摘要 摘要 通过头戴式显示器 (HMD) 观看虚拟环境时,经常会出现晕动症。本研究检查了 vection(即虚幻的自我运动)和感知头部运动与实际头部运动之间的不匹配是否会导致这种不良体验。观察者在通过 Oculus Rift HMD 观看立体光流时进行振荡偏航头部旋转。在 3 种对物理头部运动进行视觉补偿的条件下测量了 vection 和晕动症:“补偿”、“未补偿”和“反向补偿”。当 HMD 模拟较近的光圈时,发现 vection 在“补偿”条件下最强,在“反向补偿”条件下最弱。然而,在全视野曝光期间,这 3 种条件下的 vection 相似。晕动症在“反向补偿”条件下最严重,但在其他两种条件下并无不同。我们得出结论,感知头部运动与实际头部运动之间的不匹配会严重导致晕动症。矢量和晕屏之间的关系较弱且显得复杂。
免责声明:本文件并非由加拿大国防部下属机构加拿大国防研究与发展编辑部出版,但将编入加拿大国防信息系统 (CANDIS),即国防科技文献的国家存储库。加拿大女王陛下(国防部)不作任何明示或暗示的陈述或保证,也不对本文件中包含的任何信息、产品、流程或材料的准确性、可靠性、完整性、时效性或实用性承担任何责任。本文件中的任何内容均不应被解释为对其中研究的任何工具、技术或流程的特定用途的认可。依赖或使用本文件中包含的任何信息、产品、流程或材料的风险由使用或依赖本文件的人自行承担。加拿大对因使用或依赖本文件中包含的任何信息、产品、流程或材料而产生的或与之相关的任何损害或损失不承担任何责任。
摘要:晕动症 (MS) 是一种与恶心、头晕和其他形式的身体不适等症状相关的综合症。自动驾驶汽车 (AV) 很容易诱发 MS,因为用户不适应这种新型的交通方式,获得的有关自身车辆轨迹的信息较少,并且可能从事与驾驶无关的任务。由于 MS 敏感性特别高的人在使用 AV 时可能会受到限制,因此对 MS 缓解策略的需求很高。事实证明,乘客的预期对症状有调节作用,从而减轻 MS。为了找到有效的缓解策略,对人机界面 (HMI) 的原型进行了评估,该界面向乘客呈现 AV 下一次转向的预期环境光提示。在一项对测试跑道上的 AV 中的参与者 (N = 16) 进行的真实驾驶研究中,根据试验期间 MS 的增加情况评估了 MS 缓解效果。通过呈现预期的环境光提示,在高度敏感的子样本中发现了 MS 缓解效果。事实证明,HMI 原型对于高度敏感的用户是有效的。未来的迭代可以缓解现场环境中的 MS 并提高 AV 的接受度。
我们作为社区大学受托人必须练习和证明的领导类型与生成AI基于聊天的界面一样复杂:基于获得的知识和高级推理能力的结合,输出背后是无数计算。人工智能现在是如此无所不在,如此令人生畏,以至于理解我们值得我们反思智力本身的本质是值得的。智能是“学习,理解或处理新的或尝试的情况的能力”,“熟练使用理性”或“应用知识来操纵环境或通过客观标准(例如测试)衡量的知识的能力”,根据Merriam-Webster Dictionary的说法。除了定义,智力的概念是一个复杂的概念 - 当我们努力以智能管理我们的大学时,要牢记的事情。任何新手董事会服务的人都知道,一个人的学习和理解能力都会受到无数因素的测试 - 大学系统的动态,议会程序的动态,存在的政策以及制定政策的制定,甚至是基本角色,责任,责任以及董事会首席执行官的局限性。处理新的和尝试的情况?董事会服务在这方面永远不会挑战我们。我们获得并组装所有这些知识后,我们必须熟练,明智地运用我们的理由。我们必须能够评估,例如,政策和领导决定的合理政策和领导决定程度,多少
摘要:本研究比较了游戏化和非游戏化的虚拟现实 (VR) 环境对轮椅技能训练的影响。具体来说,本研究探讨了游戏化元素在 VR 训练中的整合及其对轮椅驾驶表现的影响。22 名非残疾参与者自愿参加研究,其中 11 人接受了游戏化的 VR 训练,11 人接受了非游戏化的 VR 训练。为了衡量基于 VR 的轮椅技能训练的效果,我们记录了心率 (HR)、操纵杆移动次数、完成时间和碰撞次数。此外,在 VR 训练后,还使用了改编版的轮椅技能训练计划问卷 (WSTP-Q)、Igroup 存在问卷 (IPQ) 和模拟器疾病问卷 (SSQ)。结果表明,两种环境在轮椅驾驶表现、参与度或临场感评分方面没有差异。相比之下,在非游戏化 VR 环境中接受训练的参与者感知到的晕动症在统计上更高。值得注意的是,晕动症症状加剧与心率增加一致,表明存在生理联系。因此,虽然游戏化对基于 VR 的轮椅技能训练效果的直接影响在统计上并不显著,但它在增强用户参与度和减少晕动症方面的潜力是显而易见的。
摘要:虚拟现实(VR)技术最突出的问题是用户在沉浸于VR环境时可能会出现类似晕动症的症状,这些症状被称为视觉诱发晕动症(VIMS)或虚拟现实晕动症。本研究的目的是探讨脑电图(EEG)与主观评定的VIMS水平(VIMSL)之间的关联,并寻找用于评估VIMS的EEG标记物。使用基于VR的汽车驾驶模拟器诱发VIMS症状,并使用带有四个电极的可穿戴EEG设备(Muse)收集EEG数据。结果表明,个体对VIMS的耐受性、易感性和可恢复性在受试者中差异很大;以下标记与非 VIMS 和 VIMS 状态有显著差异(P < 0.05):(1)theta@FP1、alpha@TP9、alpha@FP2、alpha@TP10 和 beta@FP1 的重力频率(GF)平均值;(2)alpha@TP9、alpha@FP1、alpha@FP2、alpha@TP10 和 alpha@(FP2–FP1) 的 GF 标准差;(3)FP1 的功率谱熵标准差;(4)TP9、FP1 和 FP2 的 Kolmogorov 复杂度(KC)平均值。这些结果还表明,使用具有少量电极的 EEG 设备进行 VIMS 评估是可行的。
Paolo Proietti(Leonardo SpA,意大利);Jonathan Allsop(皇家空军中央飞行学校,英国);Marten Bloch(Fraunhofer FKIE,德国);Jelte E. Bos(TNO,荷兰);Pietro Cipresso(Instituto Auxologico Italiano,意大利);Dave Clement(空军研究实验室,美国);Jon French(安柏瑞德航空大学,美国);Frank Jaspers(武器与弹药技术中心,德国);Ramy Kirollos(DRDC – 多伦多研究中心,加拿大);Victoria Malyusz(武器与弹药技术中心,德国);Mayowa Olonilua(国防科学与技术实验室,英国);Peder Sjölund(Skydome AB,瑞典)北约科学技术办公室 (STO) STO-TR-HFM-MSG-323 Pp。 1 – 194 外部发布者发布日期:2021 年 10 月 发布条款:本文件已获准公开发布。根据 DND 安全标准,本 CAN UNCLASSIFIED 文件的正文不包含所需的安全横幅。但是,必须将其视为 CAN UNCLASSIFIED,并根据封面上指定的条款和条件进行适当保护。
虚拟现实 (VR) 是过去三十年来计算机和显示技术快速发展和巨大进步的产物之一 [1]。VR 允许用户开发和体验各种各样的环境(例如[2]),并且已用于许多应用,例如在规划新建筑期间进行可视化,作为需要受控刺激的治疗的一部分,当然还有各种游戏。头戴式 VR 显示器最近复兴,质量和价格比以往任何时候都高。它是体验和与高度图形化和沉浸式的计算机生成环境交互的绝佳选择 [3]。但是,一些限制和弱点阻碍了更广泛的采用。最突出的缺点之一是使用耳机时可能会出现模拟晕动症,通常是由于快速的光学运动、缓慢或无响应(滞后)以及力不匹配引起的 [4]。用户移动或穿越虚拟环境的方式会影响晕动症的可能性,因此运动界面的设计成为任何 VR 体验的关键部分 [5]。一些运动范式的研究已经发表(例如[5]、[6]、[7]、[8]),但一些经典方法的数据仍然缺乏。当前的研究是第一个严格比较传送和沿固定轨道行驶的研究,这两种运动方法目前都存在于游戏中。这一选择是为了解决大城市环境中的用户移动问题,
CUT&RUN 方法 CUT&RUN 使用 CUTANA™ChIC/CUT&RUN 试剂盒进行,起始于 500k K562 细胞,含 0.5 µg IgG(EpiCypher 13-0042)、H3K4me3(EpiCypher 13-0060)、H3K27me3(EpiCypher 13-0055)或 0.125 µg CTCF(EpiCypher 13-2014)抗体,一式两份。使用 CUTANA™CUT&RUN 文库制备试剂盒(EpiCypher 14-1001/14-1002)以 5 ng DNA(或回收总量,如果少于 5 ng)进行文库制备。文库在 Illumina NextSeq2000 上运行,采用双端测序(2x50 bp)。样本测序深度为 5.5/18.8 百万个读数 (IgG Rep 1/Rep 2)、14.2/17.0 百万个读数 (H3K4me3 Rep 1/Rep 2)、24.7/18.1 百万个读数 (H3K27me3 Rep 1/Rep 2) 和 8.6/5.5 百万个读数 (CTCF Rep 1/Rep 2)。使用 Bowtie2 将数据与 T2T-CHM13v2.0 基因组比对。过滤数据以删除重复、多比对读数和 ENCODE DAC 排除列表区域。
WP06 Effective Manual Operations Cur Fut Reg.i TRL Validation 6-A Manual screening of cargo fire hazards and effective fire patrols C F R 6-7 Onboard/Terminal 6-B Quick manual fire confirmation and localization C F 6-7 Onboard 6-C Efficient first response C 6 Onboard 6-D Effective and efficient manual firefighting C F 6 Onboard/Field WP07 Inherently Safe Design Cur Fut Reg.i TRL Validation 7-A Improved fire detection system interface design C R 5-6 Onboard/Virtual 7-B Efficient extinguishing system activation and inherently safe design C R 6 Onboard 7-C Firefighting resource management centre C F 6 Onboard/Virtual WP08 Ignition Prevention Cur Fut Reg.i TRL Validation 8-A Automatic screening and management of cargo fire hazards C F 5 Onboard/Shore 8-B Guidelines and solutions for safe electrical connections C F R 6-7新型RO-RO空间材料的板载8-C火灾要求C F R 6-7实验室WP09检测cur fut fut fut。 10-B Weather deck fixed fire-extinguishing systems C R 6 Onboard 10-C Updated performance of alternative fixed fire-fighting systems C R 6 Lab WP11 Containment Cur Fut Reg.i TRL Validation 11-A Division of ro-ro spaces C 5 Lab/Onboard 11-B Ensuring safe evacuation C R 6 Virtual/Shipyard 11-C Safe design with ro-ro space openings C R 6 Virtual/Lab 11-D Ro-ro space ventilation and smoke extraction C R 5-6实验室/板上