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重型电池电动卡车热系统中虚拟传感的机器学习建模
现代运输正在迅速迈向电气化，以改善可持续性并减少其碳足迹。电气化进度包括重型商用车，创造了在开发过程中引入新技术的机会。比较了由内燃机推动的传统卡车，电池电动卡车具有更复杂的热管理系统，需要最佳地操作以满足车辆范围和驾驶员机舱舒适度的要求。有效的热管理系统的开发正变得越来越基于模型，从详细的基于物理的模型到降低订单建模技术。开发减少虚拟感应订单模型的方法，可以降低卡车测试的成本并提高热系统开发的效率。 系统中的冷却液流量是特别感兴趣的，因为控制系统中的流量起着热管理的重要作用。 该项目研究了如何从基于物理的GT-Suite模型中生成定性数据，并用于构建两个不同的深度机器学习模型，以估算冷却系统中各个点的流量。 结果表明，开发的方法在估计该系统中的流量方面非常有效，并且准确性接近模拟测量值。 本报告得出结论，该方法提供了一种以令人满意的精度创建虚拟传感器的有效方法。开发减少虚拟感应订单模型的方法，可以降低卡车测试的成本并提高热系统开发的效率。系统中的冷却液流量是特别感兴趣的，因为控制系统中的流量起着热管理的重要作用。该项目研究了如何从基于物理的GT-Suite模型中生成定性数据，并用于构建两个不同的深度机器学习模型，以估算冷却系统中各个点的流量。结果表明，开发的方法在估计该系统中的流量方面非常有效，并且准确性接近模拟测量值。本报告得出结论，该方法提供了一种以令人满意的精度创建虚拟传感器的有效方法。该报告进一步提出了一种方法，通过将反馈环与PID控制器集成并利用Simulink环境中的虚拟传感器来确定所需冷却液流量的执行器设置。
附录 B：虚拟公共信息中心
2024 年 11 月 28 日晚上 7:00 至 8:00，项目团队成员通过 Zoom 主持了一个虚拟公共信息中心。约有 22 人参加了此次在线活动。市政府工作人员发表了演讲，讨论了皮克林的增长管理和城市结构，包括预计未来将容纳多少人和多少工作岗位、市政府必须遵守的省级和地区规则，以及想象未来城市内增长的方式、地点和形式的重要性。此外，演讲还谈到了战略增长领域、现有和正在发展的绿地社区、未来的绿地开发、现有社区、就业用地和城市设计。
VERA：虚拟环境记录注意力
摘要 — 患有注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 的儿童在日常生活中表现出不同的症状，例如难以集中注意力、冲动、难以调节运动功能等。最常用的治疗方法是药物治疗，但会产生副作用。另一种解决方案是行为治疗，但似乎并不比药物治疗效果更好，而且成本更高。一种越来越受关注的新方法是使用神经反馈 (NF) 来教患者自己调节症状，通过以可理解的形式可视化大脑活动。此外，虚拟现实 (VR) 是 ADHD 背景下 NF 的支持环境。然而，在进行 NF 之前，确定与症状表现相对应的生理信号特征非常重要。我们在此提出了一个新框架，该框架基于可嵌入 VR 耳机的设备对脑电图 (EEG) 和视线方向的联合测量，目标是估计注意力状态。在信号采集的同时，执行注意力任务来标记生理信号。从信号中提取特征，并应用机器学习 (ML) 模型来检索注意力状态。这项初步研究提供了令人鼓舞的结果，能够在多种情况下做出正确的分类。此外，带有标记生理信号的数据集正在开发中。这将有助于更好地理解 ADHD 症状背后的机制。关键词 —虚拟现实、眼动追踪、脑机接口、机器学习
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
在教学中整合虚拟实验室 - 学习
校长，塞尔索尔·拉吉高中摘要虚拟实验室已成为现代教育中的变革性工具，提供了沉浸式，互动和成本效益的学习经验。通过将虚拟实验室整合到教学中，教育工作者可以弥合理论知识和实际应用之间的差距，尤其是在科学，技术，工程和数学（STEM）学科中。这些数字平台模拟了现实世界的实验，使学生能够在无风险，受控的环境中进行复杂的程序。虚拟实验室集成通过克服地理和资源相关的约束来增强可访问性，从而确保为多样化的学生群体提供公平的学习机会。它还促进了个性化的学习，使学习者可以根据需要以自己的节奏进行进步，并根据需要重新审视概念。教育工作者受益于虚拟实验室平台提供的数据分析，使他们能够根据学生表现量身定制教学策略。将虚拟实验室整合到课程中，促进了批判性思维，解决问题的技能和技术素养，与21世纪劳动力的需求保持一致。尽管诸如初始设置成本和对数字基础架构的需求之类的挑战，但长期收益（从增加学生参与度到模拟现实世界情景的能力），但在现代教学法中的重要性。此摘要探讨了虚拟实验室对革命教育的潜力，为更具包容，引人入胜和创新的学习环境铺平了道路。引言技术将技术融入教育已深刻地改变了传统的教学实践，从而实现了更多的互动和学生的方法。在这些技术进步中，虚拟实验室是创新的工具，可以弥合理论概念和实际应用之间的差距。虚拟实验室是模拟环境，学习者可以在其中执行实验，操纵变量并在受控的，无风险的数字空间中观察结果。它们迎合了广泛的学科，特别是科学，技术，工程和数学（STEM）领域，提供了非常模仿现实世界实验室环境的经验。n eed for vrtual l ab i ntegration对虚拟实验室整合的需求源于传统教育系统所面临的几个挑战。有限的实验室访问权限，高运营成本，安全问题和资源限制通常会阻碍有效的实践学习。虚拟实验室通过提供可扩展且可访问的解决方案来解决这些问题，使来自不同背景的学生能够实践
评估虚拟个人的开发和使用...
摘要：智能的个人助理（IPA）和虚拟个人助理（VPA）近年来迅速发展，改变了用户如何在个人和专业领域与数字技术互动。这些系统由人工智能和自然语言处理提供支持，旨在简化任务，提高生产率并提高可访问性，使用户能够通过语音或文本命令来管理其日常时间表，安排问题并执行常规功能。研究强调了它们不断扩展到各种平台中，从移动设备和智能扬声器到专门的操作系统，这些操作系统扩大了VPA的功能范围。研究表明，用户满意度和互动效果受到个性化程度的影响，高级用户建模技术使这些系统能够根据个人偏好和使用模式调整响应。，随着这些进步，安全和隐私问题变得越来越突出，尤其是在第三方应用程序和语音控制功能的功能中，可以将用户数据暴露于未经授权的访问或滥用。解决这些漏洞对于培养信任和鼓励广泛采用这些技术至关重要。补充，可访问性的作用至关重要，因为VPA应满足各种用户需求，包括具有不同水平的技术专长，不同语言和特定可访问性要求的用户需求。由AI驱动的助手（例如针对特定操作系统量身定制的助手）的现实实现，证明了VPA的多功能性，但也强调需要持续提高可用性，响应能力和CONTEXTUAL认识，以提供无缝和自然的用户体验。最终，VPA的未来在于通过平衡高级能力与Strin-Gent安全协议，道德考虑和包容性设计来克服这些挑战，为一代更聪明，安全和用户以用户为中心的数字助理铺平了道路。
从体现的头像的角度来看，调节了替代性痛苦和愉悦的时间动态：一项合并的沉浸式虚拟现实和脑电图研究
。CC-BY 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本（未经同行评审认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2025年1月29日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2024.06.14.598683 doi：biorxiv Preprint
将 DNN 从本地加速到云端虚拟化 FPGA：趋势调查
现场可编程门阵列（FPGA）被广泛用于本地加速深度神经网络（DNN）算法，具有高计算吞吐量和能效。虚拟化FPGA和在云端部署FPGA正成为越来越有吸引力的DNN加速方法，因为它们可以增强计算能力，实现跨多用户的按需加速。在过去的五年中，研究人员广泛研究了基于FPGA的DNN加速器的各个方向，例如算法优化、架构探索、容量改进、资源共享和云构建。然而，以前的DNN加速器调查主要集中于在本地FPGA上优化DNN性能，而忽略了将DNN加速器放置在云端FPGA中的趋势。在本研究中，我们深入研究了基于FPGA的DNN加速器中使用的技术，包括但不限于架构设计、优化策略、虚拟化技术和云服务。此外，我们还研究了 DNN 加速器的演进，例如从单个 DNN 到框架生成的 DNN、从物理到虚拟化 FPGA、从本地到云、从单用户到多租户。我们还确定了云端 DNN 加速的重大障碍。本文增强了对基于 FPGA 的 DNN 加速器演进的当前理解。
虚拟筛选化合物，以鉴定针对肝癌中RACK1受体的潜在药物候选物
讨论肝癌已迅速成为全球重要的健康问题，每年夺去数百万的生命。这种疾病的越来越多的患病率对全球医疗保健系统造成了沉重的负担，这使得发现有效治疗是紧迫的问题。通过广泛的文献调查和研究，已经确定了与肝癌相关的特定上调基因，从而为治疗干预提供了潜在的分子靶标。寻求寻找有效治疗肝癌的治疗方法传统上是一个费力且耗时的过程。传统的药物设计方法涉及多年的实验和临床试验，通常需要很长时间才能开发新的药物。这个漫长的过程虽然彻底，但延迟了迫切需要的患者潜在的挽救生命治疗的可用性。近年来，基于计算机的方法的兴起彻底改变了药物发现和设计。这些在计算机技术中为研究人员提供了强大的工具，可以在实验室进行物理测试或制造之前预测和分析潜在的候选药物及其分子靶标之间的相互作用。这种计算转移大大减少了与传统药物开发相关的时间和成本。通过实际上模拟化合物与靶蛋白的结合，研究人员可以快速筛选数千种化合物，从而缩小最有希望的候选者以进行进一步研究。这种方法加速了整个药物开发管道，使研究人员能够专注于在打击肝癌等疾病中成功的可能性最高的化合物。传统的药物设计过程不仅需要识别有效的化合物，还需要进行大量的临床前和临床测试以确保安全性和有效性。
听觉线索对虚拟现实环境中自然视觉刺激的神经元反应的影响
虚拟现实环境为研究脑机接口 (BCI) 在现实环境中的性能提供了绝佳的机会。由于现实世界的刺激通常是多模态的，它们的神经元整合会引发复杂的反应模式。为了研究额外的听觉提示对视觉信息处理的影响，我们使用虚拟现实来模拟工业环境中的安全相关事件，同时记录脑电图 (EEG) 信号。我们模拟了一个在传送带系统上移动的盒子，其中两种类型的刺激（爆炸和燃烧的盒子）会中断正常操作。来自 16 名受试者的记录分为两个子集，一个是纯视觉实验，另一个是视听实验。在纯视觉实验中，两种刺激的反应模式引发了类似的模式——视觉诱发电位 (VEP)，然后是枕叶-顶叶上的事件相关电位 (ERP)。此外，我们发现感知到的事件严重程度反映在信号幅度中。有趣的是，额外的听觉提示对先前的发现产生了双重影响：在爆炸盒刺激的情况下，P1 成分被显著抑制，而燃烧盒刺激下 N2c 则有所增强。这一结果凸显了多感官整合对现实 BCI 应用性能的影响。事实上，我们观察到基于混合特征提取（方差、功率谱密度和离散小波变换）和支持向量机分类器的检测任务的离线分类准确度发生了变化。在爆炸的情况下，与仅视觉实验相比，视听实验的准确度略有下降，为 -1.64%。相反，当存在额外的听觉提示时，燃烧盒的分类准确度增加了 5.58%。因此，我们得出结论，特别是在具有挑战性的检测任务中，当 BCI 应该在（多模态）真实世界条件下运行时，考虑多感官整合的潜力是有利的。