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开放世界3D段用于自我中心感知
摘要。在本文中，我们提出了Egolifter，这是一个新型的系统，可以自动将自我中心传感器捕获的场景分为单个3D对象的完整分解。该系统是针对以自然的（非扫描）运动捕获的数百个obs的现场设计的特定设计的。eGolifter采用3D高斯人作为3D场景和对象的基本表示形式，并使用段中的任何模型（SAM）的细分掩码作为薄弱的监督，以学习对对象实例的灵活定义，对对象实例的定义，没有任何特定的对象分类法。为了处理以自我为中心的视频中动态对象的挑战，我们设计了一个瞬态预测模块，该模块学会过滤3D重新构造中的动态对象。结果是一条全自动管道，能够将3D对象实例重建为3D高斯人的集合，共同构建了整个场景。我们在ARIA Digital Twin数据集上创建了一个新的基准测试，该基准在自然egipentric输入中定量地证明了其在开放世界3D分割中的最先进。我们在各种以自我为中心的活动数据集上运行Egolifter，该数据集显示了该方法在大规模上以3D为中心感知的希望。请访问https://egolifter.github.io/的项目页面。
增强虚拟现实中的体重感知
摘要这项研究通过一种称为伪热的方法来研究虚拟现实中的体重感知，而没有来自现实世界的动力学反馈。这个虚幻的模型重点介绍了视觉输入和躯体形式反馈的解离，并试图通过操纵视觉输入来诱导VR用户中虚拟对象的负载的感觉。为此，可以对控制显示比（即手臂的真实和虚拟运动之间）进行修改，也可以用于对虚拟对象的位置产生视觉幻觉效果。因此，VR用户将其视为对象位移中的速度变化，从而帮助他们获得更好的虚拟权重感觉。本文的主要贡献是开发一种新颖的整体评估方法，该方法可以衡量虚拟现实环境中存在感，尤其是当参与者提高虚拟对象并体验其体重时。我们的研究研究了虚拟对象重量对参与者向上臂运动的运动学参数和速度曲线的影响，以及使用真实权重进行的平行实验。通过将真实对象与虚拟对象进行比较，可以深入了解参与者手臂运动中观察到的运动学特征的变化。此外，还进行了利用Borg CR10问卷的主观测量，以评估参与者对手部疲劳的看法。这种发现中的这种一致性强调了伪热反馈在模拟虚拟环境中逼真的体重感觉中的功效。对收集的数据（包括主观和客观测量）的分析得出的结论是，参与者在两个虚拟对象任务期间都经历了类似的疲劳感觉和手动运动学的变化，这是由伪热的反馈和实际举重提升任务产生的。
自主系统中强大的多模式感知
摘要自主系统越来越多地部署在各种领域，包括运输，机器人技术和工业自动化。但是，他们准确感知和理解其环境的能力仍然是一个重大挑战，尤其是在依靠视觉或声音等单一模态时。本评论论文全面研究了多模式感知系统，强调了视觉，听觉和触觉数据的整合，以增强环境理解和状态估计。本文追踪了多模式感知的演变，回顾了关键的方式和数据融合技术，并确定了这些系统所面临的当前挑战，例如环境不确定性，传感器限制和计算复杂性。此外，它提出了增强策略，包括采用高级传感器技术，改进的数据融合方法和自适应学习系统。本文通过探索未来的方向，强调新兴趋势并确定必须解决的研究差距
欧洲视觉感知会议2024
8月26日星期一海报会议1。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5研讨会1 - 人人感知研究的多样性增加。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12研讨会2 - 视觉感知中的统计学习：视觉系统过程如何在环境中概率信息？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12谈话会议1 - 运动感知。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12聊天会议2 - 注意。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13谈话会议3 - 社会感知。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>14谈话会议4-临床视觉。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>15海报会议2。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>15 div>
使用视觉数据理解城市感知
建筑环境的视觉特征会影响人们的感知和体验城市。很长一段时间以来，许多研究都检查了城市中的视觉感知。由于技术的进步和相关数据的扩散（例如，街景图像，地理位置照片，视频，视频，虚拟现实和空中图像），这种努力在近年来加速了。尚未就此主题进行全面的系统审查论文，以揭示一系列总体研究趋势，局限性和未来的研究机会。这种遗漏是由于很难回顾有关此流行主题的大量相关论文的困难。在这项研究中，我们利用机器学习技术（即自然语言处理和大语言模型）进行半自动进行审查过程，并审查了393篇相关论文。通过评论，我们发现这些论文可以分为城市的物理方面：绿化和水，街道设计，建筑设计，景观，公共空间以及整个城市。我们还透露，许多研究以越来越多地利用大数据和先进技术的趋势进行了定量分析，例如街道视图图像和深度学习模型的组合。的局限性和研究差距也被确定为：（1）在研究领域，样本量和属性方面的范围有限； （2）低质量的主观和视觉数据； （3）需要更加控制和复杂的方法来推断
知识，态度和对人工的看法...
抽象目的：评估牙医对机器人技术（R）和人工智能（AI）的知识，态度和感知。方法：收集了来自卡拉奇牙科学校的十字架调查的数据，这些调查既是公共又是私人的。通过Google表格进行了总共550次调查。牙科学生，毕业生，研究生和年龄在20-70岁之间的专业人士都包括在内。参与者是通过使用非概率进行便利抽样选择的。使用描述性分析和SPSS版本22.0中的CHI -Square测试分析数据。结果：在550名参与者中，男性总体占33％（n = 181），而女性则占67％（n = 369）。尽管对AI和R有很好的了解，但大多数参与者，55.1％（n = 304）也有很强的观点。然而，只有42.5％（n = 234）的受访者知道AI和R之间的差异，而55.2％（n = 304）对AI和R有先验知识，但仍有58％（n = 319）的牙医认为这对未来的牙科程序有帮助。只有16％（n = 88）的受访者认为人工智能最终将取代牙医。一些申请人，55.2％（n = 304），拟议采用AI/R进行治疗，51％（n = 281）同意接受治疗。结论：通过评估牙医对这些技术的知识，态度和看法，可以更好地理解机器人技术和AI在临床实践中的实施。对牙科专业人员的更多教育和培训计划将是有益的，并且更多的研究将能够确定整合机器人技术和AI的最佳方法以增强患者的结果。
对经验的看法会影响利他主义和对代理的看法影响人类机器互动的信任（扩展摘要）
Gray等人的开创性工作。（Gray，Gray和Wegner 2007）证明了人们在两个维度上感知他人的思想：（i）经验，即感受情感的能力； （ii）代理，即计划和行动的能力。尽管进行了许多研究，研究了代理和经验的受众，但这两个维度在利他主义和信任中所起的作用尚不清楚。我们认为，互动伙伴中对经验的看法可以对他们进行利他的行为。我们提出的另一个假设是，互动合作伙伴对代理的看法预测了对他们的信任。为了检验这些假设，我们采用了两个典型游戏：一个单拍独裁者游戏（DG）和一个单杆信任游戏（TG）。DG中共有的金额是对态度和亲社会行为的替代措施，而TG中共有的金额反映了分配者对接收者信任度的评估。，我们将150名参与者与DG和TG中的机器人合作伙伴配对，同时通过撰写“该机器人具有[能够 /无法感觉到疼痛的能力）来操纵机器人的经验，并通过写作来操纵机器人的代理：‘这个机器人[该机器人[能够 /无法]计划行动和锻炼自我控制。”。
关于无线空中交通中的感知与现实...
民航界强调安全，拥有良好且稳步改善的安全记录。然而，安全不是安全，需要采取不同的方法。虽然我们在调查期间遇到了许多乐于助人且感兴趣的航空人士和机构，但普遍的感觉仍然是“为什么需要安全？目前的空中交通通信不安全吗？”。事实上，从历史上看，很少有记录显示通信技术被恶意利用来对飞机造成困扰的事件。因此，即使是最近开发的从传统雷达转向现代数字通信网络的航空技术，其规格中也没有包括设计安全性；相反，系统几乎完全依赖于冗余。
学生对人工智能的看法作为英语......
对于我的校园，作为我获得如此多宝贵事物的地方，我要表达我最深切的谢意。非常感谢我的导师 Hariswan Putera Jaya S.Pd., M.Pd. 先生，我非常感谢你所有的支持性建议，我非常感谢你对我论文的指导和指引，有了这一切，我才能成功完成这篇论文。也非常感谢 Sriwijaya 大学英语教育研究项目的所有讲师，他们向我传授了知识，也感谢所有在大学期间帮助过我的英语教育工作人员、管理人员和其他人员。