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在VR中体现的时间旅行：从见证气候变化到预防行动
本研究探讨了体现经验在虚拟现实（VR）对个人对气候变化的态度和行为的影响。总共有41名参与者分为两组：一个由全身化身与虚拟环境相互作用的体现组，以及一个从隐形观察者的角度观察到场景的非体现的群体。VR经验模拟了家庭内部三代人气候变化的渐进后果，旨在使气候变化的抽象且相对较远的概念成为一个有形和个人的问题。最终场景提出了一个未来的乐观情景，在该场景中，人类通过集体行动成功地打击了气候变化。证据表明，即使在VR暴露后6周，这种情况都对碳足迹响应有效。此外，在参与者对气候行动和亲环境行为的参与感中的影响中发现了增加，而体现的组在短期内显示出更为明显的响应。这些发现表明，结合虚拟体现的身临其境的VR体验可以成为增强意识和激励环境行为的有效工具，通过提供对气候变化影响的强大和个人观点。
同上：当您不可用时参加会议的个性化，体现的代理
想象一下，能够将个性化的体现代理发送到您无法参加的会议上。本文探讨了同上的想法，即视觉上类似于一个人，听起来像他们，对它们具有知识并可以在会议中代表他们的特工。本文报告了两项实证研究的结果：1）焦点小组会议，有六组（n = 24）和2）OZ（WOZ）的研究，并从一家大型技术公司内招募了10组（n = 39）。焦点小组会议的结果提供了有关适合同上的上下文以及围绕社会可接受性和表示风险的问题的见解。焦点组结果还提供了有关同上视觉设计特征的反馈。在WOZ研究中，团队与两个不同的体现代理人参加会议：同上和代表（一种与缺席的人相似的代理人）。这项研究的见解表明，这些体现的代理人在会议上可能产生的影响，并强调同上特别表明了唤起存在和信任的感觉以及为决策做出提供信息的希望。这些结果还突出了与关系动态有关的问题，例如维持社会礼节，管理自己的专业声誉和维护问责制。总的来说，我们的调查提供了早期的证据，表明同上当用户无法在场时代表他们可能是有益的，但还概述了许多需要仔细考虑以成功实现这一愿景的因素。
设计驱动器如何体现碳
分析的第一步确定了归因于信封的总具体碳的部分，该碳允许建立信封的碳预算。随后的分析探讨了关键的设计决策，例如垂直底面积比（VFAR），窗户壁比（WWR）和材料选择，它们会显着影响信封的体现碳。与ECHO报告模式标准（Echo Project，2024）保持一致，这种多维方法为碳意识式信封设计提供了数据驱动的视图框架。
结构化教学提示表明具有增强镜视频显示器的生成-AI角色体现
将立即通过增强的镜像视频显示，并与他们的学生一起视觉实现。以这种方式，我们的方法赋予了教学的能力，其概念的内在形式被称为角色实施例[Keevallik 2010]，在该概念上，学生可以通过视觉吸引学生作为历史人物，科学专业人士或文化偶像，从而创造出更丰富，更沉浸式的学习经验，以实现的角色扮演[CarniceroerPérezet al al and。2023]。要以更高的精确度来完善和直接产生图像，这项研究特别结合了ControlNet，这是一种稳定扩散的开发，旨在增强对生成的输出的控制，从而确保视觉转换与文本提示的教育目标和提供的相机输入图像Snapshot [Zhang等人[Zhang et al》中均符合。2023]。上游，我们整合了语音识别，以将自然的口语接口与受控的导向图像生成相关。生成的AI模型，例如DALL-E或GPT4，可以从文本描述中综合高保真视觉内容。尽管它们的实用性，这些模型从根本上受到其对文本的依赖的限制，因为它们是唯一的条件输入。此约束限制了其将生成的输出调整为结构化空间输入的能力，例如深度图，语义分割掩码或姿势配置。因此，此类模型不适合需要与实时背景（例如交互式环境和实时个人化）进行精确对齐的应用。2021]。2020]。2020]与ControlNet结合[Zhang等。相比之下，ControlNet通过启用多模式输入模式（包括深度图）的整合到生成过程中来解决这一差距。深度调节是将视觉输出与参与者的物理概况（例如身体形状和空间布置）进行实时设定的关键。此功能将生成模型的适用性扩展到需要上下文和参与者特定输出的域。通过利用基于深度的调节，ControlNet促进了视觉效果的产生，这些视觉效果不仅在语义上是准确的，而且在空间上是连贯的，从而支持了新颖的应用，例如具有体现的角色扮演和沉浸式，上下文感知的教育体验。通过生成AI的角色体现与沉浸式学习的研究保持一致，当学生在教育场景中扮演角色或角色时，学生更加深入地参与。研究表明，体现历史人物的体现会发展出同理心并增强记忆力保留，因为学生与材料有着共同的联系[Miguel-Revilla等。类似地，在STEM领域，学生可以通过诸如科学家，工程师或宇航员等原型横向探索角色，这些原型将其转化为对主题的更强识别并支持持续的参与[Singer等人。更详细地探索了各种文化舞蹈风格，作为教学场景，以更直接的舞蹈学生与视觉体现的教学环境联系起来。本文采用了稳定扩散的机制引入了一个框架[Ho等。2023]实现适用于教学环境中的有针对性的特定角色转换。这种集成使受控的视觉自定义符合教室内成像的人类形式，从而使教育工作者可以设计具有与各种主题的教育目标相吻合的沉浸式，上下文准确的体验。本文的主要技术贡献是：
用于评估加拿大混凝土体现碳的通用分类系统
15混凝土由于其16个耐用性，多功能性和可负担性而被称为全球最普遍的人为材料。但是，对全球17 CO 2排放有重大贡献。因此，努力加强了减少混凝土的具体碳，18具有新兴或常规的替代技术，旨在减轻排放和19种产量“可持续”和“低碳”混凝土；一组术语不一致地使用了20个术语，从而导致行业潜在的绿色和混乱。21同时，有迫切需要工具和政策来指导低22个碳混凝土结构和基础设施的设计。本文引入了一个具体的碳23分类系统，作为解决行业混乱的实用解决方案，并促进了混凝土建筑领域的24种可持续实践。它由一种普遍适用的25个工具组成，设计人员，制造商，资产所有者，承包商和政策26制造商可以对体现的碳混凝土进行强有力的评估，开发到27个混凝土脱碳的途径，设置与低碳混凝土28材料的中间定义和目标。
一项针对体现AI
摘要 - 深度学习在许多领域都表现出了非凡的成功，包括计算机视觉，自然语言处理和强化学习。这些领域中的代表性人工神经网络涵盖了卷积神经网络，变压器和深Q网络。基于单峰神经网络，已经引入了许多多模型模型，以解决一系列任务，例如视觉问题答案，图像字幕和语音识别。体现AI中指令跟随机器人策略的兴起刺激了一种新型的多模式模型的开发，称为视觉语言动作模型（VLAS）。他们的多模式能力已成为机器人学习的基础元素。已经提出了各种方法来增强特征，例如多功能性，灵巧性和概括性。一些模型专注于精炼特定组件。其他人旨在制定旨在预测低级行动的控制政策。某些VLA充当高级任务计划者，能够将长途任务分解为可执行子任务。在过去的几年中，出现了无数的vlas，这反映了体现AI的迅速发展。因此，必须通过全面的调查来捕获不断发展的景观。
生物根植与社会经验的体现
方法：我们汇编了 322 篇文章，这些文章涉及生物嵌入或社会经验的体现，这些文章在 Web of Science 核心合集中被识别，发表于 1990 年至 2021 年。我们使用科学计量指标和定性内容分析分析了文章对这些概念的使用情况。结果：随着这两个概念在研究健康不平等的社会生产的科学界中流传，与生物嵌入和体现相关的研究议程之间的初始差异得到了加强。围绕嵌入和体现形成的思维方式在共享参考文献、方法和研究问题集以及政策建议方面存在显着差异。生物嵌入研究形成了生物医学和公共卫生科学研究人员共同的思维方式。相反，社会经验体现的概念将生物医学、公共卫生、人文和社会科学的观点联系起来，并汇集了三种思维方式，一种与生物嵌入相同，两种形成于社会流行病学和医学人类学。
体现认知理论的现代实践
在此背景下，这项研究的目的是分析和评估在不同设计领域中具体设计范式的应用和影响。通过对相关研究的全面综述，我们旨在揭示体现认知理论对现代设计实践的深远影响，尤其是它如何改变了我们对设计过程和设计产品的理解。我们还将探讨该理论如何为设计人员提供新的工具和方法，以更好地满足用户的需求和期望。这项研究不仅是对体现设计的全面分析，而且对体现认知理论在设计领域的应用进行深入研究，旨在提供新的理论观点和指导原理，以供未来的设计方法研究和实践。
vanessa regazzi utopia是一种体现乌托邦未来的希望的方法
社会，提出或批评它。现在正在出现一种新的观点，它将乌托邦视为考虑当前的替代方案和预先预期可能的未来的一种方法。从这个意义上讲，它通过提出和评估原则和实践来改善个人和集体生活，从而积极地为道德政治辩论做出贡献。在本文中，我通过将分析集中在岛上来探讨了这一观点，这是一部乌托邦小说，其中Aldous Huxley务实地探索了乌托邦作为一种分析工具的潜力，以批判性地研究当前，并为乌托邦的替代方案表现出了可取的替代方案，并提出了对乌托邦思想的贡献。huxley的贡献可以总结为呼吁将未来视为开放和可行的呼吁，并采取务实的态度，允许每天思考和实践替代方案，因为在每时每刻都会创建和重新创建未来。
