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＃1570994064的记录版权表格：定量指标与tsushima游戏幽灵的顺序和场景景观的定量指标与主观评估之间的相关性[IEEE GEM 2024]
摘要 - 与其相关的研究人员和设计师所付出了许多努力，将隐藏在元评估和虚拟现实技术中的潜力进行了努力，这使得元和虚拟现实的构建成为了一个趋势主题。在虚拟世界中，除虚拟体系结构外，虚拟景观还起着必不可少的作用。同时，尽管游戏中的景观构成了虚拟景观的重要组成部分，但电影和动画视觉效果中的景观在虚拟景观中也起着重要作用。与电影或动画中的景观相比，玩游戏可以被视为与游戏景观的主观互动，该游戏更接近与Metaverse或虚拟现实的互动（它们都显示出与虚拟景观的主观互动）。因此，本文将把游戏作为研究媒介。Tsushima游戏幽灵中美丽的景观获得了广泛的好评。因此，本文将基于Tsushima幽灵的游戏景观，以分析游戏景观的顺序和场景景观之间的相关性和主观评估。因此，这项研究的目的是找到定量度量指标之间的有意义的相关性（本文将是分形维度，这是游戏景观的复杂性水平）和主观语句，以提供设计建议，以构建游戏中虚拟景观。
在视觉场景显示中突出显示项目的策略，以支持身体有障碍的人进行增强和替代的交流访问
视觉场景显示 (VSD) 是一项较新的创新，它为辅助交流显示提供了一种新范例 [1,2]。传统上，AAC 选择的项目孤立地呈现在纯色背景上，没有上下文，通常按分类类别排列在网格内（例如，不同动物的网格）[6]。与传统的基于网格的显示相比，VSD 在任何时候提供的交流选项数量可能更有限。这种限制是因为 VSD 仅限于场景中自然出现的项目选择。然而，VSD 会在自然发生的环境中（例如，在照片中）呈现符号，并根据物体在场景中的自然位置使用直观的导航系统 [2,7]。此外，即时 (JIT) 编程旨在支持个人的即时交流访问和语言学习，以增强交流成功率 [8]。积极的一面是，VSD 可以即时生成，这意味着它们可以通过嵌入式数码相机轻松捕捉，然后将场景元素指定为交流热点 [9]。简单的过程有助于减少程序员为使用 VSD 的个人构建显示器的需求，从而可能带来更大的参与度 [10]。因此，这些优势意味着 VSD 为处于早期符号发展阶段的儿童 [11] 或患有失语症等疾病的成年人 [12] 提供了许多优于传统网格显示器的优势。因此，重要的是要考虑如何设计 VSD 以支持那些有严重身体障碍的人的通信访问。
气候策略 - 行动计划
Low expand the Council's existing network of EV Travel and Transport Leisure, Waste and Street Scene Charging, exploiting any funding opportunities that become available 01/02/2024 Low Develop an EV strategy for Huntingdonshire Travel and Transport Leisure, Waste and Street Scene 01/02/2024 Work with partners and responsible transport Low authorities to promote active, net zero carbon Travel and Transport Climate and Environment travel 2027 onwards Keep recycli ng contamination rate be l ow 7% , Le isure, Waste and Street Scene Low through rigorous benchmarking and Waste, Recycling & Resource Management monitoring 01/02/2024 Engage with local businesses to explore ways Leis ur e, Waste and Street S ce ne Low the council could support them to reduce Waste, Recycling & Resource Management waste, recycle more 01/02/2025
使用 Inception U-Net 模型和 Grad-CAM 可视化实现印度道路上非结构化交通环境中自动驾驶汽车场景理解的可解释 AI
摘要：由于现代人工智能 (AI) 技术（尤其是深度神经学习）的大量工作，智能交通系统（尤其是自动驾驶汽车）引起了研究人员的极大兴趣。由于过去几十年来道路交通事故的增加，重要行业正在转向设计和开发自动驾驶汽车。了解周围环境对于了解附近车辆的行为至关重要，以确保自动驾驶汽车在拥挤的交通环境中安全行驶。目前有多个数据集可用于仅关注结构化驾驶环境的自动驾驶汽车。为了开发一种在本质上非结构化的真实交通环境中行驶的智能汽车，应该有一个专注于非结构化交通环境的自动驾驶汽车数据集。印度驾驶精简版数据集 (IDD-Lite) 专注于非结构化驾驶环境，于 2019 年 NCPPRIPG 作为一项线上竞赛发布。本研究提出了一种可解释的基于初始的 U-Net 模型，并结合 Grad-CAM 可视化进行语义分割，该模型结合基于初始的模块作为编码器以自动提取特征，并传递给解码器以重建分割特征图。深度神经网络的黑箱性质无法在消费者中建立信任。Grad-CAM 用于解释基于深度学习的初始 U-Net 模型，以增加消费者信任。提出的带有 Grad-CAM 模型的初始 U-Net 在印度驾驶数据集 (IDD-Lite) 上实现了 0.622 的交并比 (IoU)，优于最先进的 (SOTA) 基于深度神经网络的分割模型。
数字孪生及其在土木工程中的实现...
编程(44) Revit(43) 平台(24) AutoCAD(15) 智能手机应用程序(10) Navisworks(8) Leica Cyclone REGISTER 360(6) Graphisoft ArchiCAD(6) Rhino(6) ArcGIS(5) Autodesk Recap(5) CloudCompare(5) 有限元模型(5) SketchUp(4) Unity3D(4) AR&VR(4) Bentley(3) Ecotect(3) EnergyPlus(3) RealWorkSurvey(3) xBIM(3) 3ds Max(2) Faro Scene(2) Solibri(2)
分类des ouvrages
▪ I.2.0 General ▪ I.2.1 Applications and Expert Systems ▪ I.2.2 Automatic Programming ▪ I.2.3 Deduction and Theorem Proving ▪ I.2.4 Knowledge Representation Formalisms and Methods ▪ I.2.5 Programming Languages and Software ▪ I.2.6 Learning ▪ I.2.7 Natural Language Processing ▪ I.2.8 Problem Solving, Control Methods, and Search ▪ I.2.9 Robotics ▪ I.2.10 Vision and Scene Understanding ▪ I.2.11分布式人工智能▪I.2.m其他O I.3计算机图形
denis hadjivelichkov
Machine Learning: Self-Supervised/Unsupervised Learning, Graphical Models, Reinforcement Learning Robotics: Mechatronics, Simulation, Sensor Fusion, Control, Human-Robot Interaction Vision: Semantic Segmentation, Scene and Object Understanding, Projective Geometry Software: Python, C/C++, PyTorch, ROS, NVIDIA IsaacSim, Jax (basic), GoLang (basic) Languages:保加利亚语（本地），英语（C2，CAE认可），德语（C2，TestDAF认可）其他：数据分析，统计建模
Orbit-Surgical：...
图1：o rbit -Surgical Simulation基准测试任务。(1) Reach : dVRK Patient Side Manipulator (PSM) to reach a desired position (red sphere), (2) Reach with Obstacles : reach to a desired position (red sphere) with randomly placed obstacle in the scene (blue sphere object; object shape and size are customizable), (3) Suture Needle Lift : lift a suture needle to a desired position, (4) Peg Block Lift : lift a peg block to a desired position, (5) Pick and Place : pick and place a ring on a peg tower, (6) Dual-arm Reach : dual-arm reach to specific desired positions shown with red sphere, (7) Dual-arm Reach with Obstacles : dual-arm reach to specific desired positions (red sphere) with randomly placed obstacles in the scene, (8) Pick and Transfer : pick and transfer a peg block, (9) Needle Handover : handover and regrasp a suture needle, (10) Threaded Needle Pass Ring : handover a threaded suture needle through a ring pole, (11) Gauze Cloth Pick : retrieve gauze and lift it to a desired location, (12) Shunt Insertion : insert a shunt (yellow tube) into larger blood vessel phantom (clear tube), (13) Multi-arm dVRK : needle handover task with camera input from the dVRK Endoscopic Camera Manipulator （ECM），（14）星际范围：星臂达到所需位置。最佳观看的颜色。请参阅orbit-surgical.github.io
法医学教学大纲（SCQP13）
犯罪现场管理要素： - 信息管理，技术管理，人力管理和物流管理。Introduction to Crime Scene Reconstruction, Nature of Reconstruction, Basic Principles for Physical Evidence and Reconstruction (Recognition, Identification, Individualization And Reconstruction), Stages in Reconstruction, Types of Reconstruction, Pattern Evidence in Reconstruction (Bloodstain Pattern Analysis for Reconstruction, Glass Fracture Patterns, Fire Burn Patterns, Tire and Skid Mark Patterns), Writing A Reconstruction Report.IPC（1860），Cr。 P.C（1973）和IEA（1872）IPC（1860），Cr。P.C（1973）和IEA（1872）P.C（1973）和IEA（1872）
奢侈品牌数字营销策略的研究
在2021年，有一个术语必然会成为互联网领域年度最佳流行语之一，即“元评估”。元概念的出现为品牌营销带来了新的生活。首先，场景演示的多元化是指数字化身，无牙的代币（NFT），虚拟娱乐和现实现实的实现，从而丰富了场景营销传播的呈现[1]。第二，场景体验的生动性，元元素（人工智能，扩展现实，区块链）的三个核心技术，可以进一步地使用消费者生活，使场景生活并增强消费者的视觉刺激和内在的消费者的感觉[2]。第三，在现场的思想和身体的整合，场景体验的荟萃支持和授权使消费者处于生动状态，并完全动员身体感觉运动系统与环境世界互动，完全沉浸在现场中[3]。在第四场场景的互动性中，通过在元元中的互动技术的集成，场景营销交流不仅可以反映现实世界，而且还可以通过扩展现实，虚拟现实和增强现实的三种核心技术来创造带有真实感觉的互动场景，以便消费者可以以沉浸式的方式与其他消费者和消费者互动。