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World File Search System身临其境
探索人工智能和计算技术在艺术博物馆的潜力
摘要。该研究旨在探索如何使用人工智能 (AI) 和计算技术在博物馆参观环境中创造更具沉浸感和愉悦感的体验。具体而言，该研究旨在确定如何利用人工智能和计算技术来丰富游客的体验，包括提供交互式内容、自动个性化和实时访问相关信息。此外，该研究将评估人工智能和计算技术支持改进博物馆内数据分析和资源利用的潜力，例如增强策展、数字保存和增加与观众的互动。该研究采用了定性方法，利用对博物馆专业人士的采访和对博物馆游客的调查来收集游客体验数据。对数据进行了分析，以确定人工智能和计算技术在艺术博物馆中的当前和潜在用途。研究结果表明，人工智能和计算技术目前正被用于促进藏品访问、旅游指导和教育活动，而新兴技术有望提供更加身临其境和个性化的游客体验。这项研究的结果表明，人工智能和计算技术可以在增强游客的博物馆体验方面发挥重要作用。该研究为艺术博物馆利用人工智能和计算技术来优化游客参与度并与艺术作品建立更有意义的联系提供了建议。
使用压电传感器实现人工智能驱动的触觉反馈
摘要 本文探讨了压电传感器在外科手术机器人假肢中的创新应用，强调了它们在精细手术过程中增强触觉反馈的潜力。压电传感器可以有效地将机械压力和振动转换为电信号，为外科医生实时感受和解释力、纹理和其他表面特征提供了重要手段。通过基于云的系统生成和传输触觉反馈的能力允许创建触觉模式数据库，从而能够在手术过程中自动识别特定的触觉交互。人工智能 (AI) 的集成通过从收集的数据中学习、预测未来的交互和优化模式识别进一步增强了系统。此外，将压电传感器与其他类型的传感输入（例如温度和应变计）相结合，可以实现多维反馈系统。这会带来身临其境的体验，使外科医生能够精确控制他们的机器人工具。通过人工智能和数据收集不断改进这些系统，为机器人手术的未来发展带来了巨大的潜力，从而实现更准确、更安全的手术和更好的患者治疗效果。这项研究强调了人工智能驱动的多感官反馈系统在增强机器人辅助手术能力方面的变革性影响。
参谋长与战略主任
纽约市博物馆促进了对世界上最具影响力的大都市中城市生活独特本质的理解。它通过庆祝，记录和解释城市的过去，现在和未来来吸引游客。成立于1923年，纽约市博物馆（MCNY）展示了该市独特的故事和文化宝藏。该国的第一个也是最大的城市博物馆，McNy每年在历史，流行文化和艺术的交汇处，每年为200,000人提供身临其境的展览和计划，包括30,000名学生和教育者。通过沉浸式展览和计划，麦克尼福斯特共享身份，公民骄傲和参与以及对纽约人的社会凝聚力。MCNY正在发起一系列变革性计划，以增加对展览和收藏的访问；发展访客和教育宣传；更好地为其标志性城市服务。参谋长和战略主管是执行团队的动态和战略领导者，将负责领导特殊项目，包括战略计划和新业务计划；促进部门之间的协调和沟通；确保跨部门的机构目标保持一致；并代表博物馆作为其领导团队的成员。这是直接向总统报告的全职，定期职位。角色和职责：
DOI：https://doi.org/10.48009/2_iis_2024_132 将人工智能 (AI) 融入游戏开发，提升多样化游戏元素 Vasilka Chergarova，佛罗里达国际大学，vchergar@fiu.edu Mel Tomeo，迈阿密戴德学院，mtomeo@mdc.edu Heidi Morgan，南加州大学，hlmorgan@isi.edu Sandra Andrade，迈阿密戴德学院，sandrad1@mdc.edu
本研究考察了人工智能 (AI) 在游戏开发中的变革潜力，旨在解决传统游戏开发方法面临的挑战并增强玩家体验。探讨了游戏中人工智能的历史演变和当前趋势，强调了人工智能的日益融合及其对游戏玩法的影响。确定了传统游戏开发中的关键挑战，包括手工制作内容和静态人工智能行为的局限性。研究了人工智能在游戏开发中的各种应用，例如角色行为建模、对手人工智能、程序内容生成、动态难度调整和自然语言处理。实施策略部分概述了技术考虑因素、开发方法以及将人工智能集成到游戏开发流程中的可用工具和框架。研究了在游戏玩法的不同方面利用人工智能技术的成功游戏案例研究，强调了它们对玩家参与度和留存率的影响。本研究最后总结了主要发现，重申了人工智能在塑造游戏开发未来方面的重要性，并敦促开发人员采用人工智能技术来创造创新和身临其境的游戏体验。关键词：人工智能、游戏开发、游戏玩法增强、对手智能、程序内容生成、交互式体验、游戏创新
创建增强物联网：一个使物联网设备与增强和混合现实系统相互通信的开源框架
摘要：增强现实 (AR) 和混合现实 (MR) 设备在过去几年中取得了长足的发展，提供了身临其境的 AR/MR 体验，允许用户与放置在现实世界中的虚拟元素进行交互。然而，要让 AR/MR 设备充分发挥其潜力，必须更进一步，让它们与周围的物理元素协作，包括属于物联网 (IoT) 的对象。不幸的是，AR/MR 和 IoT 设备通常使用异构技术，这使它们的相互通信变得复杂。此外，互通机制的实现需要具有必要技术经验的专业开发人员的参与。为了解决此类问题，本文提出使用一个框架，该框架可以轻松集成 AR/MR 和 IoT 设备，使它们能够动态和实时通信。所提出的 AR/MR-IoT 框架利用了标准和开源协议和工具，如 MQTT、HTTPS 或 Node-RED。在详细介绍了框架的内部工作原理之后，通过一个实际用例说明了它的潜力：可以通过 Microsoft HoloLens AR/MR 眼镜进行监控和控制的智能电源插座。对这种实际用例的性能进行了评估，并证明了所提出的框架在正常运行条件下能够在不到 100 毫秒的时间内响应交互和数据更新请求。
![arxiv：2302.11129v1 [CS.HC] 2023年2月22日](/simg/a\a8d13b5b48ad7b0636951ad07d9ef4a81c90dda4.webp)
arxiv：2302.11129v1 [CS.HC] 2023年2月22日
先前的研究表明，自然行走会降低VR病的可疑性。但是，许多用户戴着可以在房间规模的空间中免费行走的VR耳机时仍然会出现VR病。本文研究了用户使用脑电图（EEG）耳机和全身运动捕获系统在身临其境的虚拟环境中行走时，研究VR疾病和姿势不稳定性。该实验通过逐渐增加了用户的检测阈值而逐渐增加翻译的增长来引起VR疾病。患有和没有VR疾病症状的参与者之间的小组间比较发现姿势稳定性有显着差异，但在步行过程中没有步态模式上的差异。在脑电图分析中，患有VR病的组显示出α功率的降低，α功率降低了，这种现象先前与更高的工作量和维持姿势控制的努力有关。相比之下，没有VR疾病的组表现出与认知运动控制相关的大脑活动。脑电图结果提供了对姿势不稳定理论的新见解：VR病的参与者可以以更高的认知工作量为代价保持其姿势稳定性。我们的结果还表明，低频功率的分析可以补充固定和移动VR设置中连续VR疾病检测的行为数据。
联想 Q24i-20 显示器 - 超薄，壮观！
轻薄、时尚、性能卓越——联想 Q24i-20 显示器不仅能满足您的所有需求，还能满足您的更多需求。23.8 英寸 FHD（1920 x 1080）超大平面转换显示屏可满足您的所有需求——无论您是学生还是在家办公的专业人士。借助 120% sRGB 色彩空间显示屏，即使从广视角也可以看到鲜艳的色彩。该显示器配有时尚的镀铬高度可调支架，可提供极致的观看舒适度。其独特的设计是一项非凡的工程壮举，兼具风格和功能性。此外，支架还配有一个方便的集成手机支架，可安全放置您的智能手机。它采用自然低蓝光技术（经 TÜV Eyesafe 和 TÜV Hardware Low Blue Light 认证），可减少有害蓝光，不会产生任何色彩失真，并且无需任何设置，对眼睛无害。这款显示器采用超薄的 7.1 毫米外形，简约而美观。配备强劲的双 3W 扬声器系统，让您获得身临其境的体验。这款显示器在软件方面也非常强大。它与联想 Artery 软件兼容¹，可让您快速轻松地调整显示器控件。现在，您可以校准显示器显示性能、选择高级显示设置并定义颜色范围。查看联想 Q24i-20。您不太可能想看看其他产品。
在沉浸式虚拟现实体验中，从脑电图中解码主观情绪唤醒
抽象的沉浸式虚拟现实（VR）实现了自然主义的神经科学研究，同时进行了实验控制，但动态和互动刺激构成了方法论挑战。我们在这里探索了情绪唤醒，情感经验的基本特性和自然主义刺激下的枕骨 - 枕α功率之间的联系：37名年轻健康的成年人完成了沉浸式的VR体验，其中包括越过的越野车，并记录了他们的EEG，而他们的EEG被记录。然后，他们在观看经验重播的同时，不断地评估自己的主观情感唤醒。通过（1）分解连续的脑电图信号，同时通过（1）分解α功率和唤醒等级之间的启动，并通过（2）解码高唤醒和低唤醒时期的高唤醒时期，通过（1）分解连续的EEG信号，通过（1）分解连续的EEG信号，通过（1）分解连续的EEG信号，通过（1）分解连续的EEG信号，通过（1）分解连续的EEG信号，以高和低唤醒的方式通过（2）使用区分的常见的短暂的空间记忆和长期的长期恢复性的Neural Neural re recrillent neural recor re recor remanter，对情绪唤醒和parieto-cipipital Alpha功率之间的关联进行了测试和确认。我们成功地结合了脑电图和自然主义的身临其境的VR经验，以扩展有关情绪唤醒神经生理学的先前发现，对现实世界的神经科学。
模拟学生：用于教师培训的 AI 聊天机器人
摘要：本文介绍了一种聊天机器人的开发，该聊天机器人旨在模拟 3D 虚拟环境中的学生，用于职前教师培训。研究人员使用基于生成预训练的 Transformer 的深度神经网络模型，使用来自真实课堂对话的语言资源数据创建了一个人工智能聊天机器人。结果表明，聊天机器人需要通过额外的编程进行微调。该程序旨在用于未来虚拟模拟教师培训的研究。简介 虚拟 3D 环境为职前教师培训提供了一个方便且身临其境的空间。在这些虚拟空间中，职前教师可以练习课堂话语和课堂管理，而无需在实际课堂环境中与真实学生一起进行此类培训的实际困难（Dieker 等人，2014 年）。目前，大多数 3D 虚拟教师培训环境严重依赖木偶学生化身，以避免与机器生成的话语相关的自然语言处理的复杂性（例如，Cohen 等人，2020 年）。木偶化身会降低对话的真实性，并且还会耗费大量资源，因为必须雇用个人来扮演学生的角色。因此，本研究开发了一种聊天机器人，可用于对学生虚拟代理进行编程，以模拟真实的科学、技术、工程和数学 (STEM) 课堂环境以用于培训目的。
人工智能及其在营销中的应用概述，重点关注大型语言模型
物联网、大数据分析、区块链和人工智能 (AI) 等新兴技术极大地改变了业务运营。其中，AI 脱颖而出，成为最新、最具影响力的革命性营销实践。全球专业人士正在积极寻求适合其营销需求的 AI 解决方案。对现有文献的系统回顾可以突出 AI 在营销中的重要性并揭示未来的研究途径。将大数据源和 AI 工具整合到营销实践中代表着对传统方法的背离，开创了营销教育的新时代。本文探讨了营销领域 AI 的最新进展，重点介绍了这些发展如何使从业者能够有效地导航和利用广泛而复杂的数据集进行预测分析。通过整合大数据和 AI，营销策略现在可以直接与执行保持一致，从而增强战略规划和营销结果预测。然而，采用这些技术需要转向自适应学习方法，超越传统的评估方法，以更好地适应当今营销环境的动态特性。向大数据和人工智能驱动方法的过渡使专家能够满足现代营销格局不断变化的需求。这种转变通过利用大型语言模型等尖端人工智能技术超越了传统分析，并通过角色扮演模拟等创新学习体验提高了大数据的利用率。这种整合不仅拓宽了营销人员的分析能力，而且还促进了对数据驱动决策的更身临其境和体验式的理解。