摘要 随着元宇宙概念的不断深入,人类在智能技术进步中迈上了新的高度。本文对当前元宇宙中人机交互的研究进行了文献综述,以“元宇宙”、“人机交互”、“虚拟空间”、“虚拟技术”、“三维重建”、“平行宇宙”、“独立身份”、“兴趣获取”、“区块链”等关键词在 Scopus、Web of Science、Google Academic 等数据库的文献中查找相关文章,从 2018 年至 2023 年的 20 000 多篇文献中筛选出近 100 篇关于元宇宙的前沿研究。最后,运用 PRISMA 原则探索和描述元宇宙底层技术的当前应用状态,这些技术包括第五代通信、人机交互、虚拟技术、区块链、3D 重建等。此外,还对人机交互在元宇宙的未来发展做出了预测。评论认为,5G连接的快速推进使元宇宙的概念成为可能,区块链确保了元宇宙虚拟空间中货币交易的安全。人与计算机在虚拟世界中的交互方式将走向“隐形”,换言之,人机交互在数字领域对用户来说是透明的,人与计算机将以自然、平等的方式相处。在交互中,可穿戴设备可以让交互获得身临其境的体验,但它们限制了参与者的行动和感知自由。更人性化的体感连接将在未来获得关注,让人们更接近元宇宙。
并行和分布式处理的可用性、合理的成本以及数据源的多样性促进了人工智能(AI)的先进发展。人工智能计算环境的发展并不随着社会、法律和政治环境的变化而变化。在考虑部署人工智能时,部署背景以及针对该特定环境的人类智能增强的最终目标已经成为专业、组织和社会的重要因素。在本研究评论中,我们重点介绍了人工智能系统近期发展的一些重要社会技术方面。我们详细阐述了构成增强智能基础的人机交互的复杂性。我们还强调了与这些互动有关的伦理考虑,并解释了增强智能如何在塑造人类工作的未来方面发挥关键作用。
我们正在快速经历一个历史时刻:人们在一台计算机前工作,由一台小型 CRT 控制,专注于仅涉及本地信息的任务。联网计算机变得无处不在,在我们的生活中以及科学、商业和社会互动的基础设施中发挥着越来越重要的作用。为了在新千年推动人机交互的发展,我们需要更好地理解新兴的交互动态,其中焦点任务不再局限于桌面,而是延伸到一个复杂的网络信息世界和计算机介导的交互。我们认为分布式认知理论在理解人与技术之间的交互方面发挥着特殊的作用,因为它的重点一直是整个环境:我们在其中真正做什么以及我们如何协调其中的活动。分布式认知为如何思考设计和支持人机交互提供了彻底的重新定位。作为一种理论,它专门用于理解人与技术之间的交互。在本文中,我们提出分布式认知作为人机交互的新基础,勾勒出一个综合的研究框架,并使用我们早期工作中的选集来提出该框架如何为数字工作材料的设计提供新的机会。
摘要 - 为了充分利用移动操纵机器人的功能,必须在大型未探索的环境中自主执行的长途任务。虽然大型语言模型(LLMS)已显示出关于任意任务的紧急推理技能,但现有的工作主要集中在探索的环境上,通常集中于孤立的导航或操纵任务。在这项工作中,我们提出了MOMA-LLM,这是一种新颖的方法,该方法将语言模型基于从开放式摄影场景图中得出的结构化表示形式,随着环境的探索而动态更新。我们将这些表示与以对象为中心的动作空间紧密地交织在一起。重要的是,我们证明了MOMA-LLM在大型现实室内环境中新型语义交互式搜索任务中的有效性。最终的方法是零拍摄,开放式摄影库,并且可以易于扩展到一系列移动操作和家用机器人任务。通过模拟和现实世界中的广泛实验,与传统的基线和最新方法相比,我们证明了搜索效率的显着提高。我们在http://moma-llm.cs.uni-freiburg.de上公开提供代码。
但是现在,尽管文字处理尚未完成分析,但可用性的前沿已经因为新应用程序和新界面技术的开发和引入而不断向前推进。电子邮件和计算机会议支持等通信应用程序所带来的可用性挑战远比文字处理向非程序员扩展所带来的挑战更加多样化。在当前技术中,多个用户通过极其不同的工作站类型协作访问多个应用程序。就在这些新领域的可用性问题得到阐述和探索的同时,前沿原型正在引入手势(例如手写)和语音输入以及交互式视频输出。这些新发展正在整个行业中以更快的速度、更广泛地发生,并随着时间的推移影响更多的用户。
用户控制图片(亮度、对比度、清晰度、背景级别、色调、颜色、降噪、伽玛选择、低蓝光、色温、颜色控制、过扫描、图片重置)、屏幕(缩放模式、自定义缩放、屏幕重置)、音频(平衡、高音、低音、音量、音频输出(线路输出)、最大。音量,最小。音量、静音、音频重置、音频输出同步、扬声器设置)、配置 1(Android 启动器、开启状态、触摸锁、触摸模式、鼠标模式、面板保存、RS232 路由、启动源、WOL、conf.1 重置、恢复出厂设置)、配置 2(OSD 超时、OSD H 位置、OSD V 位置、系统旋转、信息 OSD、徽标和动画、徽标设置、动画设置、显示器 ID、显示器信息、HDMI 版本、conf.2 重置)、高级选项(信息亭模式、侧边栏、无信号图像、电动支架、红外控制、电源 LED 灯、风扇、关闭定时器、时间表、单线 HDMI、单线 HDMI 关闭、故障转移、语言、OSD 透明度、省电、高级选项重置)
最近进步[20,29,30]中的2D图像结构,以方法为例,例如在广泛的文本图像配对数据集中受过训练的扩散模型(例如,Laion-series [31]),在与文本提示符的一致性图像中取得了显着的前进。尽管取得了成功,但实现对图像产生的精确控制以满足复杂的用户期望仍然是严重的挑战。ControlNET [38]通过在特定条件数据集上进行微调修改Foun-odation-2D扩散模型来解决此问题,从而提供由用户特异性输入引导的微妙控制机制。另一方面,尽管有希望的进展[27,35],但与2D图像生成中遇到的那些相比,3D对象的生成更为复杂。al-尽管从透视感中观察到了进步,包括直接3D数据集[10,25]上的3D扩散模型,以及将2D扩散率提升到3D复位(例如NERF [21])通过SDS损失的技术优化[27],没有完全对生成Ob-Ob-ob-ob-ob-jects的控制。对初始文本提示或2D参考图像的依赖严重限制了发电的可控性,并且通常会导致质量较低。文本提示缺乏准确传达复杂3D设计的特异性;尽管2D参考图像可以告知3D重建,但它们并没有捕获3D结构的完整深度,可能导致各种意外的人类。此外,基于2D图像的个性化缺乏直接3D操纵可以提供的灵活性。这些障碍表明需要采取不同的策略。实现可控制的3D发电的直接想法是将控制网络调整为3D生成。但是,该策略遇到了重大障碍:(i)3D的控制信号本质上更为复杂,这使得与2D范式相比,有条件的3D数据集对构成的3D数据集进行了挑战; (ii)3D域中没有强大的基础模型,例如2D [20]的稳定扩散,阻碍了此时开发微调技术的可能性。结果,我们倾向于
行为源自多个在解剖学和功能上不同的大脑区域的协调活动 1,2 。现代实验工具 3–5 使我们能够前所未有地接触大量神经群,甚至是横跨全脑许多相互作用区域的神经群 2 。然而,要理解如此大规模的数据集,不仅需要稳健、可扩展的计算模型来提取区域间通信的有意义特征,还需要原则性理论来解释这些特征。在这里,我们介绍了基于电流的分解 (CURBD),这是一种使用数据约束的循环神经网络模型 6 推断全脑相互作用的方法,该模型一旦经过训练,就会自主产生与实验获得的神经数据一致的动态。CURBD 利用从这些模型推断出的功能相互作用来同时揭示多个大脑区域之间的定向电流。我们首先表明,CURBD 可以在具有已知连接和动态的模拟真实网络中准确地隔离区域间电流。然后,我们将 CURBD 应用于从广泛的神经数据集(斑马鱼幼虫 7 、小鼠 8 、猕猴 9 和人类 10 )获得的多区域神经记录,以证明 CURBD 在解开全脑相互作用和行为背后的区域间通信原理方面的广泛适用性。
用户控制图片(亮度,对比度,清晰度,背部,色彩,颜色,降噪,选择,低蓝光,低光,颜色温度,颜色控制,颜色控制,超级,图片重置),屏幕(缩放模式,自定义缩放,屏幕重置),音频(balance,balance,balance,traleble,treble,bass,bass,bass,audio nof(line out out(line),最高),最大volume, mute, audio reset, audio out sync, speaker setting), configuration 1 (Android launcher, switch on state, Touch lock, Touch mode, mouse mode, panel saving, RS232 routing, boot on source, WOL, conf.1 reset, factory reset), configuration 2 (OSD timeout, OSD H position, OSD V position, system rotation, info OSD, logo and animation, logo setting, animation设置,监视ID,监视信息,HDMI版本,conf2重置),高级选项(售货亭模式,侧栏,无信号图像,电动支架,电动控制,电源LED照明,风扇,关闭计时器,时间表,带有一根电线的HDMI,带有一线电线的HDMI,一根电线,故障转移,语言,OSD透明度,电源节省,电源节省,高级选项,高级选项重置)
摘要。人类计算机的交互已从命令行演变为图形,直至有形的用户界面(TUI)。tuis代表了将物理对象纳入数字环境中的新范式,以便为用户提供更丰富,更自然和直观的互动手段。本文回顾了TUIS在认知人体工程学,教育和行业中的应用,并特别强调了TUI在减少认知负荷以及改善保留率和增强解决问题的行为方面可能产生的潜在影响。它涵盖了TUI认知益处的各种案例研究,分布式和体现的认知,可伸缩性和可访问性问题的框架,减少技术障碍以及用户不情愿的方法以及TUI与IoT合并的方式。作者还讨论了TUI如何在智能环境中的网络和控制方面看到巨大的改进。从上述内容中,尽管Tuis承诺与常规GUI有关的巨大好处,但在不同应用程序中的全面利用要求解决成本,适应性和包容性的广泛使用。