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在教师retraning中的增强和虚拟现实技术
摘要。研究目标：在教育过程中使用增强和虚拟现实技术的理论理由以及混合过程的发展“利用在现代教育机构实践中使用增强和虚拟现实的技术”来培训教师。研究目标：确定增强和虚拟现实技术在教育过程中的作用和地点，及其在教师培训中的用途来形成专业能力。研究的目的：在再培训过程中教师的专业能力的形成。搜索的主题：增强和虚拟现实技术是学校教育环境的组成部分。使用的研究方法：包含科学来源分析的理论方法；访谈和询问教师的经验方法。研究结果：对科学出版物的分析使我们能够定义增强和虚拟现实的概念，其类型，在教育中使用增强现实和虚拟现实的方向以及其在教育过程中的应用示例。开发的课程“在现代教育机构实践中使用八月和虚拟现实的技术来进行教师的再培训”，可以形成专业的信息和沟通技术的教师能力。主要结论：在教育过程中引入虚拟和增强现实技术的引入提高了培训的有效性，促进了学生的逻辑思维的发展，并提高了参与者在教育过程中的动机水平。
2020 年增强现实和虚拟现实调查报告
受访者是在 2020 年头几个月接受调查的，当时全球经济尚未因新冠病毒而动荡。但与前几年的调查相比，2020 年的受访者预计将越来越多地寻求产品销售或订阅、应用内购买、产品植入、广告和活动。在所有这些类别中，表示他们目前正在或计划在 2020 年盈利的受访者比例比 2019 年的受访者平均增加了 13%，产品植入和现场活动等一些收入渠道跃升了 17%。这些增长在短短一年内就取得了惊人的增长，表明一个商业领域正在发展壮大，一个成熟、忠诚的消费者群体更愿意接受这样的收入模式。
增强现实技术在改善
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在微创干预措施中增强现实
微创干预措施具有陡峭的学习曲线，因为它们与外科医生可能对患者解剖结构进行直接或完全可视化的精确操作有关。增强现实（AR），可以在手术领域覆盖患者解剖学的模型，它提供了有望改善手术经验的希望。我们对AR技术在临床和教育环境中最小侵入性的脊柱程序中应用中应用的最新进展进行了定性综述。我们探讨了当前具有这项技术经验的证据，并突出了未来发展的关键领域。通过这篇综述，我们旨在更深入地了解AR的当前状态，以改变微创脊柱手术的临床和教育领域。
检索强大的网络防御的增强产生
本报告是作为由美国政府机构赞助的工作的帐户准备的。美国政府或其任何机构，也不是巴特尔纪念研究所，或其任何雇员，对任何信息，设备，产物或程序披露或代表其使用的任何法律责任或责任都没有任何法律责任或责任，或者对其使用的准确性，完整性或有用性都不会侵犯私人权利。以此处参考任何特定的商业产品，流程或服务，商标，制造商或以其他方式不一定构成或暗示其认可，建议或受到美国政府或其任何机构或Battelle Memorial Institute的认可，建议或赞成。本文所表达的作者的观点和观点不一定陈述或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
接受实验室安全培训的增强现实
本文介绍了概念验证的增强现实（AR）系统，称为“ smartLab”，用于危险物质科学实验室的安全培训。本文包含设计基本原理，开发，方法和用户研究的概述。用户研究的参与者是领域专家（即，材料科学研究部的实际实验室用户，n = 13），评估使用了问卷调查和自由形式的面试回答。参与者进行了一个虚拟实验实验，该实验与域专家合作设计。在使用AR环境时，它们伴随着虚拟助手。用户研究通过分析其对行为意图维度的影响，提供了有关多个维度的影响，例如预期性能，情绪反应性和空间存在的初步发现，例如预期性能，情绪反应性和空间存在。发现表明用户发现该方法有用，并且他们将考虑使用此类系统。对SmartLab评估数据的定量和定性分析表明，a）基于AR的培训是实验室安全培训的潜在解决方案，而没有现实世界危害的风险，b）现实主义仍然是某些方面的重要特性，例如流体动力学和实验性程序，以及c）使用虚拟助手的使用，并没有提供虚拟助手的使用和不舒服的感觉。此外，该研究建议使用AR辅助工具（虚拟助手，注意力漏斗和原位箭头）来提高可用性，并使培训体验更加用户友好。
增强现实如何塑造医疗保健的未来
现代医疗机构正在经历快速而根本的变化。医生，技术人员和其他医生的需求比以往任何时候都更高，并难以维持相同的护理水平 - 同时同时实施了新的临床和数据存储技术。医疗保健设施越来越复杂，那是在Covid-19迫使他们实施社会疏远和占用限制之前。
为增强音乐教育的现实奠定基础
摘要自人类开始以来，技术的使用和发展在增强人类能力和创造新的行动和表达可能性方面发挥了至关重要的作用。因此，新技术捕捉了教育学者和从业者的想象。数字技术发展的最新发展之一是能够通过数字内容丰富或“增强”现实，从而建立“增强现实”（AR）。这篇观点文章旨在通过提出跨学科知识库及其具体的翻译为设计思想，以促进和支持音乐教育AR领域的进步，以在此新兴领域的进一步发展。我们探索了增强现实（AR）与音乐教育（Musedar）的整合，突出了其新生的状态和创新潜力。首先，我们概述了当前的最新目的，重点是使用哪种类型的AR，将哪些视觉内容数字添加到学习体验中以及如何集成运动。接下来，我们将讨论如何扩展Musedar域。我们主张一个可靠的跨学科知识基础，以推动Musedar应用的设计和使用，并提出主题，例如具体的学习或发展创造力和相关理论。基于这些理论，我们提出了实用的设计思想。
重症监护领域 AI 的未来是增强智能，而非人工智能
© 作者 2020。开放存取 本文根据知识共享署名 4.0 国际许可协议进行授权，允许以任何媒体或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信任，提供知识共享许可协议的链接，并指明是否做出了更改。 本文中的图片或其他第三方资料包含在文章的知识共享许可协议中，除非资料署名中另有说明。 如果资料未包含在文章的知识共享许可协议中，且您的预期用途不被法定规定允许或超出了允许的用途，则需要直接从版权所有者处获得许可。 要查看此许可证的副本，请访问 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。知识共享公共领域贡献豁免（http://creativeco mmons.org/publicdomain/zero/1.0/）适用于本文中提供的数据，除非数据来源中另有说明。
面向可解释的增强智能（AI）进行裂缝表征
摘要：裂纹表征是工业部件和结构的 NDT&E（无损检测与评估）的核心任务之一。如今，执行此任务所需的数据通常使用超声相控阵收集。许多超声相控阵检查都是自动化的，但对其产生的数据的解释却不是。本文提供了一种设计可解释的 AI（增强智能）以应对这一挑战的方法。它描述了一个名为 AutoNDE 的 C 代码，它包括一个基于改进的全聚焦方法的信号处理模块，该方法可创建被评估样本的一系列二维图像；一个图像处理模块，用于过滤和增强这些图像；以及一个可解释的 AI 模块 - 决策树，它选择可能存在裂纹的图像，将那些看起来代表相同裂纹的图像分组，并为每个组生成一份可能的检查报告，供人工检查员审阅。AutoNDE 已在实验室收集的 16 个数据集上进行了训练，这些数据集通过对带有大型光滑平面缺口（包括嵌入式和表面破损）的钢样本进行成像而收集。它已在另外两个类似的数据集上进行了测试。本文介绍了此次训练和测试的结果，并详细描述了一种处理超声波数据中主要误差源（样本表面的起伏）的方法。