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通过游戏化进行临床解剖学：一次学习之旅
解剖学是一门对视觉要求很高的学科，使用传统的教学方法往往很难理解抽象概念。1,2 使用多媒体资源（如动画、三维模型和智能手机应用程序）可以弥补这一限制，学习者可以在易于理解的动画或三维环境中直观地看到复杂的解剖结构。3,4,5 虽然这些多媒体资源无疑是信息丰富的，但它们的效率受到不同程度的用户交互性的限制，而且往往很单调。为了克服这些交互性问题，游戏化的概念通常应用于教育环境中。韦氏词典将“游戏化”定义为在活动中添加游戏或类似游戏的元素以鼓励参与的过程。游戏化已经成为一种潜在的替代教学法，6,7 因为它利用了人们对竞争和成就的自然渴望。
建议引用：Sîrghi，Nicoleta；Voicu，Mirela-Catrinel；Noja，Gratiela Georgiana； Socoliuc, Oana-Ramona (2024)：人工智能对高等教育学习过程的挑战，Amfiteatru Economic，ISSN 2247-9104，布加勒斯特经济研究大学，布加勒斯特，第 26 卷，第 65 期，第 53-70 页，https://doi.org/10.24818/EA/2024/65/53
摘要 近几十年来，人工智能（AI）已扩展到前所未有的规模，渗透到包括教育在内的广阔领域。关于将人工智能纳入大学教育的实用性的辩论，以及随之而来的机遇和挑战，引起了当前研究议程的关注。在罗马尼亚高等教育层面有效利用人工智能优势，在很大程度上取决于特定的知识、能力和能力，甚至系统适应这种动态环境的能力。因此，我们研究的目标是确定罗马尼亚高等教育特定数字学习环境所需的技能，以鼓励学生作为教育法案的受益者采用人工智能技术。因此，我们的方法包括将结构方程模型应用于基于针对高等经济教育本科生的问卷收集的原始数据集。研究结果强调，学生采用人工智能应用程序的意愿直接取决于感知有用性、对这些技术的态度、感知享乐价值、预期表现或兼容性程度等因素，而应用程序的交互性也具有重要但间接的影响。
RoboTHOR：一个开放的仿真到现实具象人工智能平台
视觉识别生态系统（例如 ImageNet、Pascal、COCO）在现代计算机视觉的发展中发挥了不可否认的作用。我们认为，在这些生态系统出现之前，交互式和具身视觉 AI 已经达到了与视觉识别类似的发展阶段。最近，各种合成环境已被引入以促进具身 AI 的研究。尽管取得了这些进展，但在模拟中训练的模型如何很好地推广到现实这个关键问题仍然基本上没有答案。为模拟到现实的具身 AI 创建一个可比的生态系统提出了许多挑战：（1）问题固有的交互性，（2）现实世界和模拟世界之间需要紧密结合，（3）复制可重复实验的物理条件的难度，（4）以及相关成本。在本文中，我们引入了 R OBO THOR 来使交互式和具身视觉 AI 的研究民主化。 R OBO THOR 提供模拟环境框架
dobby：由GPT-4驱动的对话服务机器人
摘要 - 这项工作引入了一个机器人平台，该平台全面地集成了多步操作执行，自然语言理解和内存，以根据可变需求和用户意图进行交互性执行服务任务。所提出的体系结构是围绕源自GPT-4的AI代理构建的，该代理嵌入了体现系统中。我们的方法利用语义匹配，计划验证和状态信息将代理在物理世界中扎根，并在交流和行为之间进行无缝合并。我们通过HRI研究来证明该系统的优势，该研究比较了在自由形式的旅游指南方案中具有和没有对话性AI功能的移动机器人。沿五个维度测量了系统的适应性：灵活的任务计划，互动信息探索，情感友好性，个性化以及增强的总体用户满意度。
沟通方向性和人工智能代理差异对人机交互的影响
在本质上具有交互性的人机协作环境中，沟通方向在用户如何看待他们的人工智能伙伴方面发挥着重要作用。在具有部分可观察信息的人工智能驱动的合作游戏中，玩家（无论是人工智能还是人类玩家）需要其他玩家准确解释他们的行为才能取得成功的结果。在本文中，我们研究了在合作游戏环境中具有各种沟通方向的人工智能代理的社会认知。当参与者认为他们正在与人工智能或人类一起玩时，我们会测量参与者对其伙伴的主观社会认知（融洽关系、智力和好感度）以及沟通的性质（响应性和主导角色）。我们对这款合作游戏的 Mechanical Turk（n=199）进行了大规模研究，发现不同人工智能代理、不同沟通方向以及代理被视为人工智能/人类时，游戏结果和社会认知存在显著差异。我们发现，先前的研究表明，对人工智能的偏见因沟通方向和人工智能代理的不同而不同。
计算医疗保健中的以数据为中心的基础模型：一项调查
基础模型 (FM) 作为一套新兴的 AI 技术，其出现为计算医疗带来了大量机遇。这些模型的交互性由预训练数据和人工指导引导，引发了以数据为中心的 AI 范式，强调更好的数据特征、质量和规模。在医疗 AI 中，获取和处理高质量的临床数据记录一直是一项长期挑战，涉及数据量、注释、患者隐私和道德等各个方面。在本次调查中，我们研究了 FM 时代的各种以数据为中心的方法（从模型预训练到推理），以改善医疗工作流程。我们讨论了 AI 安全性、评估和与人类价值观保持一致的关键观点。最后，我们提供了基于 FM 的分析的良好前景，以在不断发展的医疗保健和医学领域中提高患者结果和临床工作流程的表现。我们在 https://github.com/Yunkun-Zhang/Data-Centric-FM-Healthcare 上提供了最新的医疗相关基础模型和数据集列表。
机载气象雷达控制与仿真系统...
阮利华 西北工业大学电子信息学院，西安，中国 电子邮件：lihua.ruan13@gmail.com 李勇 于英杰 西北工业大学电子信息学院，西安，中国 摘要 —本文设计并测试了一种由显示模块、控制模块和处理模块组成的机载气象雷达控制和显示单元（CDU）的仿真系统。该系统利用虚拟仪器技术，结合实际航空特点，接收、处理并直观地向机组反映气象信息。采用功能和算法复用，成功实现了高效、逼真的综合集成系统，其中提供了实际气象雷达的主要工作模式，包括气象模式、风切变模式、湍流模式和地图模式。测试结果表明，系统具有良好的交互性、稳定性和实时性，满足仿真要求。该系统可广泛应用于培训和教学，并可移植到类似的仿真系统中。索引词 — 机载气象雷达、CDU、虚拟仪器、仿真
定义生成式人工智能
生成人工智能 (GenAI) 的概念在公共领域无处不在，但很少有准确的定义。我们阐明了通常与 GenAI 相关的讨论的主要概念，并认为应该区分技术话语和公共话语。为了展示其复杂的发展和相关的概念模糊性，我们对 GenAI 进行了历史系统重建，并明确讨论了两个典型案例：大型语言模型 BERT 的生成状态以及 AlphaFold 2 和 3 的蛋白质结构预测之间的差异。我们的分析表明，基于纯技术术语的 GenAI 没有唯一且明确的定义。根据这一结论，我们认为公共话语不仅仅是一种不太复杂的说话方式，而且超越了其技术基础。为了构建这一新兴讨论格局，我们引入了 GenAI 四个核心方面的非详尽列表：（多）模态性、交互性、灵活性和生产力。这些维度构成了超越技术基础定义 GenAI 的第一步。
误差相关电位变异性：探索对分类和可转移性的影响
摘要 — 脑机接口 (BCI) 允许从大脑到外部应用程序直接通信，以自动检测认知过程，例如错误识别。错误相关电位 (ErrPs) 是当一个人犯下或观察到错误事件时引发的一种特殊大脑信号。然而，由于大脑和记录设备的噪声特性，ErrPs 会因各种其他大脑信号、生物噪声和外部噪声的组合而有所不同，这使得 ErrP 的分类成为一个不简单的问题。最近的研究揭示了导致 ErrP 变化的特定认知过程，例如意识、体现和可预测性。在本文中，我们探索了在通过改变给定任务的意识和体现水平而生成的不同 ErrP 变化数据集上进行训练时分类器可迁移性的性能。特别是，我们研究了当由相似和不同的任务引发时观察性和交互性 ErrP 类别之间的转移。我们的实证结果从数据角度对 ErrP 可转移性问题进行了探索性分析。
实时流媒体购物对冲动购买行为的影响
数字时代已经改变了美容和护肤行业的数字营销，实时流媒体作为通过实时互动来增强在线销售的关键工具。这项研究探讨了印尼领先的FMCG品牌Somethinc如何利用实时流媒体购物来推动冲动性购买行为。研究研究了实时流式刺激的影响，即需求，便利性，互动性和嬉戏性对冲动购买行为的影响。使用非概率的目的抽样从400个Somethinc消费者通过Google表单收集数据。使用PLS-SEM技术进行分析以评估模型和假设。发现表明需求，便利性，互动性和娱乐性对冲动性购买行为产生积极影响。在直播中的互动性对冲动购买行为的影响最大。这表明Somethinc可以通过QNA或其他互动活动来提高其交互性，这些活动将推动更高的冲动购买趋势。