手势在人类和人类机器人相互作用中起着关键作用。在基于任务的上下文中,诸如指向之类的神性手势对于指导关注与任务相关的实体至关重要。虽然大多数基于任务的人类和人类手机Di-Alogue专注于封闭世界领域的工作,但重新研究已开始考虑开放世界任务,在这种任务中,与任务相关的对象可能不知道与先验者相互作用。在开放世界任务中,我们认为必须对手势进行更细微的考虑,因为交互者可以使用桥接传统手势类别的手势,以便浏览其任务环境的开放世界维度。在这项工作中,我们探讨了在开放世界任务上下文中使用的手势类型及其使用频率。我们的结果表明需要重新考虑在人类和人类机器人相互作用的研究中进行手势分析的方式。
无缝的人类机器人相互作用(HRI)需要机器人对人类的多模式输入的熟练处理,包括语音,凝视和面部表情,以准确评估人类的影响并相应地提供帮助。同时,机器人必须通过多模态输出渠道清楚地将自己的意图清楚地传达给人类,包括语音,手势和凝视。传统上,在机器人系统中实现此功能通常需要复杂的设计。在意图估计的领域中,以前的研究通常合并意图识别模块,以基于多模式输入[3,17]对人类意图进行分类。一些系统还具有用于检测人类情感状态的专用模块,对于建立社会细微差别的互动至关重要[10,16,18]。但是,这些方法的缺点在于它们耗时且昂贵的培训过程。在输出方面,许多先前的系统集成了情绪状态[8,11]模块,以控制人形输出提示,例如音调,凝视或面部表情,增强了向人类反馈的透明度和生动性。关于运动产生,提出了多种方法,包括预先建立的运动集的混合和图表[19,25],以及使用运动捕获数据[5,9,15]。值得注意的是,这涉及与特定状态相关的每种输出模式的动作手动设计。通过利用文本理解,推理和计划的能力,在短时间内提出了许多机器人应用[7,12,14,20,21,28]。例如,Zhang等人。大型语言模型(LLM)的最新进展,诸如聊天机器人,数据过程和代码生成之类的域中的表现令人印象深刻的功能正在揭示其在机器人技术领域的潜在应用。其中一个通常的例子是“ Saycan”机器人[1],它能够解释人的自然语言命令,分析环境并生成具体的可执行操作序列,以通过使用LLMS来满足人类的要求。但是,机器人和人之间的互动提示仅限于语音命令,即使没有语音输出。最近,一些研究人员还试图将这种技术应用于HRI领域。利用LLM来估计人类有多少信任机器人[30]; Yoshida等人,使用LLMS生成低级控制命令来推动人形机器人运动以进行社会表达[29],而不是用于实践援助。Baermann等人,部署了LLM不仅遵循人类的言语命令,而且还通过人类的自然语言反馈来纠正其错误[2]。然而,通信主要依赖语音相互作用,而较少关注多模式感应和表达能力。ye等。[27]驱动了一个LLM驱动的机器人系统,该系统能够与人类在VR环境中的组装任务中合作。,但是该系统仅限于处理人类语言输入并控制虚拟空间中的单臂。通常,与快速
Cruise AV的标志是其安全的硬件传感器套件,在外部可见。传感器套件不会在外部共享信息,不会通过云数据处理来跟踪或以任何身份保留第三方。这种传感器阵列使Cruise AV能够收集有关其环境的信息并告知系统的驾驶决策。在AV的后备箱内是组成系统“大脑”的计算机,并迅速综合了硬件套件收集的信息,以通过感知(了解环境),预测(评估给定环境的可能的安全路径或轨迹)和控制驾驶(驾驶驾驶员)(评估可能的安全路径或轨迹)。有关巡航自主系统如何工作的更多信息,并在此处的2022 Cruise安全报告中提供了一个安全的驾驶员。
“ AI的准确而复杂的图片(与其流行的描述竞争)在开始时,由于难以钉住人工智能的精确定义而受到阻碍。……奇怪的是,缺乏精确的,普遍接受的人工智能定义可能帮助该领域以不断加剧的速度发展,开花和前进。AI的从业人员,研究人员和开发人员的指导下是一种粗略的方向感,并且必须“继续下去”。尽管如此,定义仍然很重要,而尼尔斯·尼尔森(Nils J. Nilsson)提供了一个有用的定义:“人工智能是致力于使机器变得聪明的活动,而智能是使实体能够在其环境中适当和远见的质量。” [1]” [2]
摘要简介/目标。草药一直是整个人类历史上至关重要的可再生医学来源,因为大部分全球人口仍然取决于它们的健康益处。草药补充剂的日益普及引起了人们对与其他药物原位的总体安全性和潜在互动的明显关注。目的是刺激对草药 - 药物相互作用的未来研究,以及了解这种相互作用的后果的相互作用机制。方法。该审查是通过使用Google Scholar,Science Direct,Mendeley,Scopus和PubMed的数据库进行系统搜索进行的。用英语编写的出版物被使用。据报道,许多草药产品与已知的东正教药物相互作用。抑制诱导机制触发链反应,通常导致药物生物利用度,毒性或不良副作用降低。据报道,一些草药植物构成结合了CYP2C9,CYP2C19,CYP2E1和CYP3A1,以及许多其他暂时或不可逆地结合了CYP3A1。结论。这项研究是通过重申常规和定期向医生和患者提供固有危险(例如降低疗效和与Herb-Drug相互作用(HDI)相关的毒性增加)的不完善性结束的结论。草药使用者应定期建议适当使用草药补充剂,以避免在共同给药期间或联合疗法中发生不良药物相互作用的风险。在HDI中可以观察到协同作用和拮抗作用,因此需要进一步的临床前和临床经验研究来强调HDI的机制和程度。关键字:草药 - 药物相互作用,酶,药代动力学互动,传统医学,细胞色素P450通讯作者:Mary O. Ologe电子邮件:FunMiologe@yahoo.com
全球大流行很可能是通过人畜共患病传播到人类的,其中呼吸道病毒感染与粘膜系统相关的气道。在已知的大流行中,五个是由包括当前正在进行的冠状病毒2019(Covid-19)在内的呼吸道病毒引发的。在疫苗开发和治疗剂中的惊人进步有助于改善传染剂的死亡率和发病率。然而,生物体复制和病毒通过粘膜组织传播,不能由肠胃外疫苗直接控制。需要一种新型的缓解策略,以引起强大的粘膜保护并广泛中和活动以阻碍病毒进入机制并抑制传播。本综述着重于口腔粘膜,这是病毒传播的关键部位,也是引起无菌免疫力的有希望的靶标。除了审查人畜共患病毒病毒和口腔粘膜组织发起的历史大流传学外,我们还讨论了口服免疫反应的独特特征。我们解决了与开发新型治疗剂有关以在粘膜水平引起保护性免疫的障碍和新的前景,以最终控制传播。
自动驾驶汽车的未来在于以人为中心的设计和先进的AI Capabilies。未来的自动驾驶汽车不仅会跨乘客,而且还将互动并适应他们的欲望,从而使旅程变得舒适,有效且令人愉悦。在本文中,我们提出了一个新颖的框架,该框架利用大型语言模型(LLMS)来增强自动驾驶汽车的决策过程。通过整合LLMS的自然语言能力和上下文理解,专业工具使用,协同推理,并与自动驾驶汽车的各种模块进行作用,该框架旨在将LLMS的先进语言和推理能力无缝整合到自动驾驶中。拟议的框架具有革新自动驾驶汽车运行方式,提供个性化援助,持续学习和透明决策的潜力,最终为更安全,更有效的自动驾驶技术做出了贡献。
总结本文探讨了专注于互动性的艺术和技术领域的实践,尤其是互动艺术。 div>我们研究了与互动艺术相关的关键概念,例如互动者的作用,互动美学,娱乐性特征和关系架构师以及其他要素。 div>为此,我们考虑了莫里斯·贝纳诺(Maurice Benayoun),Studio azzurro,Marcel-líAntunezRoca和Rafael Lozano-Hemmer等艺术家的互动作品。 div>此外,我们质疑具有暂时的计算机技术,尤其是涉及人造轻度的计算机技术的定义。 div>我们试图通过促进互动概念及其对当前技术进步的反应来促进当前辩论的贡献,其响应于当前的技术进步,这些技术涵盖了一系列旨在模仿人类认知功能的系统。 div>最终,我们提供了有关互动艺术的观点,目的是有助于对艺术和技术中的互动性进行更广泛的了解,作为一种系统性,视觉,技术和美学体验。 div>
本文介绍了一种跨性别包容的人工智能立场,即“行动人工智能”(eAI)。人工智能设计是一种体现人类文化和价值观的人类社会文化实践。不具代表性的人工智能设计可能会导致社会边缘化。第 1 节借鉴激进的行动主义,概述了具体文化实践。第 2 节探讨了跨性别如何作为一种社会文化实践与技术科学交织在一起。第 3 节重点介绍了在人工智能中机器人与人类互动的具体情况下颠覆性别规范。最后,第 4 节确定了四个道德载体:可解释性、公平性、透明度和可审计性,以便在开发性别包容的人工智能时采取跨性别包容的立场,并颠覆机器人设计中现有的性别规范。
摘要这项研究的主要目的是通过开发包括脑部计算机界面(BCI)和客户端Vidinexus的互动屏幕在内的原型来探索以改善博物馆访问者的体验和参与的选项。这是通过遵循重点关注研究的三个不同方面的方法来完成的;博物馆和艺术,BCI和原型。前两个方面是背景文献研究的重点。这些发现用于指导原型开发的创作过程。系统的原型,包括交互式测验,它根据由EEG设备测量的选择和参与水平与访问者相匹配。该原型是在研究的构想,规范和实现阶段创建的;并在评估阶段进行了测试。
