大学基于问题的学习（C-PBL）项目的设计和实施。C-PBL构成了爱尔兰（REEDI）倡议的重新思考工程教育的一部分，旨在为爱尔兰制造业的未来工程师提供一种沉浸式，敏捷和创新的方法。现代工程教育正在迅速变化，因为它不断发展并适应工业工作场所的需求，而且没有比Reedi项目更明显的地方了。REEDI的关键输出之一是机械和制造工程（Beng MME）的工程学士学位。嵌入在MME计划中的C-PBL项目被证明是在基于问题的，沉浸式工程教育领域中非常成功的补充。C-PBL项目不仅为学生工程师配备现代工程应用所需的技术知识，而且还将基本的团队合作和适应能力灌输到开发工程师的工具包中。通过提供动态且引人入胜的教学框架，该计划为未来的高等教育和工程师发展努力树立了高标准。
生物多样性恢复的沉浸式VR体验
作为简单的（可持续性问题构建参与性学习环境的元评估）项目，我们正在通过创新的教育工具解决生物多样性丧失的紧迫问题。我们的重点是将传统知识共享与先进的AR和VR技术相结合，以创造有意义的学习体验，以提高他们对环境问题的认识。该项目促进了情感联系并加深对环境挑战的理解。使用Unity和Gama平台，VR游戏可视化森林探索和种子收集活动，使玩家可以实现自己的目标，并看到其行动的环境影响。我们的游戏包括一种多人游戏模式，可以通过允许合作和竞争性互动来增强体验。Biodevrestorer目前正在开发，目的是通过在高中的沉浸式，动手的学习经验来提高长期意识并积极参与生物多样性保护。
老年人身临其境和交互式墙的用户体验
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
将投射意识模型和虚拟人类结合起来进行沉浸心理学研究：模拟TOM评估的概念证明
将明确的心理机制和可观察的行为与心理和行为科学的核心目的有关。挑战之一是理解和模拟意识的作用，尤其是其主观的观点是行为治理中内部的代表性（包括社会认知）。朝向这个目标，我们将投射意识模型（PCM）的原理实现为体现为虚拟人类的人造代理，从而扩展了该模型的先前实现。我们的目标是纯粹基于模拟提供概念验证，作为未来方法论框架的基础。其总体目的是在虚拟现实中的实验背景下，基于与意识研究相关的模型来评估人类参与者中隐藏的心理参数。作为方法的例证，我们专注于模拟心理理论（TOM）在选择方法和回避行为中的作用（TOM），以优化对代理人偏好的满意度。我们在虚拟环境中设计了一个主要实验，可以与真正的人类一起使用，使我们能够将行为分类为汤姆的秩序，直至第二阶。我们表明，使用PCM的试剂在本实验中表现出具有TOM一致参数的预期行为。我们还表明，代理可以用来正确估计彼此的汤姆顺序。此外，在补充实验中，我们证明了代理如何同时估计TOM的顺序以及归因于其他人以优化行为结果的偏好。未来的研究将在虚拟现实实验中通过经验评估和微调实际人类的框架。
醒着手术期间大脑图的沉浸式虚拟现实和眼部跟踪：前瞻性评估研究
背景：清醒脑外科手术期间的语言映射目前是标准程序。然而，对于其他对于社交互动很重要的认知功能，例如视觉空间认知和非语言语言，包括面部表情和眼睛凝视，很少进行映射。这种遗漏的主要原因是缺乏与手术室和清醒脑外科手术程序的限制性环境完全兼容的任务。目的：本研究旨在评估配备有眼睛跟踪装置的虚拟现实耳机的可行性和安全性，该耳机能够为正在进行清醒颅骨切开术的患者中促进身临其境的视觉空间和社交虚拟现实（VR）体验。方法：我们在语言或运动区域附近招募了15例患有脑肿瘤的患者。语言映射是通过命名任务执行的，执行80，在计算机平板电脑上显示，然后通过VRH在2D和3D上进行。患者还沉浸在视觉空间和社会VR经验中。结果：没有患者患有VR疾病，而2例患者术中癫痫发作没有任何后果。没有理由将这些癫痫发作归因于虚拟现实耳机的使用。患者能够执行VR任务。眼睛跟踪功能是功能性的，使医疗团队能够直接分析患者对虚拟现实耳机视野的关注和探索。结论：我们发现在清醒脑外科手术期间将患者浸入互动虚拟环境中是可能且安全的，为新的基于VR的大脑映射程序铺平了道路。试验注册：ClinicalTrials.gov NCT03010943; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/nct03010943。
通过人工智能（AI）获胜：沉浸式...
•定义关键的AI概念和术语•了解AI的业务命令和影响•反思其组织的准备就绪•通过首席执行官及其公司面临的模拟挑战来建立技能•进行AI•进行研究以评估AI的解决方案，以解决该公司挑战的解决方案•考虑会影响AI的利益相关者的反应•评估AI•确定AI的启动范围•确定AI的启动范围的启用AI的能力，以确定AI的能力，以确定AI的能力，以确定AI的能力，以确定AI的能力，以确定AI的能力。组织的AI计划
一项针对更具沉浸感的虚拟现实大脑的试点研究......
由于脑电图记录的噪声性质以及与肌肉活动相比 MI 相关的脑信号幅度较低，因此需要使用通常复杂的信号处理方法来提高信噪比 (SNR) 并突出显示相应的大脑特征。其次，任务的内在性质使得用户难以实际使用基于 MI 的 BCI。由于很难想象在限制自己实际执行动作的同时移动肢体，因此使用基于 MI 的 BCI 被标记为需要训练的技能 (Lotte 等人，2013 年)。事实证明，这种训练的一个重要方面与执行想象任务时向用户提供的反馈性质有关，这可以显著提高用户执行 MI 的能力 (Jeunet 等人，2016 年)。基于这些发现，许多研究人员研究了不同的反馈模式，以增加 MI-BCI 的训练过程 (Rimbert 等人，2017 年)、(Roc 等人，2021 年)。
人工智能的身临其境学习
摘要。这项工作反映了从人工智能（AI）的角度来看，沉浸式的含义。应用沉浸式学习理论的镜头，试图不了解这种新观点是否支持AI参与认知生态学的方法。通过将AI视为参与者而不是工具，它探讨了其他参与者（人类和其他AIS）在AI可以有意义地融合并为认知生态学做出贡献的环境中需要考虑的是什么，以及对此类学习环境的设计含义。从沉浸式的系统，叙事和代理的三个概念上讲，这项工作在沉浸式学习环境中重新诠释了AIS。它概述了设计学习环境的实践含义，在这些学习环境中，AIS被外部数字服务包围，可以解释数据中的起源，变化和结构发展的叙述，并动态响应，从而制造出塑造人类协作的运营和统治决定。最后，这项工作表明，这些见解可能如何影响AI培训的未来，并提出身临其境的学习理论可以为AIS的发展提供了能够超越静态模型的发展。本文为理解AI作为身临其境的学习者和参与者的参与者铺平了道路。
从体现的头像的角度来看，调节了替代性痛苦和愉悦的时间动态：一项合并的沉浸式虚拟现实和脑电图研究
。CC-BY 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本（未经同行评审认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2025年1月29日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2024.06.14.598683 doi：biorxiv Preprint
将沉浸式的非弱化可视化划分桥接
摘要 - 本文描述了SeamlessVr，这是一种从身临其境可视化的方法，在虚拟现实（VR）耳机中，在屏幕上，在虚拟现实（VR）耳机中，在非弱化的可视化中。SeamlessVR将3D可视化的连续变形实现为2D可视化，与用户删除耳机后在屏幕上看到的内容相匹配。这种可视化连续性降低了将沉浸式连接到非脱落性可视化的认知工作，从而帮助用户继续屏幕上的可视化任务在耳机中开始。我们将SeamlessVR与传统方法进行了比较，即在IRB批准的用户研究中直接删除耳机，n = 30个参与者。SeamlessVr在复杂的抽象和现实场景中以及参与者对从沉浸式转变为非弱势可视化以及可用性方面的转换方面以及参与者对参与者的转变的看法而言，目标跟踪的时间和准确性具有显着优势。SeamlessVr并未引起网络智能的关注。