摘要增强现实和虚拟现实体验给残疾人带来了重大障碍,使他们难以充分参与沉浸式平台。虽然研究人员已经开始探索解决这些无障碍问题的潜在解决方案,但我们目前缺乏对需要进一步研究的研究领域的全面了解,以支持包容性 AR/VR 系统的开发。为了解决当前的知识空白,我们与相关利益相关者(即学术研究人员、行业专家、有残疾生活经历的人、辅助技术人员以及残疾人组织、慈善机构和特殊需要教育机构的代表)领导了一系列多学科沙箱,共同探索研究挑战、机遇和解决方案。根据参与者分享的见解,我们提出了一个研究议程,确定了与特定形式的残疾(即涵盖身体、视觉、认知和听力障碍的范围内)相关的需要进一步研究的关键领域,包括与开发更易于访问的沉浸式平台相关的更广泛的考虑。
本研究调查了生成人工智能(Genai)对建筑教育中数字素养发展和整体能力的影响。研究设计着重于应用Genai工具,例如Chatgpt,Midjourney,Bricscad Bim和VR/AR软件,及其对建筑学生的整体能力的影响。本文使用了一种混合研究方法,该方法结合了建筑学生在住宅重新审视项目中的进步案例研究,使用Midjourney,Bricscad BIM和VR/AR软件,以及对350个在2023-2023-2024-2024-2024校学年的大陆大学和香港的两名知名大学的在线问卷调查。这种方法旨在加深对Genai对整体能力框架内的概念创造力,主动性,自我管理和压力承受能力的影响。研究结果表明,建筑专业的学生在设计概念阶段经常使用Genai工具,这表明他们与特定的教学法中的研究和概念性创造力相关。此外,这些发现揭示了频繁的Genai工具使用情况之间的潜在相关性,时间管理的改善以及建筑专业的焦虑症减少。结果增强了对建筑教育中数字技术的理解,同时为未来的Genai实施提供了宝贵的见解。这项研究强调了融合Genai的潜在好处,强调了它们在培养创造力,有效的时间管理和压力耐受性中的作用。
我们以前的研究引入了一种改进的伏诺图方法,以提高州级在状态疫苗分布的效率。与广泛使用的柱生成技术相比,尽管运输费用更高,但该方法的运输成本降低了5.92%,需求覆盖率增加了28.15%。两种方法都有效地解决了分布问题,但由于决策变量的复杂性和数据的大规模性质,它们经历了大量的CPU时间。我们的论文着重于提高计算效率,同时保持解决方案的质量。文献提出了各种方法来提高基于Voronoi图的技术的效率。例如,Lipin(2014)引入了凸船体方法,而Chen&Merkel(2006)利用这种技术在随机测试中减少了选择开销。此外,Li&Liu(2020),Ohya等。(1984),秦等人。(2017)和Karavelas(2004)各自提出了降低计算冗余并提高效率的策略。但是,由于奖励功能和子区域重塑策略的差异,这些方法并不直接适用于我们修改的Voronoi图。为了解决这个问题,我们建议开发一种新算法,该算法将机器学习纳入增强的列生成(CG)方法,以改善运行时。
除了推动 IP(知识产权领域)的技术进步之外,由于图灵测试,我们还见证了 21 世纪人工智能应用的范式转变。人工智能领域的快速发展得益于算法的改进、网络计算能力的提高以及捕获和存储空前大量数据的能力的提高。我们潜意识中不知不觉地将人工智能融入了我们的现实世界体验和应用中,这使得人工智能成为我们日常生活的一部分。人工智能的主要特征是,一旦它开始发挥作用,就不再被称为人工智能,而是成为一种常见的计算形式。例子包括电话另一端的自动语音或根据您的偏好和先前搜索推荐餐厅或电影。这些例子集中在我们日常生活的既定方面,经常忽略语音识别、自然语言处理和自然语言理解等人工智能技术。
关于本指南 PET 如何帮助实现数据保护合规?有哪些 PET?简介 差分隐私 合成数据 同态加密 (HE) 零知识证明 可信执行环境 安全多方计算 (SMPC) 私有集合交集 (PSI) 联邦学习 参考表 案例研究
我们介绍了Cyberdemo,这是一种用于机器人模仿学习的新方法,该方法利用了模拟人类的策略来实现现实世界的任务。通过在模拟环境中纳入广泛的数据增强,CyberDemo在转移到现实世界中的传统现实世界中的表现优于传统的现实世界中的演示,从而处理了多样化的物理和视觉条件。无论其负担能力和在数据收集中的便利性如何,Cyberdemo Opper-pers-pers-pers-pers of-lip-term-term of基线方法在跨不同任务的成功率方面,并具有以前未见的对象的普遍性。例如,尽管只有人类的示范插入三瓣,但它仍可以旋转新型的四阀和五角谷。我们的研究证明了模拟人类示范对现实世界灵活操纵任务的重要潜力。更多详细信息可以在https://cyber-demo.github.io/
通过铣削,打磨,运输(Sobueclay)通过散射地面岩石(与发电的相关背景数据,设备生产等的相关背景数据)在ERW Energy使用eRW Energa的操作数据中,通过GAS-SOLID COSILID与House House Operation,Pasterpessing等通过ERW Energy使用下的操作数据(MHI,MHI,JCE,JCE)通过铣削,打磨,运输(Sobueclay)通过散射地面岩石(与发电的相关背景数据,设备生产等的相关背景数据)在ERW Energy使用eRW Energa的操作数据中,通过GAS-SOLID COSILID与House House Operation,Pasterpessing等通过ERW Energy使用下的操作数据(MHI,MHI,JCE,JCE)
我们提出了EN3D,这是一种增强的生成方案,用于雕刻高质量的3D人体化身。Unlike previous works that rely on scarce 3D datasets or limited 2D collec- tions with imbalanced viewing angles and imprecise pose priors, our approach aims to develop a zero-shot 3D gen- erative scheme capable of producing visually realistic, ge- ometrically accurate and content-wise diverse 3D humans without directly relying on pre-existing 3D or 2D assets.为了应对这一挑战,我们引入了精心制作的工作流量,该工程实现了准确的物理建模,以从合成2D数据中学习增强的3D生成模型。在推断期间,我们集成了优化模块,以弥合现实的外观和粗3D形状之间的差距。特定于EN3D包含三个模块:一个3D发电机,可以准确地对可概括的3D Humans建模具有合成,多样和结构化的人类图像的逼真外观的可概括的3D Humans;几何雕塑家
2019 年 6 月 23 日至 2020 年 3 月 22 日,在 Wah Cantt 第三医院接受脑膜炎检查。材料和方法:通过非概率目的抽样,共纳入 173 名患者。我们的研究纳入了年龄在 2 至 70 岁之间、性别不限且根据临床表现疑似患有脑膜炎的患者。本研究排除了禁用增强 MRI 和腰椎穿刺的患者、确诊为脑膜炎的患者和不同意接受检查的患者。所有患者均以 0.2 毫升/秒的速度接受静脉注射造影剂钆。钆后 T1W 和钆后 FLAIR 图像由顾问放射科医生获取和评估。将发现记录在规定的表格上。对患者进行随访并从实验室收集腰椎穿刺结果。结果:平均年龄为 26.4±23.5 岁,范围从 2 岁至 70 岁。 173 名患者中,98 名(56.6%)为男性,75 名(43.4%)为女性。临床表现如下:喂养不良、易怒和嗜睡 86 人(49.7%),头痛 137 人(79.2%),恶心/呕吐 125 人(72.3%),颈部僵硬 89 人(51.4%),意识水平改变 132 人(76.3%),癫痫发作 78 人(45.1%)和局部神经功能障碍 45 人(26%)。以腰椎穿刺金标准为诊断标准,增强 MRI FLAIR 诊断脑膜炎的灵敏度为 91%,特异性为 85%,PPV 为 87.6%,NPV 为 89.4%,诊断准确率为 88.4%。以腰椎穿刺金标准为标准,增强 MRI T1W 在脑膜炎诊断中的诊断准确率显示敏感性 60.2%、特异性 77.5%、PPV 75.6%、NPV 62.6% 和诊断准确率 68.2%。结论:与增强 T1W 序列相比,增强 FLAIR 序列在检测脑膜增强方面具有更高的敏感性和特异性。因此,对于所有怀疑患有脑膜炎的患者,应将增强 FLAIR 序列作为常规序列添加到 MRI 脑部方案中。