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用生成AI审查创意原型。通过Patrick Parra Pennefath的生成AI增强创意工作流程。纽约：Apress 202
目前介导过程无疑是由人工智能（AI）确定的阶段。媒体研究的AI时代提出了许多不容易回答的道德，本体论和方法论问题。人机关系问题是这方面最重要的问题之一。在这种关系中，创造力的问题，其本质和本质是许多公众和学术辩论的主题。帕特里克·P·彭纳法（Patrick P.这本书是一项全面的多学科研究，基于以下假设：创造力与AI的性质之间没有矛盾。作者可以使用AI，尤其是生成性AI来支持创作者的创造力，这样做的利弊，并将AI作为人为技术历史上的另一种有用的工具。同时，作者鼓励读者对与AI相关的思想，技巧，技能和应用进行反思性批评，这些思想，技巧，技能和应用在艺术过程中会引起创意人的共鸣。在此过程中，AI的主要作用被确定为“在产生，测试和迭代思想的方法的意义上，原型制作的催化剂”（p。xi）。在介绍本书的目的时，作者说：“在整本书中，您会发现大量的例子，案例研究，活动和外卖，以说明生成AI对原型新兴想法的潜力这些实用资源将帮助您加深对技术的理解，并激发您将其整合到自己的创作过程中”（p。XII）
快速原型制作技术和设计框架
介绍过去，制造方法的变化很重要，尤其是在引入快速原型（RP）技术的过程中。这些技术允许快速创建复杂的设计。RP方法，包括融合沉积建模（FDM）和立体光刻（SLA），使从数字模型快速转变为实际原型[1-4]变得容易。这减少了对旧制造方法中发现的大型工具和重型手动工作的需求。使用CAD数据进行原型不仅加快了产品如何从设计到市场的速度，而且还为创新创造了一个空间，让设计师尝试具有较少财务风险的新想法[8]。通过开源微控制器平台等高级工具的兴起，增强了好处，这使许多人更容易获得原型[5]。因此，这些技术的显着影响是明确的，从而重新思考了传统方法，以支持满足现代制造环境需求的更智能，添加的解决方案。
自动灭火的设计和原型制作...
摘要此摘要提出了基于Arduino的自动消防车辆（AFFV）的概念化和开发。车辆配备了一套传感器，包括火焰，超声波，PIR和温度/湿度传感器，以自主检测并响应火灾。这些传感器的集成使车辆能够在障碍物，监测环境条件上导航，并确保在紧急情况下人类存在的安全。Arduino Uno Rev3用作中央控制单元，根据传感器的输入来策划车辆的动作。发生火灾，火焰传感器会触发车辆进入消防模式。超声波传感器确保避免障碍物，使车辆能够在复杂的环境中导航。PIR传感器检测到人类的存在，确保响应者和公众的安全。此外，温度和湿度传感器不断监视环境条件，根据实时数据优化消防策略。车辆通过处理传感器输入并决定动作的决策算法操作，使其能够有效抑制火焰，避免障碍并随着时间的推移适应其行为。机器学习算法的实施有助于车辆的适应能力，从而通过每个消防任务提高其性能。这款基于Arduino的AFF还探索了可选功能，例如通过IoT Technologies进行远程监视。关键字：Arduino Uno，Nodemcu，自主，消防它使操作员能够远程控制车辆，接收实时传感器数据并在消防操作期间做出明智的决定。这种自动消防车辆的优势在于其迅速对火灾事件的反应，通过障碍物安全导航以及实时环境监测。拟议的AFFV在包括居民区，工业综合体和公共场所在内的各种环境中找到了应用程序，可以在其中增强紧急响应能力，增强安全性并优化消防策略。
两轮自驾机器人的开发与原型设计
摘要：移动机器人技术是机器人技术的一个分支，在该分支中，自平衡机器人类别尤其令人感兴趣，因为这些机器人有望像人类一样在困难的地形上行走，并可用作研究自主控制系统的平台。本文旨在总结两轮自平衡机器人的发展，并以此作为案例研究，展示计算机控制系统在物理系统中的应用。互补滤波器与三轴陀螺仪和加速度计一起使用，以精确测量两轮机器人的旋转，并将数据提供给比例-积分-微分 (PID) 程序，该程序相应地控制电机的功率，以控制其倾斜并实现自平衡。简而言之，机器人设法在小倾斜角度范围内实现自平衡，但是，设计缺陷（例如传感器在较大倾斜角度下脱落）会导致较大倾斜角度下的不稳定。在未来的工作中，可以采用更复杂的控制算法，并可以彻底探索不同机器人构造的影响。
算法驱动的机器人发现多氧胺...
在20世纪初期，认知研究和动物行为研究的进步引发了训练动物使用筛查的努力。自从Skinner在1948年对鸟类进行实验以来，通过在屏幕上啄食鸽子来指导炸弹[52]，研究人员将屏幕作为动物与合并者之间的主要接口，通常以行为和对刺激的行为和反应来量化的相互作用。这项工作旨在评估视觉和其他歧视，测量其他类型的反应并告知育种工作[19]，最常见于私人[40]，狗[59]，鸟类[33]和大鼠[41]。本文所考虑的特定于狗的研究表明，犬类识别物体，其他狗和屏幕上显示的人[4]，并且可以跟踪那里显示的物体[59]。最近的工作已经遵循人类计算机相互作用（HCI）学术界如何满足计算机的需求，从而关注如何设计机器以与动物的认知和生理需求相融合[38]。据，科学家们研究了计算机屏幕如何支持动物的体验丰富，有助于帮助助手动物的工作，并支持成功的动物 - 机机相互作用
Lightforge快速原型
将设计上传到LightForge™网站并不简单。必须在x，y和z的10μm网格上指定光学表面。上传设计后，Lightforge™网站运行了设计规则检查，如果接受，则您的光学元件将在短短2周内准备就绪。
巴西隐私增强技术指南原型设计
在墨西哥成功开展透明度和可解释性项目后，Open Loop 转向南锥体，与巴西和乌拉圭的独立实施团队和多家参与公司合作，开展隐私增强技术 (PET) 平行实验。这项工作提供了一个很好的机会，可以深入了解每个国家的特点、政策和制度生态系统，以及每个司法管辖区开始采用 PET 的参与者的性质。它还提供了一个独特的机会来了解 PET 对于全面保护个人数据的重要性，并勾勒出在更广泛采用和使用 PET 方面面临的挑战和机遇方面在两个背景下存在的相似之处。
探索生成AI在原型XR应用中的潜力
涵盖虚拟现实（VR），增强现实（AR）和混合现实（MR）[1]的扩展现实（XR）的领域，近年来已经显着上升，尤其是在引入诸如Apple Vision Pro [2]和Meta Quest 3 [3]之类的现代耳机的引入中。这些设备使XR更容易获得，并为各种领域的身临其境的体验开辟了新的可能性，包括游戏，教育，医疗保健等。但是，XR应用程序的开发仍然很复杂且具有挑战性。创建沉浸式和互动体验需要技术专业知识，这是一个耗时的过程。鉴于所涉及的复杂性，原型制作在缓解这些挑战方面起着至关重要的作用。原型制作使开发人员可以快速迭代设计概念，并在开发周期的早期收集用户反馈[4]。这个迭代过程不仅有助于完善设计，而且还减少了与XR应用程序开发相关的总体工作和成本。通过原型XR应用程序，设计师和开发人员可以更好地了解用户体验，确定潜在问题并做出明智的决策，最终导致更加抛光和成功的XR体验。我们目睹了生成人工智能的利用率显着上升，尤其是在引入大语言模型[5]（例如Chatgpt [6]）之后。今天，有各种生成的AI模型可以合成新文本[6,7,8]，图像[9，10]，音乐[11]甚至视频[12]。此功能已导致
西南先进原型中心 (SWAP Hub)
除了这些核心成员外，该中心的合作伙伴还涵盖半导体制造的价值链，包括台积电、英特尔和微芯片等大型跨国半导体公司；Synopsis、西门子和 Cadence 等电子设计自动化 (EDA) 公司；以及 BAE Systems、诺斯罗普·格鲁曼和洛克希德·马丁等系统集成商。为了支持学术研究和劳动力发展活动，除了 ASU 之外，该中心的合作伙伴还包括亚利桑那大学、北亚利桑那大学、加州大学圣巴巴拉分校、密歇根大学和德克萨斯大学奥斯汀分校。