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基于模拟的机器人辅助手术训练的多感官指导和反馈：视觉，触觉和视觉效果的初步比较
摘要 - 如今，机器人辅助手术培训越来越依赖于基于计算机的模拟。但是，这种培训技术的应用仍仅限于实践培训的早期阶段。为扩大模拟器的实用性，最近研究了多感官反馈增强。本研究旨在将视觉和触觉域中的初始预测（指导）和随后的基于错误的基于错误（反馈）训练增强结合起来。32名参与者通过使用DA Vinci Research套件的外科医生控制台进行了30项虚拟现实任务的重复。这些受训者被随机且平均分为四组：一组没有训练增强，而其他小组分别进行了视觉，触觉和视觉狂热的增强。结果表明，在所有实验组的对照组的任务完成功能中，最初是由指南引入的显着改进。在准确性方面，实验组在训练结束时表现优于对照组。特定的视觉引导和触觉反馈在误差减少中起着重要作用。对长期学习的进一步研究可以更好地描述这些感觉域中的指导和反馈的最佳组合。
永久选拔申请 – 人工智能、信息技术和视觉效果领域工人试点计划 – (PP AI/IT-VE) – AI 流程
必须按照部长的要求向部长提交《人权和自由宪章》中所表达的民主价值观和魁北克价值观学习证明。在适当的时候，一条消息将发送到您的 Arrima 帐户，邀请您采取必要步骤获取民主价值观和魁北克价值观学习证明。从该日起，您将有 60 天的时间来获取民主价值观和魁北克价值观学习证明。根据您的居留许可，您有两种选择：完成在线评估或参加 Objectif Intégration 信息会议。
DECA指南 - 国际商业计划
允许。参与者自己必须设置视觉效果。车轮手推车，移动皮带或类似物品可能不会用于将视觉效果带入该区域。设置时间包含在总演示时间中。参与者必须提供自己的材料和设备。将不提供电力或互联网连接。不允许替代电源（例如小发电机）。声音。
DREAKS结构：通过合成数据生成了解幻灯片和用户界面
计算理解视觉设计的基本结构，例如演示幻灯片和用户界面（UIS），使机器能够为盲人的人解释和描述视觉效果[44,51,72,84]，将布局重新制定为新设备[37,38] [37,38]，并基于用户能力个性化[20,54,56,77]。但是，构建启用这些功能的基础机器学习模型需要劳动密集型的数据收集和注释，这必须针对每种输入进行。我们提出了一种通过生成和渲染代码生成合成的结构化视觉效果的方法（图1）。我们的方法涉及三个阶段：首先，我们根据设计原理和目标任务创建具有大语言模型（LLM）的设计思想；其次，我们基于这些设计思想来生成标记的声明语言，例如HTML代码，以表示结构化的视觉效果；第三，我们过滤，后处理和渲染代码以生成最终的注释数据集。虽然我们的方法适用于各种类型的结构化视觉效果，但我们将方法应用于缺乏用于计算建模的高质量，公共数据集的两个应用程序域：演示幻灯片和UI屏幕截图。
研究文章 /AraştırmaMakalesi在算法社会中与人工智能的虚假信息：政治领导人的分析< / div>
摘要这项研究分析了政府和极端主义团体在算法社会的宣传活动中具有人工智能，大数据和算法所产生的宣传视觉效果，尤其是在社交动荡时期的选举期间。该研究的重点是这些视觉模型对虚假信息过程的贡献。在这种情况下，有两个研究的样本：第一个是：使用人工智能图像模型唐纳德·特朗普（Donald Trump）制作的虚假信息图像和视频，唐纳德·特朗普（Donald Trump）是美国前总统。第二个是：为共和党人民党（CHP）的前领导人KEMALKılıçdaroğlu制作的虚假图像和视频，土耳其的左心中心政党，并在社交媒体上流传。通过描述性分析方法的研究人员分析了所产生的视觉内容，这些人工智能支持的视觉效果是通过确定这些视觉效果的“准确性”来评估的。该研究旨在了解人工智能产生的视觉效果如何影响选择过程并揭示这些技术的益处和损害。
DECA 指南 - 独立商业计划
允许。参与者必须自行设置视觉效果。不得使用带轮推车、移动带或类似物品将视觉效果带入该区域。设置时间包含在总演示时间中。参与者必须提供自己的材料和设备。不提供电力或互联网连接。不允许使用小型发电机等替代电源。可以使用声音，只要音量保持在对话水平即可。
