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hplc 培训用于多语言人工智能的全面集成...
由于高效液相色谱 (HPLC) 理论概念的复杂性以及 HPLC 仪器的成本高昂性，将其培训整合到学术课程中仍然是一项挑战。对于以英语授课且英语是外语 (EFL) 的学生以及可能难以理解传统学习材料的学生来说，培训中的这一挑战更加复杂。本文介绍了一种用于沉浸式 HPLC 培训的开创性虚拟现实 (VR) 平台，该平台与能够提供多语言支持的对话智能人工智能 (AI) 化身相结合。这种方法为学生提供了一位随时可用的导师，以他们觉得舒服的任何语言进行自适应沉浸式学习实践。通过对伦敦大学学院化学研究生的调查评估了 AI 模型的有效性，并使用一系列评估指标对答案进行了计算分析。TF-IDF、BLEU 和 BERT 统计分析的评估表明，AI 化身在英语、西班牙语和德语方面具有出色的语言和教学表现，特别是在复杂概念解释方面，验证了多语言 AI 在教育领域支持的潜力。调查反馈显示，具有知识库的 AI 化身显著改善了 HPLC 的学习成果，参与者对其参与度和学习质量的评价高于传统方法。
高雷诺数二维风洞试验分析...
摘要。欧盟 FP7 AVATAR 项目 (大型转子先进气动工具) 已在 DU00-W-212 翼型上以及两个不同的测试设施上进行了高雷诺数的 2D 风洞测试：位于哥廷根的 DNW 高压风洞 (HDG) 和 LM Wind Power 内部风洞。两个测试都执行了两种雷诺数条件：300 万和 600 万。在 300 万雷诺数测试中，两个风洞的马赫数和湍流强度值相似，而在 600 万雷诺数下则存在显著差异。本文对从两个风洞获得的数据进行了比较，结果显示，在 300 万雷诺数下具有良好的重复性，而在 600 万雷诺数下存在差异，这与不同的马赫数和湍流强度值一致。
心理健康从业人员在Covid-19期间进行远程心理学的经历
2是一个巨大的挑战。随着技术的发展，精神保健提供者开始在线提供服务（Midkiff＆Wyatt，2014年）。因此，自大流行以来，远程心理学已被用作传统面对面护理的可选替代品。“ Telepsychology”是一种基于Internet的通信技术，可提供心理服务，有可能使心理学家和服务使用者受益（Gamble等，2015）。尽管远程心理学并不是相对较新，但从业者仍在调整和过渡某些服务，以便在线访问。远程心理学，电信和远程健康健康允许心理健康提供者通过在线，电话和视频咨询，网络治疗（Avatar疗法），基于Web的基于Web的干预措施，电子社交网络，电子邮件和短信和文本消息为客户提供服务；这些可能是有利的，因为它们是可访问，方便且负担得起的（Reamer，2013年）。
人工智能趋势将重塑房地产和抵押贷款行业
从内容创作的角度来看，个性化将实现巨大飞跃。技术将能够模仿您的声音、文字和外表。人工智能工具将能够按照您的方式书写，生成听起来像您的自定义声音，并使用您的人工智能化身创建视频内容，这将使您难以区分您的真实自我和人工智能自我。请参阅本白皮书后面的工具部分，了解如何执行此操作。
hexagonal硝化硼中的供体 - 受体对量子发射器
Brain Driver BCI赛车游戏用于练习化身（虚拟赛车）的控制（图1C）。Braindriver游戏的实际轨道包括四个不同的区域。有左右曲线的区域，有街道灯打开或关闭路灯的区域。要保持车辆的最大速度，飞行员必须使用4级BCI（例如，左或右臂运动图像或权利转弯，脚“大灯”，并放松“无控制”）。如果提出了不正确的命令，则抑制车辆，这对飞行员表现出明显的负面视觉反馈，以实现学习和尝试校正策略。发出命令后，指示飞行员立即放松，以允许“无控制”，或者作为继续维护
CPPA MNCC eCRM 用户指南 v 3.0 - MyNavyHR
帐户设置 步骤 1：单击右上角的“头像” 步骤 2：单击“设置”字样 步骤 3：在屏幕左侧，单击“高级用户详细信息”。如果提示“以经典模式查看”，请单击链接执行此操作，这将打开一个新选项卡。 步骤 4：检查队列成员资格、角色和电子邮件等关键项目，以确保您列出了正确的信息。完成后记得切换回 Lightening Experience。如果出现错误，您可以编辑帐户的某些部分，但其他部分将需要新的 SAAR 或管理员来修复。
SKYE：不仅仅是一个对话式人工智能 - ISCA 档案
由于 COVID-19 及其对其他全球问题的影响，对对话式 AI 的需求巨大。由于大量对话数据可供公众使用，传统的面向任务的机器人现已发展成为面向对话的聊天机器人。然而，我们进一步扩展了对话式 AI，其性能超越了开放式对话聊天机器人系统。我们创造了一个人际关系和互动虚拟人，它不仅可以交换文本数据，还可以接受音频和视频输入以创建类似人类的反应。在本文中，我们介绍了 SKYE，这是一种将音频和视频 AI 模块集成到对话式 AI 中的 AI 伴侣。这个 SKYE AI 人类头像还具有 3D 面部和身体，能够做出面部表情、嘴唇运动和身体姿势。
标准化干扰对护理人员感知的影响...
摘要：患者监护需要持续关注，并且可能特别容易受到干扰，这种情况在围手术期工作中经常发生。在本研究中，我们比较了麻醉提供者在传统和基于虚拟形象的监护下在干扰下的感知表现和感知工作量，虚拟形象是一种基于情境意识的技术，可将患者状态显示为动画患者模型。在这项前瞻性、多中心、受试者内设计的研究中，38 名参与者使用传统和基于虚拟形象的监护评估了 3 秒和 10 秒持续时间的场景，在标准化干扰下以简单计算任务的形式进行。我们将感知表现量化为在显示的总共 11 个生命体征中正确记住的生命体征的数量。我们使用美国国家航空航天局任务负荷指数评分量化感知工作量。在 3 秒场景中使用虚拟形象监测技术，麻醉师在分心状态下记住了更多生命体征：6（四分位距 [IQR] 5-7）vs. 3（IQR 2-4），p < 0.001，差异平均值 (MoD)：3（95% 置信区间 [95% CI] 1 至 4），在 10 秒监测任务中：6（IQR 5-8）vs. 4（IQR 2-7），p = 0.028，MoD：1（95% CI 0.2 至 3）。在 3 秒场景中，参与者认为使用虚拟形象时，分心情况下的感知工作量较低：65（IQR 40-79）vs. 75（IQR 51-88），p = 0.007，MoD：9（95% CI 3 至 15），在 10 秒场景中：68（IQR 50-80）vs. 75（IQR 65-86），p = 0.019，MoD：10（95% CI 2 至 18）。基于虚拟形象的监测提高了麻醉提供者在分心情况下的感知表现，并减少了感知工作量。这项技术可以帮助提高护理人员的情境意识，尤其是在高工作量情况下。
检查用户界面对信任和与生成ai
本文研究了不同的用户界面（UI）设计如何影响用户对生成人工智能（AI）工具的信任。我们采用了OZ方法的向导来测试具有不同UI CHATGPT不同UI变化的三种工具的信任水平的实验。来自不同学科的九名志愿大学学生参加了会议。我们使用问卷来评估参与者与每个工具进行交互后以及与所有工具进行交互后对信任的看法。结果表明，参与者之间的信任水平受生成AI的UI设计的影响，尤其是Avatar设计和文本字体。尽管共享相同的文本源，但大多数参与者还是将CHATGPT评为最值得信赖的工具。结果还强调了对话界面在使用生成AI系统建立信任中的重要性，参与者表达了偏爱促进自然和引人入胜的互动的接口。该研究强调了UI对信任的重大影响，并旨在鼓励对生成AIS的更谨慎的信任。
d3.1 XR2LEARN信标应用程序
缩写清单6执行摘要7 1。简介8 2。BEACON应用程序1：激光切割机10 2.1说明10 2.2艺术状态11 2.3内容12 2.4体系结构13 2.4.1项目结构13 2.4.2 AVATAR代表14 2.4.3训练场景和游戏化14 2.5说明16 2.5.1前提16 2.5.1前提16 2.5.2如何安装 /启动Demo 16 2.5.3 Control 17 3. < / divs> < / divs < / div。BEACON应用程序2：V-LAB，虚拟实验室18 3.1说明18 3.2艺术状态19 3.3内容20 3.4体系结构21 3.5说明23 3.5.1安装23 3.5.2用法24 3.5.3显微镜过程25 4。Beacon Application 3: Industrial equipment training and safety 26 4.1 Description 26 4.2 State of the Art 26 4.3 Content 27 4.4 Architecture 28 4.4.1 Synthetic Dataset Creation 29 4.4.2 AI Model Creation 33 4.5 Instructions 35 4.5.1 Dependencies 35 4.5.2 Quick Start 35 5.结论41