Covid19 Pandemary已经证明了需要远程学习和虚拟学习应用,如虚拟现实(VR)和基于平板电脑的解决方案。开发人员创建复杂的学习情景是非常耗时的,可能需要一年多。使用系统分析师,开发人员和3D艺术家的团队也是昂贵的。有要求提供简单的方法,使讲师能够为其实验室教程创建自己的内容。已经开发了开发通用模型的研究,以便为需要与实验室资源进行实际交互的科目的半自动创建虚拟学习工具。除了用于创建数字双胞胎的系统之外,还提出了一种描述为电动实验室教程创建虚拟学习应用程序的案例研究。
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MetaVerse,巨大的虚拟物理网络空间,为艺术家带来了前所未有的机会,将我们的身体环境的每个角落与数字创造力混合。本文对计算艺术进行了全面的调查,其中七个关键主题与成权相关,描述了混合虚拟物理现实中的新颖艺术品。主题首先涵盖了MetaVerse的建筑元素,例如虚拟场景和字符,听觉,文本元素。接下来,已经反映了诸如沉浸式艺术,机器人艺术和其他用户以其他用户的方法提供了沉浸式艺术,机器人艺术和其他用户中心的若干非凡类型的新颖创作。最后,我们提出了几项研究议程:民主化的计算艺术,数字隐私和搬迁艺术家的安全性,为数字艺术品,技术挑战等等的所有权认可。该调查还担任艺术家和搬迁技术人员的介绍材料,以开始在超现实主义网络空间领域创造。
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数字化和自动化方面的快速进步导致医疗保健的加速增长,从而产生了新型模型,这些模型正在创造新的渠道,以降低成本。 Metaverse是一项在数字空间中的新兴技术,在医疗保健方面具有巨大的潜力,为患者和医生带来了现实的经验。荟萃分析是多种促成技术的汇合,例如人工智能,虚拟现实,增强现实,医疗设备,机器人技术,量子计算等。通过哪些方向可以探索提供优质医疗保健治疗和服务的新方向。这些技术的合并确保了身临其境,亲密和个性化的患者护理。它还提供自适应智能解决方案,以消除医疗保健提供者和接收器之间的障碍。本文对医疗保健的荟萃分析提供了全面的综述,强调了最新技术的状态,即采用医疗保健元元的能力技术,潜在的应用程序和相关项目。还确定了用于医疗保健应用的元元改编的问题,并强调了合理的解决方案作为未来研究方向的一部分。
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Large language models trained for code generation can be applied to speaking virtual worlds into existence (creating virtual worlds). In this work we show that prompt-based methods can both accelerate in-VR level editing, as well as can become part of gameplay rather than just part of game development. As an example, we present Codex VR Pong which shows non-deterministic game mechanics using generative processes to not only create static content but also non-trivial interactions between 3D objects. This demonstration naturally leads to an integral discussion on how one would evaluate and benchmark experiences created by generative models - as there are no qualitative or quantitative metrics that apply in these scenarios. We conclude by discussing impending challenges of AI-assisted co-creation in VR.
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在迅速增长的海上风电场市场中出现了增加风力涡轮机尺寸和距离的全球趋势。在英国,海上风电业于2019年生产了英国最多的电力,前一年增加了19.6%。目前,英国将进一步增加产量,旨在增加安装的涡轮机容量74.7%,如最近的冠村租赁轮次反映。通过如此巨大的增长,该部门现在正在寻求机器人和人工智能(RAI),以解决生命周期服务障碍,以支持可持续和有利可图的海上风能生产。如今,RAI应用主要用于支持运营和维护的短期目标。然而,前进,RAI在海上风基础设施的全部生命周期中有可能发挥关键作用,从测量,规划,设计,物流,运营支持,培训和退役。本文介绍了离岸可再生能源部门的RAI的第一个系统评论之一。在当前和未来的要求方面,在行业和学术界的离岸能源需求分析了rai的最先进的。我们的评论还包括对支持RAI的投资,监管和技能开发的详细评估。通过专利和学术出版数据库进行详细分析确定的关键趋势,提供了对安全合规性和可靠性的自主平台认证等障碍的见解,这是自主车队中可扩展性的数字架构,适应性居民运营和优化的适应性规划人机互动对人与自治助理的信赖伙伴关系。
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In this chapter, we review and discuss the transformation of AI technology in HCI/UX work and assess how AI technology will change how we do the work. We first discuss how AI can be used to enhance the result of user research and design evaluation. We then discuss how AI technology can be used to enhance HCI/UX design. Finally, we discuss how AI-enabled capabilities can improve UX when users interact with computing systems, applications, and services.
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无线电接入网络(RAN)技术继续见证巨大的增长,开放式运行越来越最近的势头。在O-RAN规范中,RAN智能控制器(RIC)用作自动化主机。本文介绍了对O-RAN堆栈相关的机器学习(ML)的原则,特别是加强学习(RL)。此外,我们审查无线网络的最先进的研究,并将其投入到RAN框架和O-RAN架构的层次结构上。我们在整个开发生命周期中提供ML / RL模型面临的挑战的分类:从系统规范到生产部署(数据采集,模型设计,测试和管理等)。为了解决挑战,我们将一组现有的MLOPS原理整合,当考虑RL代理时,具有独特的特性。本文讨论了系统的生命周期模型开发,测试和验证管道,称为:RLOPS。我们讨论了RLOP的所有基本部分,包括:模型规范,开发和蒸馏,生产环境服务,运营监控,安全/安全和数据工程平台。根据这些原则,我们提出了最佳实践,以实现自动化和可重复的模型开发过程。
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在过去的十年中,数字双胞胎的概念在受欢迎程度上爆发了,但围绕其多个定义,其新颖性作为新技术的新颖性以及其实际适用性仍然存在,尽管进行了许多评论,调查和新闻稿,但其实际适用性仍然存在。探索了数字双胞胎一词的历史,以及其在产品生命周期管理,资产维护和设备车队管理,运营和计划领域的初始背景。还基于七个基本要素提供了一个最小可行的框架来利用数字双胞胎的定义。还概述了采用DT方法的DT应用程序和行业的简短旅行。预测维护领域突出了数字双胞胎框架的应用,并使用基于机器学习和基于物理的建模的扩展。采用机器学习和基于物理的建模的组合形成混合数字双胞胎框架,可以协同减轻隔离使用时每种方法的缺点。还讨论了实践实施数字双胞胎模型的关键挑战。随着数字双技术的快速增长及其成熟,预计将实现实质性增强工具和解决方案的巨大希望,以实现智能设备的智能维护。
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Hololens(Microsoft Corp.,WA Redmond,WA)是一款头饰,光学透明的增强现实展示,是最近提高医学增强现实研究的主要参与者。在医疗环境中,HoloLens使医生能够立即了解患者信息,直接与他们对临床方案的看法,医学生,可以更好地了解复杂的解剖学或程序,甚至可以通过执行治疗任务。改进,沉浸式指导。在这篇系统的综述中,我们提供了有关医疗领域第一代霍洛伦斯在2016年3月发布到2021年的全面使用的全面概述,一直关注其继任者霍洛伦斯2号。通过系统搜索PubMed和Scopus数据库确定了171个相关出版物。我们分析了这些出版物的预期用例,注册和跟踪的技术方法,数据源,可视化以及验证和评估。我们发现,尽管已经显示出在各种医学场景中使用Hololens的可行性,但在精确,可靠性,可用性,工作流程和感知方面的努力增加了在临床实践中建立AR。
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机器学习传感器代表了嵌入式机器学习应用程序未来的范式转移。当前的嵌入式机器学习(ML)实例化遭受了复杂的整合,缺乏模块化以及数据流动的隐私和安全问题。本文提出了一个以数据为中心的范式,用于将传感器智能嵌入边缘设备上,以应对这些挑战。我们对“传感器2.0”的愿景需要将传感器输入数据和ML处理从硬件级别隔离到更广泛的系统,并提供一个薄的界面,以模拟传统传感器的功能。这种分离导致模块化且易于使用的ML传感器设备。我们讨论了将ML处理构建到嵌入式系统上控制微处理器的软件堆栈中的标准方法所带来的挑战,以及ML传感器的模块化如何减轻这些问题。 ML传感器提高了隐私和准确性,同时使系统构建者更容易将ML集成到其产品中,以简单的组件。我们提供了预期的ML传感器和说明性数据表的例子,以表现出来,并希望这将建立对话使我们朝着传感器2.0迈进。
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事实证明,在学习环境中,社会智能代理(SIA)的部署在不同的应用领域具有多个优势。社会代理创作工具使场景设计师能够创造出对SIAS行为的高度控制的量身定制体验,但是,另一方面,这是有代价的,因为该方案及其创作的复杂性可能变得霸道。在本文中,我们介绍了可解释的社会代理创作工具的概念,目的是分析社会代理的创作工具是否可以理解和解释。为此,我们检查了创作工具Fatima-Toolkit是否可以理解,并且从作者的角度来看,其创作步骤可以解释。我们进行了两项用户研究,以定量评估Fatima-Toolkit的解释性,可理解性和透明度,从场景设计师的角度来看。关键发现之一是,法蒂玛 - 库尔基特(Fatima-Toolkit)的概念模型通常是可以理解的,但是基于情感的概念并不那么容易理解和使用。尽管关于Fatima-Toolkit的解释性有一些积极的方面,但仍需要取得进展,以实现完全可以解释的社会代理商创作工具。我们提供一组关键概念和可能的解决方案,可以指导开发人员构建此类工具。
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培训和测试监督对象检测模型需要大量带有地面真相标签的图像。标签定义图像中的对象类及其位置,形状以及可能的其他信息,例如姿势。即使存在人力,标签过程也非常耗时。我们引入了一个新的标签工具,用于2D图像以及3D三角网格:3D标记工具(3DLT)。这是一个独立的,功能丰富和跨平台软件,不需要安装,并且可以在Windows,MacOS和基于Linux的发行版上运行。我们不再像当前工具那样在每个图像上分别标记相同的对象,而是使用深度信息从上述图像重建三角形网格,并仅在上述网格上标记一次对象。我们使用注册来简化3D标记,离群值检测来改进2D边界框的计算和表面重建,以将标记可能性扩展到大点云。我们的工具经过最先进的方法测试,并且在保持准确性和易用性的同时,它极大地超过了它们。
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通过整合人类的知识和经验,人在循环旨在以最低成本培训准确的预测模型。人类可以为机器学习应用提供培训数据,并直接完成在基于机器的方法中对管道中计算机中的难以实现的任务。在本文中,我们从数据的角度调查了人类循环的现有工作,并将它们分为三类具有渐进关系:(1)从数据处理中提高模型性能的工作,(2)通过介入模型培训提高模型性能,(3)系统的设计独立于循环的设计。使用上述分类,我们总结了该领域的主要方法;随着他们的技术优势/弱点以及自然语言处理,计算机愿景等的简单分类和讨论。此外,我们提供了一些开放的挑战和机遇。本调查打算为人类循环提供高级别的摘要,并激励有兴趣的读者,以考虑设计有效的循环解决方案的方法。
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A digital twin is defined as a virtual representation of a physical asset enabled through data and simulators for real-time prediction, optimization, monitoring, controlling, and improved decision-making. Unfortunately, the term remains vague and says little about its capability. Recently, the concept of capability level has been introduced to address this issue. Based on its capability, the concept states that a digital twin can be categorized on a scale from zero to five, referred to as standalone, descriptive, diagnostic, predictive, prescriptive, and autonomous, respectively. The current work introduces the concept in the context of the built environment. It demonstrates the concept by using a modern house as a use case. The house is equipped with an array of sensors that collect timeseries data regarding the internal state of the house. Together with physics-based and data-driven models, these data are used to develop digital twins at different capability levels demonstrated in virtual reality. The work, in addition to presenting a blueprint for developing digital twins, also provided future research directions to enhance the technology.
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信号处理是几乎任何传感器系统的基本组件,具有不同科学学科的广泛应用。时间序列数据,图像和视频序列包括可以增强和分析信息提取和量化的代表性形式的信号。人工智能和机器学习的最近进步正在转向智能,数据驱动,信号处理的研究。该路线图呈现了最先进的方法和应用程序的关键概述,旨在突出未来的挑战和对下一代测量系统的研究机会。它涵盖了广泛的主题,从基础到工业研究,以简明的主题部分组织,反映了每个研究领域的当前和未来发展的趋势和影响。此外,它为研究人员和资助机构提供了识别新前景的指导。
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基于代理的建模(ABM),仿真(ABS)和分布式计算(ABC)是建立的方法。互联网和基于Web的技术是合适的运营商。本文是一份技术报告,其中具有JavaScript Agent Machine(JAM)平台的某些教程,以及使用AgentJS编程的代理程序,该代理是广泛使用的JavaScript编程语言的子集,用于编程基于移动状态的反应性代理。除了解释特定设计选择的动机以及在JavaScript中介绍架构和代理编程的核心概念外,简短示例还说明了JAM平台的功能及其组件,用于部署大型多机构系统在强大的强大中诸如互联网之类的异质环境。果酱适合在强大的异质和移动环境中部署。最后,果酱可用于ABC以及在统一方法中用于ABS,最终使移动人群感测和模拟(ABS)。
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我们提出了一种新的四管齐下的方法,在文献中首次建立消防员的情境意识。我们构建了一系列深度学习框架,彼此之叠,以提高消防员在紧急首次响应设置中进行的救援任务的安全性,效率和成功完成。首先,我们使用深度卷积神经网络(CNN)系统,以实时地分类和识别来自热图像的感兴趣对象。接下来,我们将此CNN框架扩展了对象检测,跟踪,分割与掩码RCNN框架,以及具有多模级自然语言处理(NLP)框架的场景描述。第三,我们建立了一个深入的Q学习的代理,免受压力引起的迷失方向和焦虑,能够根据现场消防环境中观察和存储的事实来制定明确的导航决策。最后,我们使用了一种低计算无监督的学习技术,称为张量分解,在实时对异常检测进行有意义的特征提取。通过这些临时深度学习结构,我们建立了人工智能系统的骨干,用于消防员的情境意识。要将设计的系统带入消防员的使用,我们设计了一种物理结构,其中处理后的结果被用作创建增强现实的投入,这是一个能够建议他们所在地的消防员和周围的关键特征,这对救援操作至关重要在手头,以及路径规划功能,充当虚拟指南,以帮助迷彩的第一个响应者恢复安全。当组合时,这四种方法呈现了一种新颖的信息理解,转移和综合方法,这可能会大大提高消防员响应和功效,并降低寿命损失。
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负责任的AI被广泛认为是我们时代最大的科学挑战之一,也是释放AI市场并增加采用率的关键。为了应对负责任的AI挑战,最近已经发布了许多AI伦理原则框架,AI系统应该符合这些框架。但是,没有进一步的最佳实践指导,从业者除了真实性之外没有什么。同样,在算法级别而不是系统级的算法上进行了重大努力,主要集中于数学无关的道德原则(例如隐私和公平)的一部分。然而,道德问题在开发生命周期的任何步骤中都可能发生,从而超过AI算法和模型以外的系统的许多AI,非AI和数据组件。为了从系统的角度操作负责任的AI,在本文中,我们采用了一种面向模式的方法,并根据系统的多媒体文献综述(MLR)的结果提出了负责任的AI模式目录。与其呆在道德原则层面或算法层面上,我们专注于AI系统利益相关者可以在实践中采取的模式,以确保开发的AI系统在整个治理和工程生命周期中负责。负责的AI模式编目将模式分为三组:多层次治理模式,可信赖的过程模式和负责任的逐设计产品模式。这些模式为利益相关者实施负责任的AI提供了系统性和可行的指导。
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The International Workshop on Reading Music Systems (WoRMS) is a workshop that tries to connect researchers who develop systems for reading music, such as in the field of Optical Music Recognition, with other researchers and practitioners that could benefit from such systems, like librarians or musicologists. The relevant topics of interest for the workshop include, but are not limited to: Music reading systems; Optical music recognition; Datasets and performance evaluation; Image processing on music scores; Writer identification; Authoring, editing, storing and presentation systems for music scores; Multi-modal systems; Novel input-methods for music to produce written music; Web-based Music Information Retrieval services; Applications and projects; Use-cases related to written music. These are the proceedings of the 2nd International Workshop on Reading Music Systems, held in Delft on the 2nd of November 2019.
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社交媒体有可能提供有关紧急情况和突然事件的及时信息。但是,在每天发布的数百万帖子中找到相关信息可能很困难,并且开发数据分析项目通常需要时间和技术技能。这项研究提出了一种为分析社交媒体的灵活支持的方法,尤其是在紧急情况下。引入了可以采用社交媒体分析的不同用例,并讨论了从大量帖子中检索信息的挑战。重点是分析社交媒体帖子中包含的图像和文本,以及一组自动数据处理工具,用于过滤,分类和使用人类的方法来支持数据分析师的内容。这种支持包括配置自动化工具的反馈和建议,以及众包收集公民的投入。通过讨论Crowd4SDG H2020欧洲项目中开发的三个案例研究来验证结果。
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