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会议标题：上限：在线视频案例对职业治疗教育中临床推理的影响：定量分析
引用和doi编号（APA格式）Murphy，L。F.和Stav，W。B.（2018）。在线视频案例对职业治疗教育中临床推理的影响：定量分析。公开职业治疗杂志，6（3）。https://doi.org/10.15453/2168-6408.1494临床底线这项非随机对照研究比较了在学期长期对职业治疗（OT）学生（OT）学生的临床推理技能中使用基于视频和基于文本的案例研究的影响。教育工作者可以利用本研究的结果来建立以前的证据，支持在课堂内使用基于案例的学习。具体来说，这项研究表明，基于视频的案例研究与临床推理样式的明确教学配对，可促进通过健康科学推理测试（HSRT）衡量的学生的提高学生的临床推理技能。但是，由于对照组和干预组之间的基线差异，基于视频的案例在多大程度上比基于文本的病例更有效。也很难确定改进的HSRT分数是否与临床推理类型的明确教学，基于视频的病例的使用或两者的组合有关。考虑到研究的结果和局限性，建议教育工作者在OT课程中包括基于视频的案例研究，以使学生接触现实，多样化和复杂的客户及其背景。临床推理的明确教学应伴随基于案例的学习，以最大程度地提高学生学习。该研究是II级证据。进一步研究学生对基于视频的案例的看法以及使用更严格的设计方法将提高这些发现的力量和对OT教育的影响。研究目标，设计类型和证据水平研究目标：与基于文本的案例相比，基于视频的案例研究的使用如何影响入门级职业治疗学生的临床推理技能？该研究使用了准实验设计（对照组，无随机分组），并进行了测试和测试后测量。
有意并成功地进行的视频游戏设计......
近年来，学术界对游戏成瘾的神经学影响以及游戏开发商（他们通过科学设计游戏来让用户上瘾）的潜在侵权责任的兴趣日益浓厚。目前，不同学科的学者正在就游戏成瘾这一全球公认的疾病所涉及的问题的范围和潜在解决方案展开辩论。本文通过对视频游戏成瘾的范围、其神经学基础及其与受害者和游戏开发商的法律权利和责任的关系进行多学科分析，为这一讨论做出了贡献。此外，本文还探讨了追究视频游戏开发商责任的实际意义以及规范和道德基础。本文提出了一种新颖的理论，即成功实现改写游戏玩家神经通路意图的视频游戏开发商应该对故意殴打侵权行为负责。
在图像和视频中广泛使用生成的AI会影响生态学的环境和科学
这些在人工智力（AI）领域是动荡的时期，每天都有一系列用于生产力，研究和创造的新的AI工具，每天都可以在一定程度上向公众使用，部分原因是自从OpenAI在11月2022年11月2022年开放式聊天机器人聊天以来。在技术的热情中，也有声音警告说，先进的生成AI模型未经检查和部署的潜在危险。在2023年3月，有一封公开的信（背后的动机仍然受到临时），要求暂时停顿比GPT-4更强大的模型（Life Institute的Future of Life Institute，2023年）。超出了生成模型的潜在负面社会政治含义（Bird等，2023; Weidinger等，2022）和法律关注点，例如版权感（Samuelson，2023），这是对
玩视频游戏会影响血压和心脏...
步骤1。收集材料步骤2。设置并获取游戏系统准备就绪步骤3。有2名参与者坐下来冷静下步骤4。将血压监测器放在参与者1上，并在参与者2选择CAR/角色步骤5时开始。在笔记本第6步中记录参与者1的血压和心率。做步骤4和5，但将血压监测器切换为参与者2步骤7。准备开始比赛。准备就绪时。步骤8。当参与者2在他们的第三圈开始血压监测器时，第9步。记录导致笔记本步骤10。Swich血压监测器回到参与者1步骤11。做步骤6-11，直到参与者与血压监测步骤12进行了2场比赛。赛车完成后等待两分钟，然后进行血压和心率，最后一次步骤13。在笔记本步骤14中记录数据。做步骤2-14，直到所有参与者完成
在城市林地环境中增加生物多样性会促进人类积极的情感反应吗？使用城市林地的360度视频
绿色空间可以支持减轻人类压力并促进积极的情绪健康。先前的研究表明生物多样性（即在给定位置，各种动植物种类繁多）可以进一步增强压力的恢复。然而，实验证据测试了这一假设，迄今为止的结果已经混合在一起。这项研究旨在通过实验操纵物种的丰富性和压力来进一步了解生物多样性（实际或感知）对人类福祉的作用。参与者（总共372位）参加了一个在线实验，在观看360度视频以恢复之前，他们收到了轻度压力。视频显示了相同的位置，即一个城市林地，但在人工操纵的四个生物多样性中之一。参与者报告了压力诱导前后观看视频之前和之后的积极和负面影响，并在整个实验过程中提供了衡量压力和福祉的量度。参与者还报告了他们对生物多样性的看法（即他们认为位置是多么多样化），并以简短的评论详细阐述了他们的回答。重复的方差分析表明，暴露于所有水平的生物多样性会减少参与者的负面影响，但条件之间没有显着差异。然而，分析表明，在将环境视为更多生物多样性的那些参与者中的积极影响更高。参与者的评论表明，报告的人在环境中注意到鲜花和树木也显示出更高的积极影响。这表明，感知生物多样性会促进更多积极的情绪，但至关重要的是，人们需要真正注意到（与）生物多样性的组成部分，以引起这些额外的好处。
![[公式省略] -nn基于注意的视频视觉变压器用于动作识别](/simg/d/d6038d88dd575663e6609d90c04b80f4010ad2ab.webp)
[公式省略] -nn基于注意的视频视觉变压器用于动作识别
行动识别旨在理解人类行为并预测每个行动的标签。最近，Vision Transformer（VIT）在动作识别方面取得了出色的性能，该识别对视频中的空间和时间索引上的长序列进行了建模。完全连接的自我发言层是香草变压器的基本密钥。但是，视觉变压器模型的冗余体系结构忽略了视频框架贴片的局部性，这涉及非信息令牌，并可能导致计算复杂性的提高。为了解决此问题，我们提出了一个基于注意的视频视觉变压器（𝑘 -Vivit）网络以进行动作识别。我们对视频视觉变压器（Vivit）而不是原始的自我注意力采用𝑘 -NN的注意，这可以优化训练过程并忽略输入序列中无关或嘈杂的令牌。我们在UCF101和HMDB51数据集上进行实验，以验证我们的模型的有效性。实验结果表明，与这些动作识别数据集中的几个最新模型相比，所提出的Vivit具有优越的精度。
视频评价高光谱摄像头，用于监测植物健康和生物多样性
高光谱摄像机是精确农业，生物多样性监测和生态研究的关键促进技术。因此，这些应用程序助长了对在这种环境中广泛部署的设备的日益增长的需求。当前的高光谱摄像机需要在后期处理上进行大量投资，并且很少允许进行直播评估。在这里，我们介绍了一个新型的高光谱摄像机，该相机结合了活光谱数据和高分辨率图像。此相机适合与机器人技术和自动监控系统集成。我们探索了该相机用于应用程序的实用性，包括叶绿素检测和与植物健康有关的光谱指数显示。我们讨论了这种新型技术和相关的高光谱分析方法的性能，以支持英国Wytham Woods的草地栖息地的生态研究。
PADELVIC：在...
计算机视觉和深度学习技术的最新进展为自动标记运动视频开辟了新的可能性。但是，对监督技术的本质要求是准确标记的培训数据集。在本文中，我们介绍了Padelvic，这是一项Ama-Teur Padel匹配的注释数据集，该数据集由多视频视频流组成，估计了法院内所有四个玩家的位置数据（以及其中一位参与者，准确的运动捕获数据的数据捕获数据），以及专门用于训练网络的训练集量的培训量，从培训中估算了培训的培训，该培训量估算了vides的估计。对于记录的数据，通过将最先进的姿势估计技术应用于其中一个视频来估算玩家位置，该视频会产生相对较小的位置误差（M = 16 cm，SD = 13 cm）。对于其中一位玩家，我们使用了一个运动捕获系统，该系统提供了1.5ºRMS的身体部位方向。最高准确性来自我们的合成数据集，该数据集提供了通过运动捕获数据动画的虚拟播放器的基础和姿势数据。作为合成数据集的示例应用程序，我们提出了一个系统，以从比赛的单视频视频中更准确地预测投影到法院平面上的玩家的质量中心。我们还讨论了如何利用玩家的人均位置数据，例如协同分析，集体战术分析和玩家概况生成等任务。