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人工智能与 AR 和 VR 的融合......
假设 2023 年标志着人工智能驱动营销的出现，由 ChatGPT 推动，那么也许 2024 年将标志着企业大规模采用人工智能 (AI) 和生成式人工智能，将其完全纳入其数字营销计划。由于人工智能革命，数字营销发生了新的转变，人工智能使交互更加可定制，消除了重复性任务，并提供了有见地的客户数据。它通过预测行为、个性化建议和聊天机器人改善了用户体验。通过使用反应自动化、帖子安排和趋势分析，人工智能增强了社交媒体策略。它还有助于内容创建和优化，包括 SEO 和 A/B 测试。使用预测和预测分析工具可以更轻松地根据准确信息做出决策。人工智能还通过有针对性的投放和定价来优化广告活动，从而提高其有效性。本文说明并讨论了两个不同的科学领域——营销科学和计算机科学之间的关系。它描述了人工智能 (AI)、数字营销和增强现实和虚拟现实 (AR/VR) 之间的关系，以及这些技术如何
VR 中的瞬间移动与固定轨道驾驶对比
虚拟现实 (VR) 是过去三十年来计算机和显示技术快速发展和巨大进步的产物之一 [1]。VR 允许用户开发和体验各种各样的环境（例如[2]），并且已用于许多应用，例如在规划新建筑期间进行可视化，作为需要受控刺激的治疗的一部分，当然还有各种游戏。头戴式 VR 显示器最近复兴，质量和价格比以往任何时候都高。它是体验和与高度图形化和沉浸式的计算机生成环境交互的绝佳选择 [3]。但是，一些限制和弱点阻碍了更广泛的采用。最突出的缺点之一是使用耳机时可能会出现模拟晕动症，通常是由于快速的光学运动、缓慢或无响应（滞后）以及力不匹配引起的 [4]。用户移动或穿越虚拟环境的方式会影响晕动症的可能性，因此运动界面的设计成为任何 VR 体验的关键部分 [5]。一些运动范式的研究已经发表（例如[5]、[6]、[7]、[8]），但一些经典方法的数据仍然缺乏。当前的研究是第一个严格比较传送和沿固定轨道行驶的研究，这两种运动方法目前都存在于游戏中。这一选择是为了解决大城市环境中的用户移动问题，
医疗 VR 训练模拟器中的评分和评估...
摘要 本研究提出并评估了虚拟现实 (VR) 训练模拟器的评分和评估方法。VR 模拟器可捕获详细的 n 维人体运动数据，这些数据可用于性能分析。开发了定制的医疗触觉 VR 训练模拟器，并用于记录来自 271 名具有多种临床经验水平的受训者的数据。提出了 DTW 多元原型 (DTW-MP)。VR 数据被分为新手、中级或专家。用于时间序列分类的算法的准确率为：动态时间规整 1-最近邻 (DTW-1NN) 60%，最近质心 SoftDTW 分类 77.5%，深度学习：ResNet 85%，FCN 75%，CNN 72.5% 和 MCDCNN 28.5%。专家 VR 数据记录可用于指导新手。评估反馈可以帮助受训者提高技能和一致性。动作分析可以识别个人使用的不同技术。可以实时动态检测错误，发出警报以防止受伤。
数字 VR 控制器和 DrBlade™ 2 功率级
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通过肌电图的力吸引力界面用于天然VR ...
图1。肌电图（EMG）的神经界面，具有学识渊博的肌肉力解码器。随着用户生成的物理力被我们的界面解码并实时应用于虚拟物体，（a）说明了海滩球，排球和VR中的保龄球的变形，受强度不同的压力。海滩球比排球柔软，因此在相同的力量下表现出更大的变形，而保龄球则是刚性的，并且在手指压力的力范围内勉强变形。我们的方案可以帮助用户更好地感知/区分虚拟对象的物理属性，以类似于他们在现实世界中接近它的方式。（b）通过我们的系统显示了具有增强的物理现实主义的实力虚拟相互作用。3D资产信用sbbututuya，虚拟方法，Unity的Tgameassets和Sketchfab的Tankstorm。3D资产信用sbbututuya，虚拟方法，Unity的Tgameassets和Sketchfab的Tankstorm。
VR与脑电图相结合是脑机接口的前沿
Hongbian Li,1,9 Hyonyoung Shin,2,9 Luis Sentis,1 Ka-Chun Siu,3 Jose´ del R. Milla´n,2,4,5,6,* 和 Nanshu Lu 1,2,6,7,8,* 1 德克萨斯大学奥斯汀分校航空工程与工程力学系，德克萨斯州奥斯汀 78712，美国 2 Chandra Family 德克萨斯大学奥斯汀分校电气与计算机工程系，德克萨斯州奥斯汀 78712，美国 3 内布拉斯加大学医学中心联合健康职业学院物理治疗教育部，内布拉斯加州奥马哈 68198，美国 4 德克萨斯大学奥斯汀分校神经病学系，德克萨斯州奥斯汀 78712，美国 5 德克萨斯大学奥斯汀分校 Mulva 神经科学诊所，德克萨斯州奥斯汀 78712，美国 6奥斯汀，奥斯汀，TX 78712，美国 7 德克萨斯大学奥斯汀分校沃克机械工程系，奥斯汀，TX 78712，美国 8 德克萨斯大学奥斯汀分校德克萨斯材料研究所，奥斯汀，TX 78712，美国 9 这些作者贡献相同 *通信地址：jose.millan@austin.utexas.edu (JdRM)，nanshulu@utexas.edu (NL) https://doi.org/10.1016/j.device.2024.100425
基于云的多模态人体虚拟现实研究平台
人机交互 (HRI) 研究需要大量考虑实验设计，以及大量时间来实践主题实验。虚拟现实 (VR) 的最新技术可以潜在地解决这些时间和精力挑战。VR 系统对 HRI 的显著优势是：1) 降低成本，因为在真实环境中不需要实验设施；2) 为测试对象提供相同的环境和具体交互条件；3) 可视化现实中无法发生的任意信息和情况，例如回放过去的经历，以及 4) 轻松访问沉浸式和自然的机器人/化身远程操作界面。虽然具有其功能的 VR 工具已经在以前的 HRI 研究中得到应用和开发，但仍然没有全面的工具或框架。特别是，与云计算集成的好处尚未得到全面考虑。因此，本研究的目的是提出一个研究平台，通过整合 VR 和云技术，全面提供 HRI 研究所需的元素。为了实现灵活且可重复使用的系统，我们开发了机器人操作系统 (ROS) 和 Unity 之间的实时桥接机制。为了确认该系统在实际 HRI 场景中的可行性，我们将所提出的系统应用于三个案例研究，包括一个名为 RoboCup@Home 的机器人比赛。通过这些案例研究，我们验证了该系统的实用性及其通过多模态 HRI 开发和评估社交智能的潜力。
基于云的多模态人体虚拟现实研究平台
人机交互 (HRI) 研究需要大量考虑实验设计，以及大量时间来实践主题实验。虚拟现实 (VR) 的最新技术可以潜在地解决这些时间和精力挑战。VR 系统对 HRI 的显著优势是：1) 降低成本，因为实验设施不需要在真实环境中进行；2) 为测试对象提供相同的环境和具体交互条件；3) 可视化现实中无法发生的任意信息和情况，例如回放过去的经历，以及 4) 轻松访问沉浸式和自然的机器人/化身远程操作界面。尽管具有其功能的 VR 工具已在以前的 HRI 研究中应用和开发，但仍然没有全面的工具或框架。特别是，与云计算集成的好处尚未得到全面考虑。因此，本研究的目的是提出一个研究平台，通过集成 VR 和云技术，可以全面提供 HRI 研究所需的元素。为了实现灵活且可重复使用的系统，我们开发了机器人操作系统 (ROS) 和 Unity 之间的实时桥接机制。为了确认该系统在实际 HRI 场景中的可行性，我们将所提出的系统应用于三个案例研究，包括一个名为 RoboCup@Home 的机器人比赛。通过这些案例研究，我们验证了该系统的实用性及其通过多模态 HRI 开发和评估社交智能的潜力。
数字 VR 控制器和 DrBlade™ 2 功率级
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