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Oculus Rift 中的头部和显示器运动产生的矢量运动和晕屏现象
摘要 摘要 通过头戴式显示器 (HMD) 观看虚拟环境时，经常会出现晕动症。本研究检查了 vection（即虚幻的自我运动）和感知头部运动与实际头部运动之间的不匹配是否会导致这种不良体验。观察者在通过 Oculus Rift HMD 观看立体光流时进行振荡偏航头部旋转。在 3 种对物理头部运动进行视觉补偿的条件下测量了 vection 和晕动症：“补偿”、“未补偿”和“反向补偿”。当 HMD 模拟较近的光圈时，发现 vection 在“补偿”条件下最强，在“反向补偿”条件下最弱。然而，在全视野曝光期间，这 3 种条件下的 vection 相似。晕动症在“反向补偿”条件下最严重，但在其他两种条件下并无不同。我们得出结论，感知头部运动与实际头部运动之间的不匹配会严重导致晕动症。矢量和晕屏之间的关系较弱且显得复杂。
适用于所有 OCULUS 视野计的全新 SPARK 阈值策略
尽管该策略是针对青光眼研究而优化的，但它也可以检测其他类型的缺陷。如果患者患有神经系统疾病（或检查结果表明这种情况），可以使用针对此类病例进行优化的 SPARK 策略变体。它甚至比青光眼病例更短，这有助于检查某些协作程度有限的患者。它采用三个连续阶段，在某些情况下，第一阶段可能足以进行定向诊断，对于无法延长检查时间的患者尤其有用。
干眼症中的人工智能
Deng X 等人。( 2021 ) [ 29 ] 估计泪液弯月高度 217 Oculus Keratograph 泪液弯月图像 CNN (U-net) 准确度 = 82 。5 %，灵敏度 = 0 。899 ，精度 = 0 。911 ，F1 分数 = 0 。901 Elsawy A 等人。( 2021 ) [ 30 ] 诊断 DED 547 AS-OCT 眼表图像预训练 CNN (VGG19) AUCROC = 0 。99（模型 1）和 0 。98（模型 2），AUCPRC = 0。96（模型 1）和 0。94（模型 2），F1 得分 = 0。90（模型 1）和 0。86（模型 2）* Khan ZK 等人。（2021）[ 31 ] 检测 MGD 112 睑板腺 3D IR 图像、下眼睑和上眼睑睑板腺图像 GAN F1 得分 = 0。825，P-HD = 4。611，聚合 JI = 0。664 ，r = 0 。962 (clincian1) 和 0 。968 (clinician2)，p 值 < 0 。001 ，平均差异 = 0 。96 (clincian1) 和 0 。95 (clincian2) Xiao P 等人。( 2021 ) [ 32 ] 检测 MGD 15 (图像) Oculus Keratograph IR 眼底摄影图像 Prewitt 算子、Graham 扫描算法、碎片算法和 SA（按顺序使用）
Lucas A. Weissman
Languages: Python, Java, C, C++, Kotlin, SQL (PostgreSQL), JavaScript, HTML/CSS, R, TypeScript, Tailwind ML & AI Frameworks: TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn, Hugging Face Transformers, OpenCV, Stable Diffusion Libraries: pandas, NumPy, Scipy，Matplotlib，Seaborn，Plotly Frameworks：烧瓶，fastapi，node.js，react，bunx。开发人员工具：git，docker，vs code，eclipse，android Studio。创意工具：虚幻引擎，搅拌器，无花果，Adobe Suite，Unity，OpenGL，Trix.js，Oculus SDK，Meta Quest。云与分布式计算：Spark，Hadoop。
使用Raspberry Pi和虚拟现实耳机
摘要：现代信息和通信技术（例如虚拟和混合现实）的使用提供了控制和监视物联网设备的新选择。例如，头部安装显示器（HMD）已成为提高用户生产力和享受的工具。这种开发也与计算机技术的最新进步以及该技术价格下降有关：HMD现在更具功能性，同时在市场上也更广泛地使用。本文提供了两轮机器人汽车，可以使用HMD实时远程控制。遥控器是在统一3D的帮助下在虚拟现实中完成的。开源游戏引擎减少了成本和开发时间。有用于方向盘，变速箱，屏幕和停止按钮的单独对象。控制器和用户的手都可以用作输入操纵器。Oculus耳机的外部摄像头使用手识别来实现此功能。Raspberry Pi 4具有三个主要功能：首先是用GPIO引脚控制直流电动机，其次是将视频流从相机发送到HMD，第三个是接受HMD的控制信号并执行它们。虚拟现实耳机和远程操作车辆（ROV）的数据传输是通过服务器客户通信完成的。Raspberry扮演服务器的角色，该角色写在Python编程语言的烧瓶框架上。该服务器使用异步原理和OPENCV库来使用图像。GPIO引脚由服务器控制，并且也接收请求。VR耳机是客户，该客户端是在Unity Game Engine上写的。用户执行任何操作并实时将视频流传输到屏幕时，设备与服务器进行交互。输入系统的配置是在官方Oculus软件开发套件的帮助下完成的。
被动雷达发射和重新进入支持丹尼尔·芬奇（Daniel Finch），...
在2021年12月，Silentium Defence打开了主持Maverick Omniguard Radar的“ Oculus”天文台 - 使用被动雷达技术的第一个专用空间情境意识（SSA）传感器。Silentium一直以提示模式运行此雷达，以向客户提供目录更新信息 - 观察和ELSET，从那时起。在本文中，我们概述了对《寂静量》全能雷达的最新更新，从而使其能够对居民太空对象（RSO）产生接近实时的未实时观察结果。这种未阐述的模式不需要有关对象位置的任何事先信息，因此允许检测未催化的RSO或从早期轨道显着转移的RSO。将被动雷达提供的瞬时广泛视野与这种未指示的能力相结合，可以解锁使用被动雷达进行发射和重新输入监视的能力。
虚拟现实高强度间隔训练与医学生的传统高强度电路训练相比：飞行员CROS
背景：本研究评估了虚拟现实（VR）高强度间隔训练（HIIT）拳击协议的有效性与传统的高强度电路训练（HICT）在改善30位健康医学生中的运动动机，参与度和生理反应方面相比。目的：目的是比较VR HIIT协议，该协议涉及使用Oculus Quest 2进行未来派外骨骼游戏体验以及传统的12个运动HICT。方法：总共有30名医学生，同时使用了VR HIIT，使用Oculus Quest 2进行未来派外骨骼游戏体验，并进行了传统的12个运动HICT。指标包括运动前后的心率（HR）和血液乳酸水平，以及感知的劳累和情境动机量表。结果：VR HIIT显示平均HR明显更高（平均161，SD 15 vs平均144，SD 11 bpm; d = 1.5; p <.001），峰值HR（平均182，SD 15，SD 15 vs平均176，SD 11 bpm; d = 0.8; d = 0.8; p = .001）和平均per per per per per per efertien（平均值2 vs 2 vs 2 vs 2 vs 2 vs 2 vs 2 vs 2 vs 2 vs 2 vs 2 vs 2 vsd; 4 = .03）。运动后乳酸水平较高（平均8.8，SD 4.5 vs平均10.6，SD 3.0 mmol/L; d = 0.6; p = .006）。内在动机和其他心理措施没有明显的差异，除了较低的疲劳（d = 0.5; p = .02）。结论：VR HIIT在保持内在动机的同时显着增强了生理参数，使其成为传统HICT的可行替代品。然而，这项研究的短期性质是一个限制，未来的研究应探讨VR运动在多样化和临床人群中的长期参与和治疗影响。
Facebook 虚拟现实的关键问题：数据、权力和元宇宙
摘要：虚拟现实 (VR) 代表一种新兴的空间计算技术，它依赖于捕获和处理有关用户的数据（例如他们的身体及其与硬件的接口）或他们周围的环境。与一般的数字媒体非常相似，人们越来越担心谁会从 VR 这种数据密集型技术中受益，以及它潜在的数据传播危害可能在哪里。根据关键数据研究，我们研究了 Facebook 的 Oculus VR 案例——一种市场领先的 VR 技术，是他们元宇宙野心的核心。通过这个案例，我们认为 VR 作为一种数据密集型设备，并不是纯粹的好处，而是一种充满权力不平等的设备——它有可能加剧财富不平等、产生算法偏见并带来新形式的数字排斥。我们认为，迄今为止的政策对 VR 的参与有限，随着 VR 在社会中得到更广泛的应用，监管干预将需要进行。