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利用互动技术设计有趣的水上体验
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光学互动棋盘
佛罗里达州，32816-2450 摘要 — 我们的项目旨在通过提供一个交互式平台，直观地展示棋盘上每个棋子的移动，从而为新手棋手提供学习和游戏体验。我们的创新设计适合两个不熟悉国际象棋的人，无需外部指导，让玩家能够直接参与游戏。我们设计的核心是集成在棋子底座中的照明系统。选择棋子后，无论游戏状态如何，它可以移动的相应方格都会亮起。此功能依赖于红外 (IR) 光通过底座上专门设计的滤光片的传输，由光电二极管检测。然后，这些光电二极管与微控制器通信，激活棋盘上相应的 RGB LED。通过直观地指示可能的移动，我们的系统加速了玩家的学习曲线，使他们能够快速轻松地掌握每个棋子的动态。这种沉浸式方法不仅可以教育玩家，还可以增强游戏过程中的乐趣。我们的项目利用光子技术与现有的电子棋盘区分开来，提供无缝、快捷的游戏体验，同时保留传统象棋的固有品质。
来自消耗令牌的密码实施密码
我们首先从Quantum假设后的其他假设中进行了非相互作用的零知识（NIZK）参数，而不是通过错误学习。特别是，我们在学习奇偶校验的多项式硬度（LPN）假设的多项式硬度下实现了NIZK，以及求解随机不确定的多元二次方程（MQ）的指数硬度。我们还构建了满足统计零知识的NIZK，假设Dao和Jain（Crypto 2024）引入的LPN的新变体LPN以及指数呈呈指数增长的MQ。我们建筑的主要技术成分是一种非常自然的（但仅在后视！）从MQ构建了可扣除相关性的（CI）哈希功能，用于对NIZK友好型子类的恒定多项式，我们称之为串联恒定恒定级别的多项式。在指数安全性下，该哈希函数还满足了串联恒定度多项式的近似CI的更强概念。然后，Nizk结构是从Brakerski-Koppula-Mour（Crypto 2020）的先前蓝图进行的。此外，我们还展示了如何从求解随机程度方程的（指数）硬度的（指数）硬度（MQ的自然概括）中构建（近似）ci哈希。为了实现NIZK，我们使用近似线性解密和近相溶解率的统计零知识来设计有损的公钥加密方案。这些结构可能具有独立的利益。因此，我们的工作提供了一种新的方法来利用统一随机方程的MQ，这发现迄今为止几乎没有加密应用程序。的确，在加密和签名方案背景下的大多数应用都利用了MQ的结构化变体，其中多项式不是真正的随机，而是具有隐藏的种植结构。我们认为，MQ假设可能会在设计其他高级证明系统中找到未来的用途。
tsgassist：互动助理利用LLM和抹布进行时间序列生成建议和基准测试
时间序列生成（TSG）在许多行业中至关重要的是生成反映现实世界特征的合成数据。tsgbench通过提供全面的评估和选择合适的TSG方法的独特见解，从而提高了该领域。然而，将这些进步转化为行业应用，受到专业人员之间的认知差距的阻碍，以及缺乏用于比较和评估的动态平台。为了解决这些问题，我们介绍了TSGassist，这是一种互动的互动式，将TSGBENCH和利用大型语言模型（LLMS）和检索授权的发电机（RAG）的优势整合在一起，以进行TSG建议和基准测试。我们的演示强调了其在（1）增强TSG的有效性，（2）提供特定于行业的建议，以及（3）提供全面的基准测试平台，说明了其潜力通过TSG景观来缓解行业专业人员的导航，并鼓励整个行业更广泛的应用程序。
交互式系统中的生成人工智能研讨会：来自社区的经验
生成式人工智能 (GenAI) 通过 ChatGPT 和 Stable Difusion 等可访问的实现在学术界和工业界确立了自己的地位。随后，GenAI 正在改变用户和计算机之间的交互范式。目前，存在许多利用这些工具的单独方法，为在 HCI 研究中使用它们创建各种策略和议程。因此，我们预计这将改变研究人员设计和创建交互式界面的方式。本次研讨会促进了对 GenAI 在 HCI 方面的共同理解，参与者将分享和讨论他们在 HCI 研究中使用 GenAI 和大型语言模型 (LLM) 的经验。在本次研讨会上，将通过立场文件、研究声明和意见与研究界探讨和讨论 GenAI 在人机交互方面的潜力，从而将集体经验和策略与现实世界的例子结合起来，形成全面的实践见解。
稳定扩散的交互式视觉学习
基于扩散的生成模型创建令人信服的图像的令人印象深刻的能力引起了全球关注。然而，它们的复杂内部结构和操作通常会挑战非专家。我们引入了扩散，这是第一个交互式可视化工具，以阐明稳定的扩散变速器如何在图像中提示稳定。它紧密地概述了稳定扩散的组件的视觉概述，并详细说明了其基础操作。此集成使用户能够通过动画和交互式元素在多个级别的抽象之间流动过渡。提供实时的动手体验，扩散解释器允许用户在而无需安装或专业硬件的情况下调整稳定扩散的超参数和提示。通过用户的网络浏览器访问，扩散范围在民主的AI教育方面取得了长足的进步，从而促进了更广泛的公共服务。超过7,200名跨越113个国家/地区的用户在https：// poloclub上使用了我们的开源工具。github.io/diffusion-explainer/。可以在https://youtu.be/mbkiadzjpna上获得视频演示。
帕金森病的交互式移动应用程序......
潜在利益冲突 美敦力、波士顿科学和雅培是生产植入研究对象的 DBS 系统的设备制造商，存在潜在利益冲突。佛罗里达大学已获得美敦力、波士顿科学和雅培的资助，但作者对这些资助有经济利益。ARZ 是美敦力和波士顿科学的顾问。IUH 曾为波士顿科学进行研究，并为波士顿科学和美敦力提供咨询。JLO 获得波士顿科学和美敦力的资助，为美敦力和雅培提供咨询，并获得波士顿科学的非财务研究支持。MSS 获得波士顿科学的资助，并获得波士顿科学作为科学顾问的酬金/非财务支持。作为佛罗里达大学运动障碍研究金的主任，CWH 获得了行业资助，用于研究金计划的教育支持，这些资助直接支付给佛罗里达大学，仅用于美敦力、波士顿科学和雅培的研究员工资支持。 MHP 已从美敦力、波士顿科学和雅培获得咨询费。MSL 已从波士顿科学获得咨询费。CRB 已从波士顿科学和雅培获得咨询费，他拥有与 DBS 相关的知识产权。KDF 已从美敦力和波士顿科学获得 DBS 相关工作的不定期咨询费。佛罗里达大学已从美敦力获得 KDF DBS 相关研究的植入式设备，但不包括本次试验。佛罗里达大学从美敦力获得 KDF 功能性神经外科研究金的部分资金。KDF 拥有三项 DBS 相关专利，但他未获得任何版税。KDF 曾作为现场植入外科医生参与雅培和波士顿科学赞助的多中心 DBS 相关研究。MV 已从美敦力获得咨询费。PZ 已作为顾问和美敦力顾问小组成员获得酬金。JJS 已从美敦力和雅培获得研究支持，并从美敦力、雅培和波士顿科学获得咨询费。
朝着用户感知的交互式虚拟代理：生成多模式
虚拟代理充当XR平台中的重要接口。，生成虚拟代理行为通常依赖于预先编码的动作或基于物理的反应。在本文中，我们提出了一个基于学习的多模式行为生成框架，该框架适应用户的原位行为，类似于人类在现实世界中彼此之间的影响。通过利用内部收集的二元对话行为数据集，我们培训了一个跨性变量自动编码器（CVAE）模型来实现虚拟剂的用户生成的行为。与大型语言模型（LLM）一起，我们的方法可以同时产生虚拟药物的言语和非语言反应行为。我们的比较用户研究证实了我们的方法优于基于图形的基线基线技术，尤其是在以用户为中心的标准方面。对我们结果的彻底分析强调了虚拟代理相互作用的真实性质以及VR交互期间的用户参与度的增强。
合理的住宿，互动过程
A.简介。手册EL-307，合理的住宿，一种互动过程，是履行邮政服务法律和监管责任的关键工具，通过为经理和主管提供有关涉及申请人和残疾人员工的合理住宿问题的程序，指导和指示。本手册中包含的程序实施了1973年修订的《康复法》第501条和29 C.F.R.的要求。§1614.203（d）（3）。
互动智能中的生成人工智能...
抽象生成AI使用机器学习算法来识别现有数据的模式并生成内容。在教育的背景下，生成AI开发了遵循课程功能并自定义智能学习体验的新内容。这项研究是为了确定智能课堂管理流程的质量如何影响学生参与教育过程。研究中使用的框架是在教学，医学院和监测整个教学系统中使用的框架之一。这项研究通过强调智能教育的成功和将智能技术作为确保教育过程成功的关键指标的成功来填补这一知识差距。针对其预期的目标，该研究适用于426名学生和16名教师。研究中使用的研究方法是一种定性方法，它是使用教师和学生问卷进行的，以研究教师信仰之间的关系，