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iVR 严肃游戏的游戏化教程的设计和开发
摘要：严肃游戏，包括沉浸式虚拟现实 (iVR) 体验，对于玩家来说可能具有挑战性，因为他们不熟悉控制系统和机制。本研究重点是设计一个 iVR 严肃游戏的游戏化教程，不仅可以教授 iVR 交互，还可以提高用户的享受度和参与度。教程由逐渐具有挑战性的迷你游戏组成，这些迷你游戏可以适应用户的表现。如果用户遇到困难或犯错，机器人化身会提供提示和建议。教程中还包含一个可选的叙述来增强用户参与度，但这对于 iVR 体验来说并不是必需的。教程中融入了积分收集和进度更新等游戏化元素。它可以独立玩，也可以作为 iVR 严肃游戏的介绍。目标是使用游戏化原则来保持用户参与度和流畅度，同时增强虚拟世界中的学习体验。
听觉和语言的解剖学和生理学
• 言语发音，包括发音、运动计划和执行、音系学和口音矫正 • 流畅性和流畅性障碍 • 声音和共鸣，包括呼吸和发声 • 接受性语言和表达性语言，包括音系学、形态学、句法学、语义学、语用学（语言使用和交流的社会方面）、语言前交流（如手势、符号、肢体语言）以及说、听、读、写的能力 • 听力，包括对言语和语言的影响 • 吞咽/喂食，包括（a）颌面肌的结构和功能和（b）口腔、咽喉、肺、食道、胃肠道和生命周期内的相关功能 • 沟通的认知方面，包括注意力、记忆力、排序、解决问题和执行功能 • 沟通的社会方面，包括挑战性行为、无效的社交技能和缺乏沟通机会 • 辅助和替代沟通方式
ChatGPT 和生成式 AI 聊天机器人：科学、医学和医学领袖面临的挑战和机遇
ChatGPT 和其他类似的生成式 AI 工具能够生成与人类创建的文本相似的文本，这导致这项新技术既受到批评也受到支持。这些新的 AI 技术为医疗系统中的医疗领导者带来了挑战，同时也提供了新的机遇。本文总结了这些挑战和机遇，并提供了潜在的前进方向。ChatGPT 等 AI 工具引起人们的主要担忧是，它们能够生成流畅且写得很好的文本块，以至于与人类创作的内容难以区分，这引发了人们对其用于欺诈和抄袭的担忧。部分问题在于，即使对于专业的 AI 文本检测软件来说，ChatGPT 生成的文本也很难与人类生成的文本区分开来，这导致其创建者 OpenAI 发布了自己的 AI 检测工具；然而，这个工具本身并不完全准确，因为它得出的结论是，圣经中的前几段文字很可能是在测试过程中由人工智能生成的。2
生成式人工智能的经济潜力
根据我们的分析，人工智能对软件工程生产力的直接影响可能占该功能当前年度支出的 20% 到 45%。这一价值主要来自于减少在某些活动上花费的时间，例如生成初始代码草稿、代码更正和重构、根本原因分析以及生成新的系统设计。通过加速编码过程，生成式人工智能可以将软件工程所需的技能和能力推向代码和架构设计。一项研究发现，使用微软 GitHub Copilot 的软件开发人员比不使用该工具的开发人员完成任务的速度快 56%。9 麦肯锡对软件工程团队的内部实证研究发现，那些接受过使用生成式人工智能工具培训的团队迅速减少了生成和重构代码所需的时间，工程师们也报告了更好的工作体验，称幸福感、流畅度和成就感都有所提高。
控制、机器人和自主系统年度回顾体现沟通：机器人和人类如何通过物理交互进行沟通
早期对物理人机交互 (pHRI) 的研究必然侧重于设备设计——创建兼容和传感硬件，如外骨骼、假肢和机械臂，使人们能够安全地与机器人系统接触并交流他们的协作意图。随着硬件功能已足以满足许多应用的需求，并且计算能力越来越强大，支持流畅和富有表现力地使用 pHRI 系统的算法已开始在确定系统的实用性方面发挥重要作用。在这篇评论中，我们描述了一系列用于调节和解释 pHRI 的代表性算法方法，描述了从基于物理类比的算法（如导纳控制）到基于高级推理的计算方法的进展，这些方法利用了多模态通信渠道。现有的算法方法在很大程度上支持特定于任务的 pHRI，但它们不能推广到多功能的人机协作。因此，在整个评论和我们对下一步的讨论中，我们认为新兴的具身
草书手写指导
生成（书写）或解释（阅读）书面文本的能力是人类交流的核心。单词和句子可以通过手写（印刷体/手稿、草书）、打字和/或其他数字工具（例如语音转文本技术）来构建。与打字相比，手写练习对阅读、写作和记忆有更大的积极影响。虽然直接比较草书和印刷体手写的研究有限，但有证据表明，草书可以优先提高某些学生的书写和阅读速度和流畅度，尤其是那些有书写困难（例如阅读障碍、书写障碍和发育控制障碍）的学生。密苏里州目前不要求学生用草书阅读或书写；但是，21 个州明确要求以某种形式教授草书手写。众议院第 108 号法案要求密苏里州的公立学区在五年级结束前提供草书写作教学，并进行草书阅读和写作能力测试。
Lenovo ThinkPad X9 15 Gen 1 Aura Edition
强大的AI生产率Lenovo ThinkPad X9 15得益于Intel®Core™Ultra 7处理器，具有100+顶部的NPU，CPU和GPU功率的组合功能，使商业专业人员具有卓越的多任务功能，流畅，有效的工作流程管理以及提高生产力，具有最佳的性能。使用Copilot+ PC 1体验，您可以使用自然语言（NL）来自动重复任务，撰写引人注目的副本并生成引人入胜的演示文稿。通过AI辅助生产力工具使业务关键工作流更加个性化和高效，新的Lenovo Smart模式可以实时优化系统性能，从而使您可以专注于战略思维。，由于联想Thinkshield，IntelVPro®，Microsoft Pluton Protection，用于安全面部识别的IR摄像头和Lenovo Aura Aura Edition Smart Modes具有SHIELD模式，因此安全性从未如此强大。
M4：多生成器、多领域、多语言黑色...
大型语言模型 (LLM) 已展示出对各种用户查询生成流畅响应的卓越能力。然而，这也引发了人们对此类文本在新闻、教育和学术界可能被滥用的担忧。在本研究中，我们致力于创建能够检测机器生成文本并查明潜在滥用的自动化系统。我们首先介绍一个大规模基准 M4，它是一个用于机器生成文本检测的多生成器、多领域和多语言语料库。通过对该数据集的广泛实证研究，我们表明检测器很难很好地概括来自看不见的领域或 LLM 的实例。在这种情况下，检测器往往会将机器生成的文本错误地归类为人类编写的。这些结果表明问题远未解决，还有很大的改进空间。我们相信，我们的数据集将使未来的研究能够更稳健地解决这一紧迫的社会问题。该数据集可在https://github.com/mbzuai-nlp/M4获得。
角色扮演游戏中的个性化任务和对话生成：基于知识图谱和语言模型的方法
视频游戏中的程序化内容生成 (PCG) 为定制和用户参与提供了前所未有的机会。在角色扮演游戏 (RPG) 的专业背景下，我们引入了一个新颖的任务和对话生成框架，将玩家置于生成过程的核心。我们的方法基于手工制作的知识库，将生成的内容与游戏内背景相结合，同时采用大规模语言模型来创建流畅、独特、伴随的对话。通过人工评估，我们确认使用此方法生成的任务在流畅性、连贯性、新颖性和创造性方面可以接近手工制作的任务的表现；展示更大的动态性对玩家体验的增强；并为任务和对话之间的相关性提供一种新颖的自动化指标。我们认为我们的贡献是朝着动态、共同创造的叙事框架迈出的关键一步，在这个框架中，人类和人工智能系统共同合作，创造独特且用户特定的可玩体验。
基于网络的智能辅导结构策略（ITSS）
注意：改进指数可以解释为如果对照组中的普通学生接受了干预，其百分位排名的预期变化。例如，改进指数 +9 表示如果学生接受了 ITSS，则普通对照组学生的预期百分位排名将增加 9 分。改进指数值是通过对符合 WWC 组设计标准的结果分析结果进行平均得出的，如 Wijekumar、Meyer 和 Lei (2012, 2017) 所报告的那样。正改进指数并不一定意味着估计的效果具有统计意义。理解结果包括格雷默读测试和 13 项研究人员设计的测量方法，这些测量方法通过识别主要思想、问题和解决方案以及评估使用结构来组织正确思想来测试学生理解书面文本的能力。ITSS 对青少年识字主题领域内的其他结果的影响尚不清楚，包括字母表、阅读流畅度、一般识字成就、写作惯例、写作效率和写作质量。