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众所周知，公众对硕士学位论文的讨论为“识别恢复性脑的虚拟实施例的EEG生物标志物，以恢复大脑v> Athanasios othanasios vourvopoulos（IST）
众所周知，公众讨论硕士的论文“确定恢复性脑部计算机界面的虚拟体现的脑电图生物标志物”，由许可的Daniela Alexandra Carvalho Esteves提出，将于3月7日下午4点举行。
光子计数检测器CT用于排泄期CT中的肾结石检测 - 在3D打印的肾脏幻影>中的虚拟非对抗与虚拟非碘重建之间的比较
结果：VNI的读取器2额定总体图像质量高于VNC（4.90 vs. 4.00; p <.05），而阅读器1没有发现显着差异（4.96 vs. 5.00; p> .05）。在VNC和VNI中的读者之间观察到了实质性的一致性（Krippendorff的Alpha范围：0.628-0.748）。两位读者对VNI的频率不完全发生频率（读者1：29％vs. 15％; p <.05;读者2：24％vs. 20％; p> .05）。尿酸和较小的石头（<5 mm）比VNC和VNI中的Caox和较大的石头更有可能被减去。总体而言，与VNC相比，VNI的石材减法率更高（读者1：22％比16％；阅读器2：25％vs. 10％; p <.05）。辐射剂量和管电压均未显着影响石材减法（p> .05）。
关于现实虚拟人类动画的调查
摘要生成现实的动画虚拟人类是一个问题，在不同类型的虚拟环境中使用了许多应用程序进行了广泛的研究。然而，这种现实动画的创建过程具有挑战性，尤其是因为有影响因素的数量和种类，然后应识别和评估。在本文中，我们试图通过提供评估其现实主义的研究调查，以更清楚地了解文献中研究的多种因素如何影响动画虚拟人类的现实水平。这包括对已操纵以增加虚拟人类现实主义以及已开发的评估方法的特征的综述。作为与人类感知一致的方式评估动画虚拟人类的挑战仍然是积极的研究问题，这项调查进一步确定了重要的开放问题和未来研究的方向。
虚拟现实及其评估方法中的体现感
实施方案是指内部，拥有和控制身体的感觉。在虚拟现实中，可以用一个虚拟的身体代替一个人的身体，称为头像。通过此化身的修改对实施方案的调制对用户具有感知和行为后果，这些用户可以影响用户与虚拟环境互动的方式。因此，定义指标必须对虚拟现实中的体现感进行可靠的评估，以更好地了解其维度，它们的互动方式以及它们对虚拟环境中相互作用质量的影响。在这篇评论中，我们首先介绍了有关体现感，其维度（代理，身体所有权和自我位置的感觉）的当前知识，以及它们如何与其他人联系。然后，我们深入研究目前用于评估实施方案的不同方法，从问卷到神经生理学措施。我们对现有指标进行了批判性分析，讨论了它们在虚拟现实的背景下的优势和缺点。值得注意的是，我们认为，在虚拟现实的背景下，最相关的实现实体的实时度量也是特定的，并且不需要双重任务。脑电图似乎是对未来的良好候选人，如果改善了其对运动和实用性的敏感性（例如其敏感性）。虽然完美的指标尚未确定，但如果存在，这项工作提供了根据上下文选择哪种指标的线索，这应该有助于更好地评估和理解虚拟现实中的体现感。
Guillaume Ursat，Morgane Corda，Julien Ryard，Christophe Guillet，Caroline Guigou，Cindy Tissier，Alexis Bozorg Bozorg Grayeli-Virli-Virtual-Virtual-Reality-ealthanced Man
过去曾尝试过用于医师培训的替代方法，例如使用人体模型来训练紧急居民，以进行Omron等人所说的头部冲动测试。（13）。尽管尚未发布结果，但该摘要为我们提供了有关使用外部工具来提高知识和信心（或舒适）的潜在附加价值的提示。MacDougall等人开发了另一个用于头部脉冲测试的训练工具。在2012年[Avor（iPhone和iPad应用程序）。1.1 Ed。 Apple App Store：自由信息技术]，用于培训和理解虚拟头脉冲测试（14）。 该应用程序代表了医生了解半圆形赤字和对追赶扫视的影响，但不允许操纵培训的有因果关系的重要理论工作支持。1.1 Ed。Apple App Store：自由信息技术]，用于培训和理解虚拟头脉冲测试（14）。该应用程序代表了医生了解半圆形赤字和对追赶扫视的影响，但不允许操纵培训的有因果关系的重要理论工作支持。
高级QR代码攻击中的网络钓鱼检测
1名学生，计算机科学与工程系，IFET工程学院，印度维鲁普拉姆2号2助理教授，计算机科学与工程系，IFET工程学院，印度维卢普拉姆，摘要：AI驱动的模拟访谈系统通过虚拟互动提供现实的实践，利用ML来分析和供应的知名度和语言反应，并提供了对文化和句子的范围，并提供了对文化的个人反馈， （NLP）技术。这些NLP算法对于理解和解释候选人答案的上下文和情感语气至关重要，从而提供了对其沟通技巧的细微评估。系统使用图像处理技术来分析非语言提示。MediaPipe，一种用于检测和识别面部要点的多功能工具，可以精确地识别面部表情和运动。诸如面部检测，具有里程碑意义的检测和情感分类之类的技术用于解释这些非语言信号，从而对候选人的情绪状态和参与水平提供了见解。系统的体系结构还包括用于语音捕获和分析的组件。语音分析检查了音调，音高和语音速度，以了解响应的清晰度和情感底色。这种多模式方法结合了口头，人声和视觉数据，可确保对候选人的表现进行全面评估。整合高级技术，该系统有效地模拟并评估了访谈。关键字：Gemini（AI工具），AI（人工智能），LLM（大语言模型），ML（机器学习），NLP（自然语言处理）。
网络研讨会/虚拟课程 - 2025年1月
农药与环境安全1/21/2025 0.50 0.00 0.50 1.00 Rentokil North America Inc. 484-331-4733否否是
肽聚糖识别蛋白1赋予胰腺癌干细胞上的免疫回避特性
目的：评估使用冠状CT血管造影（CCTA）中具有光子计数检测器（PCD）CT的冠状非钙（VNCA）图像在冠状冠状动脉（VNCA）图像中的可行性和准确性。材料和方法：这项回顾性的机构审查委员会批准的研究包括连续的患有CCTA的钙化冠状动脉斑块，患有PCD-CT和侵袭性冠状动脉造影。虚拟单词图像（VMI）和VNCA图像被重建。两位读者在VMI和VNCA图像上量化了直径狭窄。3D-QCA作为参考标准。测量值。结果：三十例患者[平均年龄，64岁±8（标准偏差）；包括26名男性]包括来自钙化斑块中的81个冠状动脉st虫。由于VNCA图像上错误的斑块减法，必须排除81个stenose（12％）的十个（12％）。在3D-QCA上确定的中位直径狭窄为22％（四分位间范围为11％ - 35％；总范围为4％ - 88％）。与3D-QCA相比，VMI高估了直径的狭窄（平均差异-10％，p <.001，ICC：.87和 - 7％和 - 7％，p <.001，ICC：.84分别为读取器1和2），而VNCA图像显示了类似的VNCA图像，而VNCA的平均狭窄stetnose（平均stensenose and per and per and p = .68，p = .68，p = .68，p = .68，per = .68， .07，ICC：.93分别为读取器1和2）。结论：主要至中度狭窄的第一个经验表明，在可行的PCD-CT中，CCTA中的虚拟钙去除，有可能改善钙质狭窄的量化。
高等教育虚拟会议
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