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“抽象空间” 2023。Chiara Passa 的 AR 和人工智能艺术作品。“抽象空间”通过整面墙的投影，将一个虚构的极简环境（我使用 Chat GPT API 创建）与真实空间重叠，而这个空间一旦被观众使用 AR-AI 应用程序修改，就会神秘、怪异或有时不完整地重新出现在我们周围。观众在这个新的不稳定空间中，通过观看由几何体积阴影构成的新 AI 空间，体验到一种缺失或空虚的感觉，这些阴影是根据缓冲过程沿光源方向挤压图元轮廓而创建的。还提供视频手册（屏幕 7'）版本。视频预览：https://youtu.be/zzAaf7hxTYI Android 应用程序和相关矩阵可供下载。每个动画持续 6'.30''。 https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace2&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace3&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace4&hl=en
“抽象空间” 2023。Chiara Passa 的 AR 和人工智能艺术作品。“抽象空间”通过整面墙的投影，将一个虚构的极简环境（我使用 Chat GPT API 创建）与真实空间重叠，而这个空间一旦被观众使用 AR-AI 应用程序修改，就会神秘、怪异或有时不完整地重新出现在我们周围。观众在这个新的不稳定空间中，通过观看由几何体积阴影构成的新 AI 空间，体验到一种缺失或空虚的感觉，这些阴影是根据缓冲过程沿光源方向挤压图元轮廓而创建的。还提供视频手册（屏幕 7'）版本。视频预览：https://youtu.be/zzAaf7hxTYI Android 应用程序和相关矩阵可供下载。每个动画持续 6'.30''。 https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace2&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace3&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace4&hl=en
基于机器学习的预测，在使用IMU，心率和智能手表数据的户外娱乐过程中，基于机器学习的预测
背景：跑步提供了许多健康益处，但不幸的是，与跑步相关伤害的高风险（RRI），尤其是由于过度使用而导致的。疲劳监测方法，例如心肺运动测试（CPET）和乳酸浓度测量，对现实世界跑步条件是有效的，但不切实际。可穿戴传感器与新型机器学习（ML）算法相结合，为在现实的室外设置中进行连续实时的实时疲劳监测提供了有希望的替代方案。方法：十九个休闲跑者参加了这项研究 - 在第一实验部分中的第一和五。他们完成了三个不同的室外跑步课程：耐力，间隔和5公里的跑步。参与者配备了七个惯性测量单元（IMU），上面放置在胫骨，大腿，骨盆，胸骨和手腕上，以及心率监测器和智能手表，以收集运动学和生理数据。在第二个实验部分期间，在每次运行期间在特定点上使用感知的劳累（RPE）量表（0到10）的BORG等级测量疲劳，而在第一个实验部分中未收集此类反馈。一种随机的森林回归算法对第二个实验部分的已加工标记数据进行了训练，以每隔1秒的时间预测RPE。该模型是使用嵌套的一项受试者（LOSO）交叉验证框架开发的，并通过随机搜索进行了超参数调整。此机器学习框架被应用于选定的IMU传感器组合，以优化实用性并减少传感器设置。从第一个实验部分，在未标记的数据集上进一步验证了这些传感器配置的最佳模型。结果：单传感器配置（手腕）在RPE预测中达到了最佳性能，平均均方根误差（MSE）为1.89。两传感器设置（大腿）的MSE为2.26，而三个以上的传感器设置（胫骨，大腿和骨盆）记录了2.44的最高MSE。MSE为2.16的整体配置并没有胜过腕部传感器。在所有传感器配置中，耐力试验中的性能最高，然后进行间隔和5 km试验，5公里的试验显示了准确的预测最低的预测。结论：手腕单传感器配置达到了最佳性能，表现优于更复杂的多传感器设置。这些发现表明，更多的传感器不一定提高预测准确性，尤其是在稳定节奏的耐力运行中。未来的研究应着重于扩大样本量，整合更多的生物识别数据，并针对金标准疲劳评估方法（例如肌电图（EMG）和VO2 Max）验证该系统。
将思维模式映射到观影时的大脑活动上
Samyogita Hardikar 5,6、Tirso Gonzalez Alam 10、Boris Bernhardt 7、Hao-Ting Wang 8、Will Strawson 2、Michael Milham 9、Ting Xu 9、Daniel Margulies 10、Giulia L. Poerio 2、Elizabeth Jefferies 11、Jeremy I. Skipper 12、Jeffery Wammes 1、Robert Leech 13 和 Jonathan Smallwood 1
kid-ppg：知识了解从智能手表提取心率的深度学习
摘要 - 由于运动伪像和信号降解，从光电学（PPG）信号中准确提取心率（PPG）信号仍然具有挑战性。尽管经过数据驱动的推理概率培训的深度学习方法提供了有希望的解决方案，但他们通常不利于医疗和信号处理社区的知识。在本文中，我们解决了深度学习模型的三个缺点：删除运动伪像，降低评估以及对PPG信号的生理上合理的分析。我们提出了一个知识知情的深度学习模型Kid-PPG，通过自适应线性过滤，深层概率推断和数据增强来整合专家知识。我们在PPGDALIA数据集上评估了KID-PPG，达到平均平均绝对误差为每分钟2.85次，超过了现有的可重复方法。我们的结果表明，通过将先验知识纳入深度学习模式中，心率跟踪的表现显着改善。这种方法通过将现有的专家知识纳入深度学习模型中，可以增强各种生物医学应用。
将思维模式映射到观影时的大脑活动上
Samyogita Hardikar 5,6、Tirso Gonzalez Alam 10、Boris Bernhardt 7、Hao-Ting Wang 8、Will Strawson 2、Michael Milham 9、Ting Xu 9、Daniel Margulies 10、Giulia L. Poerio 2、Elizabeth Jefferies 11、Jeremy I. Skipper 12、Jeffery Wammes 1、Robert Leech 13 和 Jonathan Smallwood 1
智能手表可以移动手指吗？智能手表中紧凑而实用的电肌刺激
图1：（a）通过电肌肉刺激（EMS）操作手腕和手指的常规方法需要前臂上的电极 - 虽然这提供了良好的准确性，但它使EMS的实用性降低了。相反，（b）我们建议将所有电极移动到手腕，然后将它们包装在智能手表频带中。我们发现手腕处的横截面刺激可以使拇指伸展，索引扩展和屈曲，中间屈曲，小指屈曲和手腕屈曲。我们证明，这种紧凑的形式可以实现EMS的实际应用，使我们的参与者可以在社交环境中佩戴肌肉刺激感到满意，例如在研究期间在公共咖啡馆购买咖啡。我们相信（c）为EMS打开了新的应用程序。
电影观看期间的区域大脑熵
图3。夹子的差异是由BEN捕获的（FWE校正了p <0.05）。a）在四次观看电影中，三个剪辑之间的BEN差异。遵循顺时针方向，它们分别在运行1，运行2，运行3和运行4中。b）
2022-野生动物观赏的经济贡献...
美国内政部保护和管理国家的自然资源和文化遗产；提供有关这些资源的科学和其他信息；并履行其对美国印第安人、阿拉斯加原住民和附属岛屿社区的信托责任或特殊承诺。美国鱼类和野生动物管理局的使命是与其他机构合作，养护、保护和改善鱼类、野生动物、植物及其栖息地，以持续造福美国人民。该局负责对我们的自然资源至关重要的国家计划，包括管理野生动物和运动鱼类恢复补助金。这两项补助金为各州、联邦和领地提供财政援助，用于改善和保护鱼类和野生动物资源的项目，并确保公众可以将其用于娱乐目的。
值得关注的是：2024 年的四大趋势
这些材料由美国银行研究所编制，仅供您参考。如果这些材料引用了美国银行的数据，则这些材料并非旨在反映或表明美国银行的经营成果、财务状况或业绩，也不应该被视为这些成果、财务状况或业绩的依据。美国银行研究所是一家智库，致力于发掘推动商业和社会进步的强大见解。该研究所利用来自银行和世界各地的数据和资源，提供有关经济、可持续性和全球转型的重要原创观点。除非另有明确说明，否则本文表达的任何观点或意见均仅代表美国银行研究所和任何列出的个人作者，并非美国银行全球研究部或美国银行公司或其附属公司和/或子公司（统称美国银行）的任何其他部门的产物。这些材料中的观点可能与美国银行全球研究部或美国银行其他部门或分部表达的观点和意见不同。信息来自可靠来源，但美国银行不保证其完整性或准确性。观点和估计是我们截至本材料发布之日的判断，如有变更，恕不另行通知。本文表达的观点不应被视为针对任何特定客户的个人投资建议，也不旨在作为针对特定客户的特定证券、金融工具、策略或银行服务的推荐。本材料不构成美国银行或代表美国银行向任何人发出的买卖任何证券或金融工具或参与任何银行服务的要约或邀请。本材料中的任何内容均不构成投资、法律、会计或税务建议。版权所有 2024 美国银行公司。保留所有权利。
2024 年值得关注的十大问题 - 欧洲议会
本 EPRS 出版物旨在对 10 个关键问题和政策领域进行背景分析并提供见解，这些问题和政策领域有可能在 2024 年的公开辩论和欧盟政治议程中占据突出地位。它由成员研究服务处的 Isabelle Gaudeul-Ehrhart 协调和编辑，基于以下政策分析师的贡献：Antonio Albaladejo Román（厄尔尼诺现象对粮食安全的连锁反应）、Alessandro D'Alfonso（是时候加快实现双重转型了）、Micaela Del Monte（年轻的欧洲人去投票）、Angelos Delivorias（印度的崛起：准备好成为一个大国了吗？）、Gisela Grieger（2024 年美国大选：一个分水岭时刻？）、Silvia Kotanidis（起诉国际核心罪行并为俄罗斯对乌克兰战争的受害者提供赔偿）、Henrique Morgado Simoes（气候超调和适应）、Mar Negreiro（如何应对选举年中的虚假现实和虚假信息）、蒂姆·彼得斯（为乌克兰的恢复和重建提供资金）和纪尧姆·拉戈诺（欧盟汽车行业的未来）。封面图片和其他图形由 Samy Chahri 制作。