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人工智能从概念到现实的演变
人工智能曾经只是科幻小说中的一个领域，如今已迅速转变为重塑世界的变革力量。人工智能起源于计算机科学，现已发展成为一个多学科领域，涵盖机器学习、机器人技术、自然语言处理等。本文深入探讨了人工智能的复杂格局，探索了它的历史、核心概念、多样化应用、道德考量以及它对社会和未来的深远影响。人工智能的概念可以追溯到古代神话和民间传说，但它的正式起源可以追溯到 20 世纪中叶。艾伦·图灵和约翰·麦卡锡等人物的开创性工作为人工智能作为一门科学学科奠定了基础。人工智能的核心是机器学习，它是允许系统从数据中学习模式的一个子集。监督学习、无监督学习和强化学习是关键范例。几十年来，人工智能取得了显著的进步，这得益于计算能力、数据可用性和算法创新的指数级增长。从基于规则的系统到神经网络和深度学习，人工智能技术变得越来越复杂，使机器能够模拟人类的智能和决策过程 [1]。
飞机增强现实的移动应用程序...
由于全球航空运输量快速增长而产生的这一问题 [1]。为了减少航空事故的发生，人们已经确定了航空事故的根本原因。根本原因包括人为失误、机械故障、恶劣天气、破坏和军事行动 [2]。人为失误造成了 70-80% 的航空事故 [3]。人为失误发生在航空的生产、运营和维护过程中 [2]。当飞机维护技术人员 (AMT) 在反馈稀少和时间压力大的情况下执行复杂的维护和检查任务时，维护中就会出现人为失误 [4]。当一般的人为错误倾向与这些情境特征相结合时，就会出现各种类型的错误。由于维护中的人为失误对航空安全构成风险，因此存在多种刺激，并且已经开发了基于计算机的工具来减少人为失误 [5]。基于计算机的工具（例如增强现实 (AR)）已被引入飞机维护中。通过引入 AR，可以在正确的时间获得所需的信息，从而提高飞机维护系统的有效性 [6]。
Remondino-Rizzi 基于现实的 3D 世界文档...
3D 光学计量学组，布鲁诺凯斯勒基金会 (FBK)，意大利特伦托 - (remondino, rizziale)@fbk.eu 委员会 V，工作组 V/4 关键词：摄影测量、激光扫描、多分辨率、多传感器、世界遗产地 摘要：文化遗产记录的重要性得到了广泛认可，并且对以数字方式记录和保存文化遗产地的压力也越来越大。新传感器、数据捕获方法和多分辨率 3D 表示的不断发展以及现有传感器、数据捕获方法和多分辨率 3D 表示的改进可以为文化遗产地的记录、保护和展示以及该领域研究的发展做出重大贡献。本文回顾了一些重要的记录要求和规范、实际的测量和建模方法及其局限性和潜力以及遗产领域涉及的可视化问题。报告并讨论了一些联合国教科文组织世界遗产地 3D 记录的例子。
构建一个现实的起搏模拟器
普通的英语摘要背景和研究的目标是起搏器是一种小型电气设备，用于治疗某些异常的心律（心律不齐），可能会导致您的心脏跳动太慢或错过跳动。在手术过程中，正在接受心脏直视手术的Harefield医院的所有患者均插入了临时的起搏器，因为电导传导干扰很常见。暂时的起搏管理可能会变得复杂，因为某些参数会迅速变化，并且无法对起搏器设置进行编程，从而导致较低的血压或危险的心律。因此，临时起搏器需要日常检查。但是，英国的临时起搏器管理中的标准化培训有限，没有模拟器培训。目的：1。创建一个起搏模拟器来培训医生如何最好地管理和调整临时起搏器2。建立一个自动警报系统来检测不良的起搏器设置，并清楚地显示如何正确调整设置
高斯煎饼：对现实的内窥镜重建
摘要。在结直肠癌诊断中，常规结肠镜检查技术面临着临界局限性，包括有限的视野和缺乏深度信息，这可能会阻碍检测预癌病变。当前的方法很难为结肠表面提供全面和策划的3D重建，这可以帮助最大程度地减少缺失的区域并重新进行癌前息肉。解决这个问题，我们介绍了“高斯煎饼”，这种方法利用了3D高斯分裂（3D GS）与经常基于神经网络的同时定位和映射（RNNSLAM）系统相结合。通过将几何和深度正则化引入3D GS框架 - 我们的方法可确保高斯与结肠表面更准确地对齐，从而使3D重建更加顺畅，并对详细的纹理和结构进行了新颖的观看。在三个Di-verse数据集中进行的评估表明，高斯煎饼增强了新型视图的合成质量，超过了当前的领先方法，PSNR增长了18％，SSIM提高了16％。它还提供了超过100×的更快渲染和超过10倍的培训时间，使其成为实时应用程序的实践工具。因此，这有望实现临床翻译，以更好地检测和诊断结直肠癌。代码：https：//github.com/smbonilla/gaussianpancakes。
使用微生物光合作用直接发电是现实的吗？
长期以来一直有兴趣使用微生物在生物驱动的电化学系统中直接发电。第一个这样的系统是用异养微生物运行的，被称为微生物燃料电池。他们依赖于从细胞出口并由阳极收集的代谢过程中的一些电子。微生物燃料电池提供了同时分解废物并产生电力的有吸引力的可能性，并已被用来产生电源来照亮那里收获的尿液中的液压[1]。最近，已经描述了使用光合合成微生物而不是异胞营养的系统来产生电力[2-5]。它们如何工作，并且会有用吗？典型的设备[2-4]，称为“生物伏洛耐型设备”或“ BPVS”，使用氧气苯二合成微生物（通常是蓝细菌，但真核藻类也可以使用）。这些生物利用太阳能来氧化水，产生通常用于细胞内二氧化碳固定的电子，氧作为废物。但是，某些电子离开细胞（“外部发生”）。电子采用的路线以及某些电子离开电池的原因尚不清楚。外部发电可能有助于金属动员或处理吸收过量光能的影响。然而，电子可以通过阳极收集，通过外部电路绕过，并在催化天主教处重新组合，氧气和质子形成水。在外部电路周围通过时，电子做有用的工作。与传统的光伏电池不同，BPV还会在黑暗中产生动力（可能是由储存的光合作用产品的代谢），并且与电池不同，它们不会不可避免地会降低，因为它们由阳光提供动力，而不是电池中电极的可消耗性的氧化还原夫妇。在实验室中都非常好，但是由光合微生物提供的BPV会有现实世界中的应用，多久？实验室研究表明，每平方米0.5至0.8瓦的区域的最大功率输出[5，6]，并且估计表明它们原则上可以产生每平方米多达几瓦的数量。这比传统的光伏安装少，尽管最多只有几倍[3]。很小，但已经能够为项目供电
基于虚拟现实的细菌技能培训小儿...
摘要简介儿童期间的精细运动技能（FMS）对于许多学习过程，尤其是在学校中至关重要。FMS损伤可能会对儿童的生活质量产生重大影响。开发有效且引人入胜的康复解决方案来培训FMS，使儿童参与运动学习所需的丰富实践可能是具有挑战性的。虚拟现实（VR）是一种有前途的干预选项，可为FMS培训任务和环境与基于证据的运动学习原理保持一致。VR康复的其他潜在优势包括可访问性的家庭使用和适应个人需求。本范围审查的目的是绘制针对小儿康复中FMS培训的VR应用程序的范围，范围和性质，包括硬件，软件和介入参数。方法和分析我们遵循乔安娜·布里格斯研究所（JBI）手册的范围审查行为和报告的方法学指南，以进行证据综合，以及用于系统审查和荟萃分析扩展的首选报告项目，用于范围范围。我们将搜索四个数据库（PubMed，Web of Science，Psycinfo和Scopus），以符合符合由人群定义的包含标准的文章，概念，上下文方法；专门研究的研究重点是对沉浸式或非免疫性VR应用的开发或评估，以提供小儿康复中的FMS培训。第一次搜索发生在2023年12月，计划于2025年2月进行第二次搜索。定量和定性提取将遵循JBI指南建议。将包括不同的FMS障碍儿童人群（例如患有脑瘫的儿童，发育协调障碍的儿童或注意力不足多动障碍）。一位审稿人将在不确定性的情况下，通过第二次审阅者咨询标题，摘要和完整的纸质筛选。两个审稿人将对五项随机选择的研究进行测试数据提取框架，以确保评估者间的可靠性，一位审阅者将完成数据提取。结果将以描述性和表格格式显示，包括叙事摘要。结果将增强对VR中FMS培训的潜力的理解，并为随后的研究和临床实践提供信息。伦理和本综述的传播数据将从已发表的文献中收集。道德批准
网络空间：对当前威胁、现实的评估... - VERTIC
Larry MacFaul 是核查和监测计划的高级研究员，负责军备控制和安全工作，在此之前，他负责贸易和发展问题。他在 这些领域发表了大量文章并发表了大量演讲。Larry 负责分析、项目开发和管理以及政府能力建设活动。他的工作涉及放射性物质的非法贩运、核保障、核裁军核查、网络安全、常规武器贸易管制、联合国气候变化条约以及自然资源的非法贸易。他与政府、国际组织、企业、研究机构和其他利益相关者合作。Larry 是 VERTIC 出版物系列的主编，也是国际期刊《气候法》的编辑委员会成员。Larry 拥有伦敦政治经济学院的硕士学位和牛津大学的文学士学位。
社交网络分析和扩展现实的情感分类
摘要 - 这项研究探讨了扩展现实（XR）产品，特别关注Apple Vision Pro，以阐明消费者的看法和这些创新技术的基本社会动态。这项研究深入研究了扩展现实（XR）产品，专门针对Apple Vision Pro，旨在了解消费者的看法和围绕这些创新技术的社会动态。通过利用情绪分析和社交网络分析（SNA）以及Crisp-DM和SVM算法，本研究为XR社区内的情感模式，网络结构和影响力因素提供了全面的见解。采用多方面的方法来实现研究目标。情感分析和SNA剖析情感模式和XR社区内的网络结构。CRISP-DM框架指导研究过程，确保系统的数据分析和解释。SVM算法对观点进行了分类，提供了一个强大的分析框架，以了解消费者对XR产品的情感。分析对XR消费者的看法和社会动态产生了重大见解。计算出的网络指标，包括密度为0.000124，不存在互惠，集中度为0.001331和模块化值为0.999000，XR社区中关键网络动态的启示。检查经常使用的单词在XR话语中揭示了普遍的主题，为理解消费者的情感提供了宝贵的背景。相比，具有SMOTE的SVM的精度为81.82％，精度为97.58％。此外，对SVM算法的评估表明了值得称赞的性能指标，而SVM没有SMOTE的准确率为84.33％，精度为84.67％，召回99.28％，F_Measure的召回率为91.39％。这项研究为XR产品的消费景观提供了宝贵的见解，主要关注Apple Vision Pro。通过结合情感分析，SNA和既定方法，该研究对XR社区内的消费者看法和社会动态提供了细微的理解。这些发现为战略决策提供了依据，并为XR技术的进步做出了贡献，为情感分析技术在理解消费者情感方面的功效提供了宝贵的见解。
网络现实的灾难场景开发和建模
缺乏影响网络保险市场的严重灾难性损失事件，这意味着系统性网络风险模型中的参数将固有地包含一定程度的主观性。但是，这并不意味着模型的输入不能完全合理，解释和证明。伙伴关系已格外小心，以使该模型尽可能简单和透明，也得到了很好的证明。外部专家，并在整个论文中参考了现有的学术和行业研究。本文使用的索赔和事件响应费用假设基于现实主义的实际索赔经验，但汇总和平滑以保留客户的机密性。希望这能为系统性网络风险的建模者提供基准，以校准事件成本。