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MOCA呈现Josh Kline气候变化
Kline的作品充满了“复杂性和目的性”（Artnews），以使用视频，雕塑，摄影和建筑创建沉浸式装置而闻名。他在当代美国的阶级，劳动和不平等的关注中，在他这一代的艺术家中脱颖而出。气候变化既是展览，又是全面的艺术作品，这是一套雄心勃勃，身临其境的科幻设施，它想象着一个被毁灭性气候危机雕刻而来的未来，而普通百姓则注定要居住。最初在2014年被认为是关于21世纪政治和技术动荡的多个装置周期中的一章，在过去的六年中，气候变化是在气候变化的。Kline同名项目的主要要素将在MOCA首次汇集。
MOCA 项目：解决对话式 AI 中的偏见
• 在整个过程中组建一支由不同的开发人员和同事组成的团队进行测试 • 明确定义目的和范围 • 为包容性和可访问性而设计 • 减轻和解决偏见 • 为用户和系统之间的道德互动而设计 • 广泛测试 • 定期监控和更新 • 问责和文档
使用基于 AI 的姿势识别支持的 MOCAP 系统辅助观察人体工程学评估方法
摘要。观察性人体工程学评估方法具有固有的主观性。即使使用相同的数据集，观察者的评估结果也可能不同。虽然运动捕捉 (MOCAP) 系统提高了运动数据收集的速度和准确性，但用于计算评估的算法似乎依赖于预定义的条件来执行它们。此外，这些条件的创作并不总是很清楚。利用人工智能 (AI) 和 MOCAP 系统，计算机化的人体工程学评估可以变得更像人类观察，并且随着时间的推移而改进，只要有适当的训练数据集。人工智能可以协助人体工程学专家进行姿势检测，这在使用需要姿势定义的方法（例如 Ovako 工作姿势评估系统 (OWAS)）时很有用。本研究旨在证明人工智能模型在进行人体工程学评估时的实用性，并证明拥有专门的数据库用于当前和未来的人工智能训练的好处。使用 Xsens MVN MOCAP 数据集训练了几种算法，并比较了它们在用例中的性能。人工智能算法可以提供准确的姿势预测。所开发的方法旨在提供基于对多名工人的观察来进行人工智能辅助人体工程学评估的指导方针。