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虚拟现实中的晕屏症：个体差异的作用、其对认知功能和运动技能的影响以及沉浸期间和沉浸后的强度差异
摘要：背景：鉴于VR应用于多个领域，了解晕动症对人类认知和运动技能的影响以及导致晕动症的因素变得越来越重要。本研究旨在探索晕动症的预测因素及其与认知和运动技能的相互作用。方法：30名年龄在20-45岁之间的参与者完成了MSSQ和CSQ-VR，并沉浸在VR中。在沉浸过程中，他们体验了过山车之旅。在乘坐过山车之前和之后，参与者回答了CSQ-VR并执行基于VR的认知和心理运动任务。VR环节结束后，参与者再次完成了CSQ-VR。结果：成年期晕动症易感性是晕动症最突出的预测因素。瞳孔扩张是晕动症的重要预测因素。玩电子游戏的经验是晕动症和认知/运动功能的重要预测因素。晕动症对视觉空间工作记忆和心理运动技能产生负面影响。总体而言，摘下 VR 头戴设备后，晕动症的恶心和前庭症状的强度显著降低。结论：按重要性排序，晕动症易感性和游戏体验是晕动症的重要预测因素。瞳孔扩张似乎是晕动症的生物标志物。晕动症会影响视觉空间工作记忆和心理运动技能。就用户体验而言，晕动症及其对表现的影响应在沉浸过程中而不是沉浸之后进行检查。
平衡探索和晕屏
摘要 — 在虚拟导航过程中，用户会表现出受多种因素影响的各种交互和导航行为。现有的理论和模型已经发展到可以解释和预测这些不同的模式。虽然用户在使用虚拟现实 (VR) 时经常会感到不舒服，例如晕机，但他们并不总是做出最佳决策来减轻这些影响。尽管强化学习等方法已用于对决策过程进行建模，但它们通常依赖随机选择来模拟动作，无法捕捉真实导航行为的复杂性。在本研究中，我们提出好奇心是驱动非理性决策的关键因素，表明用户在虚拟导航过程中根据自由能原理不断平衡探索和晕机。我们的研究结果表明，VR 用户在导航时通常采用保守策略，大多数参与者在试验中表现出负面好奇心。然而，当虚拟环境发生变化时，好奇心水平往往会上升，这说明了探索和不适之间的动态相互作用。本研究提供了一种定量方法来解码虚拟导航过程中好奇心驱动的行为，为用户如何平衡探索和避免晕机提供了见解。未来的研究将通过结合更多的心理和环境因素来进一步完善该模型，以提高导航模式预测的准确性。
疾病，健康和不断变化的世界中的珊瑚微生物组
石质珊瑚，礁生态系统的发动机和工程师，面临人为环境变化的前所未有的威胁。珊瑚是构成细菌，古细菌，病毒和真核微生物的多样化社区的Holobionts。最近的研究表明，细菌微生物组在珊瑚生物学中具有关键作用。健康的细菌组合有助于营养循环和压力弹性，但是污染，过度捕获和气候变化会破坏这些共生关系，从而导致疾病，漂白，并最终导致珊瑚死亡。尽管在表征细菌的时空多样性方面取得了进展，但我们才刚刚开始欣赏它们的功能贡献。在这篇综述中，我们总结了细菌与其他Holobiont成员之间的生态和代谢相互作用，突出了影响细菌群落结构的生物和非生物因素，并讨论了气候变化对这些社区及其珊瑚宿主的影响。我们强调基于微生物组的干预措施如何帮助破译珊瑚健康的关键机制并促进珊瑚礁的弹性。最后，我们探讨了如何利用最近的技术发展来应对珊瑚微生物学中一些最紧迫的挑战，从而为该领域的未来研究提供了路线图。
自主驾驶中的运动疾病
通过汽车行业和研究人员的广泛努力，自动驾驶汽车的发展正在迅速发展。采用自主驾驶技术的关键因素之一是运动舒适性和从事诸如阅读，社交和放松之类的非驾驶任务的能力，而不会在旅行时经历运动疾病。因此，为了全部成功，有必要学习如何设计和控制车辆以减轻乘客的运动疾病。本论文旨在调查预测自动车辆运动疾病的方法，以及如何使用基于车辆的解决方案来减轻它，重点是轨迹计划。作为第一步，对现有的运动疾病预测方法进行了审查和评估。评论强调了在自动驾驶汽车设计的早期阶段中精确运动评估的重要性。评估了两种选择的方法（基于ISO 2631的基于ISO 2631的方法），以使用测量的数据和现场测试的主观评估评分来估计疾病的个人运动感受。可以得出结论，可以将这些方法调整为前疾病的感觉，如与体验数据的比较所示。为了继续工作，对自动驾驶汽车的基于车辆动力的缓解方法进行了审查。几种发光中的底盘控制策略，例如主动悬架，后轮转向和扭矩分布，已经揭示了潜在的帮助，以减少疾病的运动。在自动驾驶汽车中疾病的另一种有效方法是使用轨迹计划来调节车速和路径，该计划被选为进一步研究。轨迹规划是作为优化问题构建的，在运动和机动时间之间进行了权衡。通过模拟特定的测试手术中的两个不同的车辆模型来分析轨迹计划算法对减少运动疾病的影响。结果表明，应仔细设计驾驶风格对运动疾病和轨迹计划算法有重大影响，以在旅途时间和运动疾病之间找到良好的平衡。本文中提出的研究有助于发展和减轻自动驾驶汽车运动疾病的方法论，从而实现了确保其整体成功的目标。关键字：运动疾病模型，晕车缓解方法，车辆动力学，trajectory计划，车辆控制，自主驾驶
liteVr：使用可解释的AI
Cybersickness是与虚拟现实（VR）用户体验相关的常见疾病。基于机器学习（ML）和深度学习（DL）的几种自动化方法，以检测网络病。但是，这些Cybersickness检测方法中的大多数被视为计算密集型和黑盒方法。因此，这些技术既不值得信赖，也不是实用的，因为它可以在独立的能源受限的VR头部安装设备（HMD）上。在这项工作中，我们提出了可解释的人工智能（XAI）基于Cybersickness检测的框架LiteVR，解释了模型的结果，降低了功能维度和整体计算成本。首先，我们基于长期短期记忆（LSTM），门控复发单元（GRU）和多层感知器（MLP）开发了三个Cybersickness DL模型。然后，我们采用了事后解释，例如Shapley添加说明（SHAP），以解释结果并提取Cybersickness的最主要特征。最后，我们以减少的功能数量重新训练DL模型。我们的结果表明，引人注目的特征是Cybersickness Declection的最主要的。此外，基于基于XAI的功能排名和降低维度，我们显着将模型的大小降低了4.3倍，训练时间最高为5.6倍，其推理时间最高为3.8倍，最高可降低Cybersick Nessick Nespection tection coctection tection coctiction Percipation Percipation和低回归误差（即快速运动尺度）（FMS）。我们提出的LITE LSTM模型在分类网络病和回归（即FMS 1-10）中获得了94％的精度，其根平方误差（RMSE）为0。30，表现优于最先进的。我们提出的LITEVR框架可以帮助研究人员和从业人员在独立的VR HMD中分析，检测和部署其基于DL的Cybersickness检测模型。
Oculus Rift 中的头部和显示器运动产生的矢量运动和晕屏现象
摘要 摘要 通过头戴式显示器 (HMD) 观看虚拟环境时，经常会出现晕动症。本研究检查了 vection（即虚幻的自我运动）和感知头部运动与实际头部运动之间的不匹配是否会导致这种不良体验。观察者在通过 Oculus Rift HMD 观看立体光流时进行振荡偏航头部旋转。在 3 种对物理头部运动进行视觉补偿的条件下测量了 vection 和晕动症：“补偿”、“未补偿”和“反向补偿”。当 HMD 模拟较近的光圈时，发现 vection 在“补偿”条件下最强，在“反向补偿”条件下最弱。然而，在全视野曝光期间，这 3 种条件下的 vection 相似。晕动症在“反向补偿”条件下最严重，但在其他两种条件下并无不同。我们得出结论，感知头部运动与实际头部运动之间的不匹配会严重导致晕动症。矢量和晕屏之间的关系较弱且显得复杂。
疾病缺席？基于登记册的后续行动55 ...
抽象目标是评估定量需求，情感需求，不明确和矛盾的需求以及暴力/暴力威胁与长期疾病缺席风险（LTSA）之间的暴力/暴力威胁之间的相互作用（LTSA）。方法，我们包括2012年，2014年和2016年丹麦（WEHD）工作环境与健康浪潮的55个467名员工。我们在WEHD调查中测量了四个自变量，并在随访的12个月内评估了国家注册册中LTSA的风险。使用COX比例危害模型，对年龄，性别，教育程度和工作组进行了调整，我们估计了LTSA的风险，并使用相对相互作用（RERI）进行了相对多余的风险评估了与添加性的偏差。的结果是高度情绪需求和高定量需求的组合（HR 1.50; 95％CI 1.33至1.70; RERI 0.06; 95％CI -0.15 O 0.26）以及高情绪需求和暴力/暴力/暴力威胁/暴力威胁（HR 1.76; 95％CI 1.53至2.53至2.53至2.0.12; Rori; Rorii; Rorii; Rorii; Rorii; Rorii; Rorii; Rorii; Roririi; Roririi; Rorii; Roririi; Roririi》; 0.66）我们没有发现在预测LTSA方面与添加剂效应的偏差迹象。 For combinations of violence/threats of violence and high quantitative demands (HR 1.90; 95% CI 1.64 to 2.20; RERI 0.36; 95% CI 0.01 to 0.71) and unclear and contradictory demands and high quantitative demands (HR 1.46; 95% CI 1.31 to 1.62; RERI 0.23; 95% CI 0.04 to 0.42）结果表明LTSA的过量风险高于添加性（即，超级药物）。 结论参与者报告了高定量需求，结合了暴力/暴力威胁或不明确和矛盾的要求，其LTSA风险比预期的更高，表明超级药物。的结果是高度情绪需求和高定量需求的组合（HR 1.50; 95％CI 1.33至1.70; RERI 0.06; 95％CI -0.15 O 0.26）以及高情绪需求和暴力/暴力/暴力威胁/暴力威胁（HR 1.76; 95％CI 1.53至2.53至2.53至2.0.12; Rori; Rorii; Rorii; Rorii; Rorii; Rorii; Rorii; Rorii; Roririi; Roririi; Rorii; Roririi; Roririi》; 0.66）我们没有发现在预测LTSA方面与添加剂效应的偏差迹象。 For combinations of violence/threats of violence and high quantitative demands (HR 1.90; 95% CI 1.64 to 2.20; RERI 0.36; 95% CI 0.01 to 0.71) and unclear and contradictory demands and high quantitative demands (HR 1.46; 95% CI 1.31 to 1.62; RERI 0.23; 95% CI 0.04 to 0.42）结果表明LTSA的过量风险高于添加性（即，超级药物）。 结论参与者报告了高定量需求，结合了暴力/暴力威胁或不明确和矛盾的要求，其LTSA风险比预期的更高，表明超级药物。的结果是高度情绪需求和高定量需求的组合（HR 1.50; 95％CI 1.33至1.70; RERI 0.06; 95％CI -0.15 O 0.26）以及高情绪需求和暴力/暴力/暴力威胁/暴力威胁（HR 1.76; 95％CI 1.53至2.53至2.53至2.0.12; Rori; Rorii; Rorii; Rorii; Rorii; Rorii; Rorii; Rorii; Roririi; Roririi; Rorii; Roririi; Roririi》; 0.66）我们没有发现在预测LTSA方面与添加剂效应的偏差迹象。For combinations of violence/threats of violence and high quantitative demands (HR 1.90; 95% CI 1.64 to 2.20; RERI 0.36; 95% CI 0.01 to 0.71) and unclear and contradictory demands and high quantitative demands (HR 1.46; 95% CI 1.31 to 1.62; RERI 0.23; 95% CI 0.04 to 0.42）结果表明LTSA的过量风险高于添加性（即，超级药物）。结论参与者报告了高定量需求，结合了暴力/暴力威胁或不明确和矛盾的要求，其LTSA风险比预期的更高，表明超级药物。结果对预防与不良心理社会工作条件有关的负面影响具有影响。
伪装药品案例：晕车贴作为医疗器械出售，但含有活性药物成分
摘要 简介。本文报道了一个关于在互联网上销售的抗晕动病透皮贴剂的案例研究，该贴剂声称仅含有天然成分，但实际上含有未申报的药用活性物质。对样品的目视检查发现，二次包装和一次包装存在许多不一致之处，缺少各种法律信息，并且“CE”标志不符合要求。方法。采用液相色谱-高分辨率质谱法进行定性分析，采用二极管阵列检测器液相色谱法进行定量分析。结果。分析证明存在抗组胺药苯海拉明和其他活性物质（辣椒素，一种透皮吸收促进剂，以及痕量的双氯芬酸，可能是来自同一植物的其他产品的污染物）。此外，通过 ICP-MS 分析评估了几种微量元素的存在，包括对人体有潜在毒性的元素。结论。该案例是文献中从未报道过的“伪装药物”新案例，表明存在对公共健康的切实风险。
缓解虚拟现实系统中晕屏现象的指南
Paolo Proietti（Leonardo SpA，意大利）；Jonathan Allsop（皇家空军中央飞行学校，英国）；Marten Bloch（Fraunhofer FKIE，德国）；Jelte E. Bos（TNO，荷兰）；Pietro Cipresso（Instituto Auxologico Italiano，意大利）；Dave Clement（空军研究实验室，美国）；Jon French（安柏瑞德航空大学，美国）；Frank Jaspers（武器与弹药技术中心，德国）；Ramy Kirollos（DRDC – 多伦多研究中心，加拿大）；Victoria Malyusz（武器与弹药技术中心，德国）；Mayowa Olonilua（国防科学与技术实验室，英国）；Peder Sjölund（Skydome AB，瑞典）北约科学技术办公室 (STO) STO-TR-HFM-MSG-323 Pp。 1 – 194 外部发布者发布日期：2021 年 10 月 发布条款：本文件已获准公开发布。根据 DND 安全标准，本 CAN UNCLASSIFIED 文件的正文不包含所需的安全横幅。但是，必须将其视为 CAN UNCLASSIFIED，并根据封面上指定的条款和条件进行适当保护。