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编写代码、捕捉香蕉并拯救世界
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捕捉我们的未来为什么碳捕获对澳大利亚的能源过渡至关重要
•挪威：挪威还领导着欧洲首个跨管辖范围捕获倡议的发展，称为Longship，这将是一种新的枢纽型模型。挪威政府贡献了该项目成本的66％。Longship下的第一个商业项目是Northern Lights项目，该项目计划于2025年开始存储碳。•丹麦：丹麦政府和丹麦商会是Green的共同资金，这是一种促进可再生能源和碳捕获的智商。政府有三个补贴池计划，基于项目的时间长度而不是使用的方法。政府还通过提供资金和建立监管沙箱来长期确定性来支持实验性碳捕获项目，例如Amager Waste Center。•瑞典：作为《瑞典循环经济法》的一部分，在产品制造中存储和利用二氧化碳为制造商带来了重大税收减免。瑞典还于2023年6月开设了国家CCS国家中心，并专注于碳捕获和储存的研究机会。•冰岛：冰岛的Orca项目[案例研究1]是世界上最大的DAC工厂，它由地热能提供支持。支持者已经开始在第二个设施上工作猛mm象，预计每年将捕获多达36,000吨二氧化碳。
动作捕捉在当代动画中的意义
研究论文《动作捕捉在现代动画中的重要性》的目的是全面探索和分析动作捕捉技术在当代动画中的作用。本文旨在研究动作捕捉在塑造动画格局方面的重要性，重点关注其对现实主义、角色动画、故事叙述和动画技术整体发展的影响。它可能深入研究动作捕捉的技术方面、创新和应用，强调其对创造逼真的角色、高效的动画工作流程以及真人与计算机生成元素的无缝集成的贡献。此外，研究可能涉及动作捕捉的跨学科性质，探索其在娱乐以外的领域（例如医疗保健、虚拟现实和人机交互）的应用。总体目标是深入了解动作捕捉如何成为现代动画中的变革工具，影响动画行业的艺术和技术方面。
关键因素捕捉使用自动车辆进行旅行的意愿
随着技术的持续发展，自动化的车辆技术从前开始了。理解影响个人易于自动化车辆的意图的因素至关重要。这项研究检查了用户愿意采用自动车辆的意愿。通过将年龄和教育背景纳入随机参数，构建了一个随机参数的有序概率模型，以分析影响受访者采用自动化车辆的影响因素。我们设计并进行了在线查询调查，收到了2105份有效的问卷。这些发现揭示了积极的社会信任，可感知的易用性，可感知的有用性，低水平的风险和自动化车辆的接受之间的显着相关性。此外，我们的研究还确定了外向性和开放性是塑造个人使用自动车辆的意图的强大调解人。此外，先前的辅助驾驶经验会对人们倾向于拥抱自动车辆的倾向。我们的研究还提出了促进自动化工具采用的见解：有利的媒体报道和合理的职责划分可以增强个人采用这项技术的意图。
通过自监督学习捕捉时间节点演化：动态图学习的新视角
由于动态图会随着时间的推移而演变，因此在社会关系分析、推荐系统和医学等许多领域发挥着重要作用。捕捉动态图的演变模式是至关重要的。现有的研究大多集中于限制邻居快照之间的时间平滑度，而未能捕捉到有利于图动态嵌入的急剧变化。为了解决这个问题，我们假设动态图节点的演化可以分为时间移位嵌入和时间一致性嵌入。因此，我们提出了自监督时间感知动态图表示学习框架（STDGL），通过精心设计的辅助任务从节点局部和全局连接建模的角度以自监督的方式将时间移位嵌入与时间一致性嵌入分离，进一步增强可解释图表示的学习并提高各种下游任务的性能。在链接预测、边缘分类和节点分类任务上进行的大量实验表明，STDGL 成功学习了解开的时间偏移和一致性表示。此外，结果表明，我们的 STDGL 比最先进的方法有显著的改进，并且由于解开的节点表示而具有吸引人的可解释性和可迁移性。
从 EEG 中捕捉时间动态和空间不对称......
摘要— 高时间分辨率和不对称空间激活是脑电图 (EEG) 的基本属性，是大脑情绪过程的基础。为了学习 EEG 的时间动态和空间不对称性以实现准确和广义的情绪识别，我们提出了 TSception，这是一种可以从 EEG 中对情绪进行分类的多尺度卷积神经网络。TSception 由动态时间、不对称空间和高级融合层组成，它们同时学习时间和通道维度中的判别表示。动态时间层由多尺度 1D 卷积核组成，其长度与 EEG 的采样率有关，它学习 EEG 的动态时间和频率表示。不对称空间层利用情绪的不对称 EEG 模式，学习判别性全局和半球表示。学习到的空间表示将由高级融合层融合。使用更通用的交叉验证设置，在两个公开可用的数据集 DEAP 和 MAHNOB-HCI 上评估所提出的方法。将所提出的网络的性能与 SVM、KNN、FBFgMDM、FBTSC、无监督学习、DeepConvNet、ShallowConvNet 和 EEGNet 等先前报告的方法进行了比较。在大多数实验中，TSception 的分类准确率和 F1 分数高于其他方法。代码可在以下位置获得：https://github.com/yi-ding-cs/TSception
许多但并非所有深度神经网络音频模型都能捕捉大脑反应并表现出模型阶段和大脑区域之间的对应关系
* 共同第一作者 1 麻省理工学院麦戈文脑研究所脑与认知科学系，美国马萨诸塞州剑桥 2 麻省理工学院大脑、心智与机器中心，美国马萨诸塞州剑桥 3 哈佛大学言语与听觉生物科学与技术项目，美国马萨诸塞州剑桥 4 罗彻斯特大学医学中心，美国纽约州罗彻斯特 摘要 预测大脑对刺激的反应的模型提供了对感觉系统的一种理解，并且在科学和工程领域有许多潜在的应用。因此，刺激可计算的感觉模型是神经科学的长期目标。深度神经网络已成为视觉系统的主要预测模型，但在听觉领域的研究较少。先前的研究提供了音频训练神经网络的例子，这些网络可以很好地预测听觉皮层 fMRI 反应，并表现出模型阶段和大脑区域之间的对应关系，但尚不清楚这些结果是否能推广到其他神经网络模型，以及如何进一步改进该领域的模型。我们评估了公开可用的音频神经网络模型以及在四种不同任务上训练的内部模型的模型-大脑对应关系。大多数测试模型的预测结果都优于之前的听觉皮层滤波器组模型，并表现出系统的模型-大脑对应关系：中间阶段最能预测初级听觉皮层，而深层阶段最能预测非初级皮层。然而，一些最先进的模型产生了明显更差的大脑预测。在干净语音（未添加背景噪音）上训练的模型产生了更差的大脑预测，这可能是因为在噪音中听觉对生物听觉表征施加了限制。训练任务影响了特定皮层调节属性的预测质量，在多项任务上训练的模型产生的最佳整体预测。结果普遍支持深度神经网络作为听觉模型的前景，但它们也表明当前的模型不能完全解释听觉皮层反应。
捕捉人类对人工智能的心智模型
提高我们对人类如何看待人工智能队友的理解，是我们对人机团队进行全面理解的重要基础。通过扩展认知科学的相关工作，我们提出了一个基于项目反应理论的框架来对这些感知进行建模。我们将这个框架应用于现实世界的实验，其中每个参与者与另一个人或人工智能代理一起在问答环境中工作，反复评估其队友的表现。利用这些实验数据，我们展示了我们的框架在测试人们对人工智能代理和其他人的看法的研究问题中的用途。我们将人工智能队友的心理模型与人类队友的心理模型进行对比，以描述这些心理模型的维度、它们随时间的演变以及参与者自身自我感知的影响。我们的结果表明，人们期望人工智能代理的表现平均而言明显优于其他人类的表现，并且在不同类型的问题中差异较小。最后，我们讨论了这些发现对人机交互的影响。
2023 年 CHI 计算机系统人为因素会议扩展摘要：追随大师之手：捕捉钢琴演奏，用于混合现实钢琴学习应用
直觉。我们引入了端到端工作流程，以准确捕捉钢琴家的技术手势并使其与乐谱保持一致。我们记录了钢琴家弹奏的技术练习和乐曲。我们开发了一个多模态性能数据集 (MPD)，其中包括虚拟手模型、键盘 (MIDI) 录音和相应的乐谱，以及捕捉运动的手部轨迹的不同可视化。最后，我们开发了 Pianoverse，一款辅助钢琴学习的 MR 应用程序，并对新手钢琴演奏者进行了探索性用户测试，以了解运动的多模态表示对技能学习的影响。我们的初步观察表明，通过物理键盘理解录制表演的运动轨迹可以提高学习者正确定位身体和手的能力，并在弹奏乐谱时复制手势。进一步的研究将集中于自动化性能数据收集和对主要运动轨迹在钢琴学习中的使用的全面评估。