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数字生活项目：具有社会智能的自主3D字符
1。引言大语模型（LLMS）[53，62]的最新进展改变了人类计算机相互作用的景观，促进了各个领域的创新应用的出现。很值得一提的是，许多曾经牵强的幻想逐渐成为切实的现实。在这项工作中，在最近的科幻小说中所设想的数字生命项目（DLP）一词被采用以构成我们的努力。哪些有资格成为数字生活？从心理角度来看，人类由内部心理过程（思想，例如思想）和外部行为组成[32]。从这个角度来看，我们的目标是利用LLM的精致能力来制作虚拟3D字符，这些字符模仿人类的全部心理过程，并与合成的3D身体运动进行多样化的互动。最近，Park等。引入了生成剂[42]，以推动能够模拟人类样的AI剂。尽管取得了令人鼓舞的进步，但这项开创性的工作还是建立在许多简化互动的基础上：代理人以像素化的2D数字表示。共同体[73]旨在建立协作体现的AI，并包括3D代理。但是，3D代理人仍然受到一小部分动作的影响，并且没有表现出社交的能力。现有的作品因此忽略了精致的人类肢体语言的重要性，通过该语言传达了至关重要的信息[7，25，26]。在这里，运动匹配是现代 -此外，当前社会智能模型存在明显的缺陷。这一方面对于不仅模仿人类行为，而且具有人类的思维和情感反应的人物的范围至关重要，甚至具有促进长期关系的能力。为了达到DLP的愿望，我们介绍了一个由两个基本组成部分组成的框架。首先，这是一个精心设计的“数字大脑”，并在严格应用的心理原理中进行设计。利用LLM的紧急能力[40，53，66]，大脑产生高级指示并计划角色的行为。值得注意的是，Sociomind从心理测试中引入了很少的射击典范，以形成人格建模的指导结构，在记忆反射过程中利用社会认知心理学理论，并设计了角色之间的谈判机制以进行故事进展。第二，介绍了Momat-mogen范式以解决交互式运动合成的“数字体”，该范例利用了运动匹配[12]和运动生成[76]的互补性质。
通过控制视觉刺激的时间，使用脑电图进行字符输入......
研究成果概要（中文）：在本研究中，我们旨在开发一种使用 P300 和稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的混合型输入系统，这两种技术在利用脑电图进行字符输入时被广泛使用。该系统发挥了 P300 和 SSVEP 的优势，并弥补了彼此的不足。首先，我们通过视觉刺激呈现建立了一种同时生成方法。接下来，利用呈现方法，我们确认可以通过控制候选字符的呈现时间来有效分离两种不同的脑电图。我们已经证明，我们的原创方法可以实现高速输入。然而，差异程度因对象而异。这是未来需要解决的一个挑战。
非交流字符的实时多映射显着驱动的凝视行为
摘要 - 视频游戏和虚拟现实体验中虚拟角色的示威行为是现实主义和沉浸式的关键因素。的确，目光在与环境互动时扮演着许多角色。它不仅表明了角色在看什么，而且在言语和非语言行为以及使虚拟字符还活着中起着重要作用。凝视行为的自动计算是一个具有挑战性的问题，迄今为止，现有方法都无法在交互式环境中产生近实现的结果。 因此，我们提出了一种新型方法，该方法利用了与视觉显着性，注意力机制，accadic行为建模和头部凝视动画技术有关的几个不同领域的最新进展。 我们的方法阐明了这些进步，以收敛于多映射显着驱动的模型，该模型为非交流字符提供实时现实的凝视行为，以及与可自定义功能相比，其他用户控制，以构成各种各样的结果。 我们首先通过客观评估评估我们的方法的好处，该评估使用专门为此目的获得的眼睛跟踪数据集面对地面真理数据面对我们的视线模拟。 然后，与从真实演员捕获的凝视动画相比，我们依靠主观评估来衡量我们方法产生的凝视动画的现实水平。 我们的结果表明，我们的方法会生成视力行为，这些行为无法与捕获的凝视动画区分开。凝视行为的自动计算是一个具有挑战性的问题，迄今为止，现有方法都无法在交互式环境中产生近实现的结果。因此，我们提出了一种新型方法，该方法利用了与视觉显着性，注意力机制，accadic行为建模和头部凝视动画技术有关的几个不同领域的最新进展。我们的方法阐明了这些进步，以收敛于多映射显着驱动的模型，该模型为非交流字符提供实时现实的凝视行为，以及与可自定义功能相比，其他用户控制，以构成各种各样的结果。我们首先通过客观评估评估我们的方法的好处，该评估使用专门为此目的获得的眼睛跟踪数据集面对地面真理数据面对我们的视线模拟。然后，与从真实演员捕获的凝视动画相比，我们依靠主观评估来衡量我们方法产生的凝视动画的现实水平。我们的结果表明，我们的方法会生成视力行为，这些行为无法与捕获的凝视动画区分开。总的来说，我们认为这些结果将为实时应用程序的现实和连贯凝视动画的更自然和直观设计开辟道路。
在艾滋病毒患者的数字符号替代测试期间改变了角回的激活：超越信息处理速度缺陷
信息速度处理（SIP）通常在艾滋病毒（PLWH）的人中受损，通常通过测试进行评估，例如数字符号（DS）和符号搜索，这些测试也依赖于运动和执行功能。这项研究旨在使用MRI适应的数字符号替代测试（MDSST）将SIP缺陷与PLWH中的其他认知障碍分解。五十七个PLWH（34.7±11.2岁）和50名没有HIV的年龄匹配的人（PLWOH，31.8±9.9岁）完成了标准化的神经心理学测试和MDSST。的行为表现和大脑激活，并在群体分化的脑激活和认知结构域的临床评级之间提出了相关性。结果表明，PLWH在DS和符号搜索中的性能较差，响应较少，并且在MDSST中的响应较慢，并且性能与SIP和Motor评分相关。值得注意的是，与PLWOH相比，PLWH表现出更大的注意力缺陷，而不是在SIP或运动中。PLWH还表现出更大的原发性运动皮层激活和右角回激活的降低。这些发现表明，PLWH中与SIP相关的测试的性能较慢，可能部分与异常的视觉空间注意力有关，这反映在角度回去激活的降低反映的情况下，较高的运动皮层激活潜在地用作补偿机制。未来的研究应探讨在更严重受影响的PLWH中涉及SIP涉及的前额叶区域是否受到损害。
字符串和M理论中的全息复杂性物理字母B
编辑器：F。Bo我们已经在非符号全息模型中研究了纯化𝐸的纠缠，该模型是一个五维的爱因斯坦重力，并与标量场c耦合，具有非平凡势势𝑉（𝜙）。双重4维仪表理论不是共形的，并且在两个不同的固定点之间表现出RG流。有三个参数，包括能量量表λ，模型参数𝜙和温度𝑇控制理论的行为。有趣的是，我们发现𝐸可以用作探测该理论在零温度和有限温度下的非统一行为的度量。此外，我们发现，如果有人考虑以λ
通过基于字符串压缩∗
可以使用不保留文本结构的模型或使用保留文本结构的模型来表示文本数据集。我们的差异是，根据数据集的性质，可以使用一个模型来保留文本结构的优势，而不是该模型的模型，而Viceversa则可以使用。关键是根据数据集本身确定表示术数据集的最佳方法。在这项工作中，我们建议通过基于字符串压缩组合文本失真和算法聚类来研究此问题。具体来说，作者先前开发的一种失真技术逐渐破坏文本结构。之后，基于字符串组合的聚类算法用于分析失真对文本中包含的信息的影响。在文本数据集和人工生成的数据集上进行了几项实验。结果表明，在强大的结构数据集中，随着文本结构被严格破坏，聚类结果恶化。此外，他们表明，使用一个可以选择左字节符号大小的压缩机有助于确定数据集的性质。最后，结果与基于多维投影的方法形成鲜明对比，并获得了类似的结论。
Premera Blue Cross 三个字符的前缀
前缀BCBS计划前缀BCBS计划BCBS BCBS计划A2T Blue Cross WA直径A9P蓝色十字直径ACF ACF蓝色十字AK直径AEY蓝色十字AK直径AKL蓝色十字/admin wa直径wa直径蓝色十字avl蓝色十字直径avv蓝色十字awb蓝色十字直径awj蓝色十字wa直径ayk蓝色十字ays ays ays blue cross wa diameth wa diame直径BGS蓝色十字wa直径BJE蓝色十字直径BKD蓝色十字wa直径bkh蓝色十字wa直径blue blue blue cross wa直径bsr蓝十字直径 AK BTG 蓝十字直径 WA BVE 蓝十字直径 WA BZB 蓝十字直径 WA C2E 蓝十字直径 WA C3D 蓝十字直径 WA C4A 蓝十字直径 WA
通过介质方法采样了异质车辆排的DATA字符串稳定性
由于对提高的转移效率的需求不断提高和安全性提高，因此需要用于智能运输系统（ITS）的高级控制方法来解决其复杂而动态的性质，其中多个代理商相互互动和环境相互作用。在此框架中，当前的研究文献着重于如何确保字符串稳定性（SS）[1]，[2]。此属性对于开发高效，安全的自适应巡航控制器（CACC）[3]至关重要。从历史上看，已经考虑了每辆领导者车辆与始终在整个排之间共享某些显微镜变量的共同特征的相互作用的信息交换案例；例如，排领先的车辆的加速度（请参见[1]）或其所需的速度轮廓（请参阅[4]）。最近，很少有人考虑通过使用宏观信息来保证所需属性的可能性，目的是避免共享领先的车辆的显微镜信息，因此减少了交换的信息量[5] - [7]。详细介绍[5]中，作者证明了在仅使用骨料（宏观）信息和局部显微镜信息时获得SS的可能性，从而获得了介观控制定律。特别是，可用于每辆车的微观信息由状态组成