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基于虚拟现实的案例研究 - 战略管理从未如此真实……
在过去60年中，教授战略管理的主要方式之一是通过书面案例研究。这种由哈佛商学院开创和领导的方法仍在全球大多数领先的商学院中占主导地位。案例研究方法背后的主要思想是使学生处于现实生活中，通常，他们阅读了与学生分享战略困境的一个或几个主角。通过课堂讨论，学生接触到相关的模型和分析工具，以帮助他们指导主角解决自己的困境。然而，越来越多的战略讲师对标准书面案例研究感到不满。书面案例研究具有无法带入课堂上微妙的困境的固有缺点。他们无法真正传达人类交流中的紧张感或其他感觉。还不清楚有多少学生在上课前实际阅读了案例研究，以及他们与他们的参与程度。
一种基于CNN检测虚拟现实的就地的方法
行动识别是推断时间序列数据（即视频序列。近年来，由于深度学习技巧的范围，机器学习的这一范围近年来取得了很大的进步。行动识别的用法是广泛的。它可以用于医疗场中，例如在秋季检测中。，也可以用于监视目的。动作识别的另一个重要用途是在人类计算机相互作用（HCI）的领域。在HCI中，我们关注的是设计Humans和计算机之间交流的最有效和直观的方式。这样的直观技术是使用手势进行相互作用。这取决于对用户执行的操作的成功识别。虚拟现实（VR）是HCI的一个子域，最近在研究中复兴。虽然在VR的许多方面都完成了许多开创性的工作，但仍然存在的一个空旷的问题是运动的问题。许多VR体验试图将有限的可用物理空间映射到更大的虚拟空间。这意味着不可能进行物理和虚拟身体翻译的一对一映射。解决了这一点，已经提出了许多人工运动技术，即传送，头部倾斜，在适当的位置等等。，将其行走在适当的位置是可以诱导更高水平的存在[2]，这在VR中是非常可取的。现有
面对人造：理解亲和力、可信度和对更现实的偏好
近年来，各公司一直在为由人工智能 (AI) 控制的数字虚拟代理开发更逼真的人脸。但用户对与此类虚拟代理互动有何感受？我们使用了一项受控实验室实验来检查用户对通过视频（即 Skype）以及非常逼真的虚拟形象出现的真实人类旅行代理的感知可信度、亲和力和偏好；一半的参与者（被误导性地）被告知虚拟形象是由人工智能控制的虚拟代理，而另一半则被告知虚拟形象由同一个人类旅行代理控制。结果表明，参与者认为视频人类代理更值得信赖，对他更有亲和力，并且比两个虚拟形象版本都更喜欢他。相信虚拟形象是由人工智能控制的虚拟代理的用户对代理的亲和力、可信度和偏好程度与相信虚拟形象由人类控制的用户相同。因此，使用逼真的数字化身会降低亲和力、可信度和偏好，但虚拟形象如何控制（由人还是机器）则没有影响。结论是，仅提高视觉保真度就能带来显著的积极变化，用户并不反对先进的人工智能模拟人类的存在，有些人甚至可能期待这样先进的技术。1. 简介
使用自回归语言模型设计现实的监管DNA
顺式调节元件（CRE），例如启动子和增强子，是调节基因表达的DNA序列。CRE的活性受到序列基序的顺序，组成和间距的影响，这些序列基序被称为转录因子（TFS）结合的序列基序。合成CRE具有特定特性。在这里，我们提出了Reglm，这是一个设计具有所需属性的合成CRE的框架，例如高，低或细胞类型 - 特定活动，并使用自回归语言模型与有监督的序列到功能模型结合。我们使用框架设计合成酵母启动子和细胞类型 - 特定的人类增强剂。我们证明，我们方法产生的合成CRE不仅被预测具有所需的功能，而且还包含类似于实验验证的CRE的生物学特征。reglm因此促进了现实的调节DNA元素的设计，同时提供了对顺式调节代码的见解。
一种用于现实的深度学习技术的混合方法......
本文介绍了一种使用心电图 (ECG) 早期检测心脏异常的新型定制混合方法。ECG 是一种生物电信号，有助于监测心脏的电活动。它可以提供有关心脏正常和异常生理的健康信息。早期诊断心脏异常对于心脏病患者避免中风或心脏猝死至关重要。本文的主要目的是检测可能损害心脏功能的关键心跳。首先，改进的 Pan-Tompkins 算法识别特征点，然后进行心跳分割。随后，提出了一种不同的混合深度卷积神经网络 (CNN) 在标准和实时长期 ECG 数据库上进行实验。这项工作成功地对几种心跳异常进行了分类，例如室上性异位搏动 (SVE)、心室搏动 (VE)、心室内传导障碍搏动 (IVCD) 和正常搏动 (N)。所获得的分类结果显示，使用 MIT-BIH 数据库的分类准确率达到 99.28%，F 1 分数为 99.24%，而使用实时获取的数据库的分类准确率下降为 99.12%。
现实的幻觉：一切皆能量、现实并非真实的科学证据
太阳系的图景将电子和质子描绘成微小的、固体的、类似行星的结构，它们围绕着原子中较大的内部中子旋转，这是完全错误的。电子、μ子、τ子、夸克和胶子没有内部结构，也没有物理尺寸，这意味着它们完全是虚幻的，或者换句话说，是由能量组成的。它们是零维的，更像是事件而不是事物。更糟糕的是，人们发现电子（带负电的粒子，不是真正的粒子）同时是波和粒子（波粒二象性）。电子以某种形式出现，具体取决于所涉及的实验。它们也很难被确定——毕竟，当一切都是能量时，很难让它保持在一个地方。科学家可以知道粒子的速度或位置，但不能同时知道两者。这就像警察在州际公路上以 150 英里/小时的速度记录一辆汽车，但却无法找到它来追赶它。高能粒子的另一个奇怪习性是它们可以同时出现在多个地方。电子和其他非粒子粒子被称为“叠加”，
Facebook 虚拟现实的关键问题：数据、权力和元宇宙
摘要：虚拟现实 (VR) 代表一种新兴的空间计算技术，它依赖于捕获和处理有关用户的数据（例如他们的身体及其与硬件的接口）或他们周围的环境。与一般的数字媒体非常相似，人们越来越担心谁会从 VR 这种数据密集型技术中受益，以及它潜在的数据传播危害可能在哪里。根据关键数据研究，我们研究了 Facebook 的 Oculus VR 案例——一种市场领先的 VR 技术，是他们元宇宙野心的核心。通过这个案例，我们认为 VR 作为一种数据密集型设备，并不是纯粹的好处，而是一种充满权力不平等的设备——它有可能加剧财富不平等、产生算法偏见并带来新形式的数字排斥。我们认为，迄今为止的政策对 VR 的参与有限，随着 VR 在社会中得到更广泛的应用，监管干预将需要进行。
对MXENES进行了现实的看法，用于二氧化碳的电化学还原
作为碳捕获和利用方面的一致努力的一部分，电化学二氧化碳还原反应（CO 2 RR）是实现圆形碳经济的有前途的方法。二维金属碳化物和氮化物（MXENES）由于其可调的电子和表面性能而被吹捧为CO 2 RR的一种有吸引力的材料，这为破坏了传统过渡金属催化剂的中间结合能的线性缩放关系提供了可能的途径。尽管有大量的理论研究对MXENES作为CO 2 RR电催化剂的乐观前景，但仍有无数的未解决的问题以及未开发的设计机会，需要进一步的实验性优化才能实现MXENES的承诺潜力。在此，我们讨论了MXENES如何打破上述比例关系，以及MXENES修饰的方法可以改善其催化性能，包括缺陷工程和MXENES异质结构。最后，我们通过总结了当前的挑战和可能带来的策略，以实现MXENES的潜力。
虚拟，增强和混合现实的人类机器人互动（VAM-HRI）
人类机器人互动（VAM-HRI）的虚拟，增强和混合现实的7次国际研讨会旨在将人类机器人互动（HRI），机器人技术和混合现实（MR）的研究人员汇集在一起，以应对与人类与机器人之间的混合现实互动相关的挑战。关键主题包括能够在混合现实中与人互动的机器人的开发，使用虚拟现实来创建互动机器人，设计增强现实的现实接口，以探索人类与机器人之间的沟通，探索与机器人学习的混合现实接口，对机器人以及机器人和虚拟机构的功能和最佳设计实践的比较分析以及最佳设计实践的比较分析。VAM-HRI 2024将基于2018年至2023年举行的Vamhri研讨会的成功，并在这个专业社区中进行了研究。今年的网站位于https：// vam-hri.github.io。