XiaoMi-AI文件搜索系统
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基于玉米淀粉和硝酸腺体的固体聚合物电解质对超级电容器的电化学性能的影响
摘要。考虑使用其他虚拟现实耳机到其他耳机的本机库在Unity游戏引擎中开发的虚拟现实应用程序的自动移植问题。确定了移植过程中产生的问题，并描述了其解决方案的算法。在作者先前针对不同耳机开发的移植vr-applications的工作中，对所提出的解决方案进行了测试。尚未解决的问题被描述，并提出了可伸缩性的可能性。随着VR在教育和行业中使用的增长，移植的任务非常广泛，因此，如果有必要扩大所使用的耳机范围，则提供的解决方案可以实现重大效果。
新闻稿
（CSE，EE，Aide）1。简介计算机图形和传感器技术的最新进步提供了一组完整的交互式工具，这些工具为我们提供了前所未有的可能性，使完全沉浸在虚拟环境或增强真实环境中。虚拟现实（VR）和增强现实（AR）构成了一个全新的计算范式，找到了其进入行业，医疗保健，教育，娱乐等的应用。该大师计划的主要目的是培训可以设计，实施和评估VR和AR应用程序的专业人员。为了满足在增强和虚拟现实领域具有不同背景的工程师的这种不断增长的需求，并支持相关的研发，M.Tech。AR和VR中的程序是设计的。 拟议的M.Tech。 计划将提供跨学科的学习机会，以参与最具挑战性的先进技术领域之一。 还设想该程序将作为测试AR和VR系统设计，开发和测试创新思想的平台。 合格的分支机构：机械工程，电气工程，电气和通信工程，计算机科学与工程，仪器和控制，航空航天工程，汽车工程，航空工程，工程，工程物理学，土木工程，生物技术2. 程序的目标该程序的目标是AR和VR中的程序是设计的。拟议的M.Tech。计划将提供跨学科的学习机会，以参与最具挑战性的先进技术领域之一。还设想该程序将作为测试AR和VR系统设计，开发和测试创新思想的平台。合格的分支机构：机械工程，电气工程，电气和通信工程，计算机科学与工程，仪器和控制，航空航天工程，汽车工程，航空工程，工程，工程物理学，土木工程，生物技术2.程序的目标该程序的目标是
学习分析仪表板，以调查互动在VR学习应用程序中的影响
近年来，虚拟现实（VR）与教育环境的整合越来越兴趣[1]。这种受欢迎程度并非没有理由；一方面，这项技术可负担得起。另一方面，VR的身临其境和互动性提供了独特的学习体验。随着教育工作者和内容创作者探索VR在教育中日益增长的可能性，对评估，设计指南，最佳实践以及评估和优化这些经验的有效工具的需求变得越来越重要，例如Ansone等。讨论在VR中使用教学框架的必要性[2]。通过学习分析，我们可以超越目标，即使用肤浅的描述性分析为学习者提供有关其表现的反馈，这是Susnjak等人确定的差距。[3]。相反，可以为教师和内容创建者提供有趣的见解
研究论文 VR与AI技术在大学英语教学中的应用与探索
为了提高大学英语教学效果，本文将VR和AI技术应用到大学英语教学中。根据英语教学图像的像素结构及其阵列驱动设计，本文提出了一种半有源地址驱动的像素结构。并且，本文通过调节计算机或FPGA产生的时钟信号CLK的周期来控制扫描速率，从而决定图像传输的速度。此外，为了确定共源共栅结构的输出DC值，对负反馈环路进行偏置，构建了智能教学系统。通过教学评估研究可以看出，本文提出的基于VR技术和AI技术的大学英语教学方法可以有效提高大学英语的教学效果。
用于 VR 智能家居环境中导航和物体操控的 BCI 控制机器人助手
脑机接口 (BCI) 是一种通信系统，它从大脑活动获取输入并将其转换为外部设备的输出命令，而无需用户进行身体移动 (Wolpaw 等人，2002)。因此，BCI 可以帮助运动障碍患者通过各种控制范式重新获得与环境沟通和互动的能力。收集用户的大脑活动的方法有很多种，其中脑电图 (EEG) 最受欢迎，因为它是非侵入性的并且具有很高的时间分辨率 (Abiri 等人，2019)。根据从大脑中提取的 EEG 成分，BCI 系统可分为三大范式：P300、稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 和运动意象 (Abiri 等人，2019)。 P300 范式依赖于事件相关电位 (ERP) 形式的正偏转，该正偏转在遇到奇异范式中的预期刺激后约 300 毫秒引发 (Mat-tout 等人，2015)。因此，通过比较在一系列刺激呈现中诱发的事件相关电位，P300 BCI 可以识别用户的目标选择。与其他范式相比，P300 范式需要的用户培训较少 (Guger 等人，2009)，使其成为设计 BCI 控制的交互式环境的有前途的工具 (Fazel-Rezai 等人，2012)。BCI 控制的智能家居已经使用虚拟现实 (VR) 模拟和物理
XRBCAP：VR/AR/XR/MR环境，用于研究功能性脑的变化
VR/AR工具用于认知评估和/或治疗工具用户在XR中经历了设计和反馈XR的设计和反馈。老年人的焦虑和抑郁症治疗长期使用XR对老年人认知功能的影响老年人的身体康复中VR/AR的安全性和风险
在VR中体现的时间旅行：从见证气候变化到预防行动
本研究探讨了体现经验在虚拟现实（VR）对个人对气候变化的态度和行为的影响。总共有41名参与者分为两组：一个由全身化身与虚拟环境相互作用的体现组，以及一个从隐形观察者的角度观察到场景的非体现的群体。VR经验模拟了家庭内部三代人气候变化的渐进后果，旨在使气候变化的抽象且相对较远的概念成为一个有形和个人的问题。最终场景提出了一个未来的乐观情景，在该场景中，人类通过集体行动成功地打击了气候变化。证据表明，即使在VR暴露后6周，这种情况都对碳足迹响应有效。此外，在参与者对气候行动和亲环境行为的参与感中的影响中发现了增加，而体现的组在短期内显示出更为明显的响应。这些发现表明，结合虚拟体现的身临其境的VR体验可以成为增强意识和激励环境行为的有效工具，通过提供对气候变化影响的强大和个人观点。
玩 P300-BCI VR 游戏会导致健康成年人的认知功能发生变化
保留。未经许可不得重复使用。此预印本（未经同行评审认证）的版权所有者是作者/资助者。保留所有权利 此版本于 2020 年 6 月 17 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.05.28.118281 doi：bioRxiv preprint
一种多模式的方法利用脑电图研究VR环境对心理工作负载的影响
抽象虚拟现实（VR）是一项允许用户体验模拟真实或虚构场景的多感觉和交互式环境的技术。仍然辩论了不同的VR沉浸式技术神学对心理工作量（MWL）的影响，即执行任务所需的资源数量；但是，从未利用脑电图在这种情况下的潜在作用。本文旨在调查在VR环境中对MWL进行认知任务的影响，这是通过使用多模式的方法进行的，其特征在于以不同程度的沉浸式来进行，这些方法通过生理EEG测量对MWL进行了良好评估的主观评估。提出了基于N-BACK测试的认知任务，以比较使用头部安装显示器（HMD）或桌面计算机展示Stim uli的特定裤子的性能和MWL。任务具有四个不同的复杂度（N¼1或2具有视觉或视觉和听觉刺激）。二十七名健康参与者都参加了这项研究，并在两种情况下都执行了任务。EEG数据和NASA任务负荷指数（NASA-TLX）分别用于评估客观和主观MWL的变化。 错误率（ER）和反应时间（RTS）也针对每个条件和任务水平进行了COL。 任务水平在两种情况下都对MWL产生了重大影响，增加了次级措施和降低性能。 EEG MWL指数显示出显着增加，特别是与休息相比。 不同程度的沉浸式均未显示个人的表现和MWL的显着差异，如主观评分所估计。EEG数据和NASA任务负荷指数（NASA-TLX）分别用于评估客观和主观MWL的变化。错误率（ER）和反应时间（RTS）也针对每个条件和任务水平进行了COL。任务水平在两种情况下都对MWL产生了重大影响，增加了次级措施和降低性能。EEG MWL指数显示出显着增加，特别是与休息相比。 不同程度的沉浸式均未显示个人的表现和MWL的显着差异，如主观评分所估计。EEG MWL指数显示出显着增加，特别是与休息相比。不同程度的沉浸式均未显示个人的表现和MWL的显着差异，如主观评分所估计。但是，在大多数情况下，HMD降低了EEG衍生的MWL，表明较低的认知负载。总而言之，HMD可能会减少某些任务的认知负荷。如脑电图MWL指数所示，MWL的降低水平可能对基于VR的应用程序的设计和未来评估有影响。
一种多模式的方法利用脑电图研究VR环境对心理工作负载的影响
抽象虚拟现实（VR）是一项允许用户体验模拟真实或虚构场景的多感觉和交互式环境的技术。仍然辩论了不同的VR沉浸式技术神学对心理工作量（MWL）的影响，即执行任务所需的资源数量；但是，从未利用脑电图在这种情况下的潜在作用。本文旨在调查在VR环境中对MWL进行认知任务的影响，这是通过使用多模式的方法进行的，其特征在于以不同程度的沉浸式来进行，这些方法通过生理EEG测量对MWL进行了良好评估的主观评估。提出了基于N-BACK测试的认知任务，以比较使用头部安装显示器（HMD）或桌面计算机展示Stim uli的特定裤子的性能和MWL。任务具有四个不同的复杂度（N¼1或2具有视觉或视觉和听觉刺激）。二十七名健康参与者都参加了这项研究，并在两种情况下都执行了任务。EEG数据和NASA任务负荷指数（NASA-TLX）分别用于评估客观和主观MWL的变化。 错误率（ER）和反应时间（RTS）也针对每个条件和任务水平进行了COL。 任务水平在两种情况下都对MWL产生了重大影响，增加了次级措施和降低性能。 EEG MWL指数显示出显着增加，特别是与休息相比。 不同程度的沉浸式均未显示个人的表现和MWL的显着差异，如主观评分所估计。EEG数据和NASA任务负荷指数（NASA-TLX）分别用于评估客观和主观MWL的变化。错误率（ER）和反应时间（RTS）也针对每个条件和任务水平进行了COL。任务水平在两种情况下都对MWL产生了重大影响，增加了次级措施和降低性能。EEG MWL指数显示出显着增加，特别是与休息相比。 不同程度的沉浸式均未显示个人的表现和MWL的显着差异，如主观评分所估计。EEG MWL指数显示出显着增加，特别是与休息相比。不同程度的沉浸式均未显示个人的表现和MWL的显着差异，如主观评分所估计。但是，在大多数情况下，HMD降低了EEG衍生的MWL，表明较低的认知负载。总而言之，HMD可能会减少某些任务的认知负担。如脑电图MWL指数所示，MWL的降低水平可能对基于VR的应用程序的设计和未来评估有影响。