Jul, 2023

增强数学：通过增加静态数学教材制作基于增强现实的可探索解释

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TL;DR通过机器学习为无需编程的人员提供以增强现实为基础的数学书籍，通过提取内容并进行操作，使教师和学生可以将现有的数学教材转化为个性化的可交互解释，研究结果表明我们的系统可以提供更具吸引力的数学学习体验。
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发现论文，激发创造
  • 增强物理学：一种利用机器学习技术从静态图示中创建交互性物理仿真的工具

    我们介绍了增强物理学，一种利用机器学习技术从静态教科书图表中创建交互式物理模拟的工具。通过计算机视觉技术，如分割任何物和 OpenCV，我们的基于 Web 的系统使用户能够半自动从物理教科书中提取图表，然后根据提取的内容生成交互式模拟。这些交互式图表无缝集成到扫描的教科书页面中，促进了各种物理概念（包括重力、光学、电路和运动学）的交互和个性化学习体验。在与七名物理教师进行的引导性研究的基础上，我们探索了四种关键的增强技术：1）增强实验，2）动态图表，3）双向操纵工具，4）参数可视化。我们通过技术评估、可用性研究（N=12）和专家访谈（N=12）对我们的系统进行评估。研究结果表明，我们的系统能够在物理教育中促进更有吸引力和个性化的学习体验。

    May, 2024

  • 一种增强现实平台，用于通过机器人向 K-12 学生介绍强化学习

    本文介绍了一个增强现实系统，使人类可以观察到机器人学习的隐藏状态，建立了人类和机器人的共同基础，并讨论了使用我们的系统在 K-12 教育活动中以及开发基于 AR 的人类循环强化学习框架的两个未来方向。

    Oct, 2021

  • ExAug: 通过几何经验增强的机器人导航策略

    本研究提出了一种新颖的框架 ExAug，通过利用点云来创造更复杂的结构增强，并利用机器学习中的生成图像和几何惩罚来帮助不同机器人平台进行新任务的训练，实现在不同环境中对新机器人平台的控制策略训练。

    Oct, 2022

  • 可扩展机器人模仿学习的增强现实演示

    通过增强现实技术辅助的演示获取框架，该论文提出了一种创新的解决方案，使非机器人专业人员能够使用 HoloLens 2 等设备为机器人模仿学习提供演示，从而实现了可扩展和多样化的真实世界任务演示收集。通过在三个经典机器人任务（到达、推动和拾取放置）上进行实验证明了该方法的有效性，实际机器人能够成功执行每个任务并回放通过增强现实收集的演示。

    Mar, 2024

  • 常见数据增强对视觉解释的鲁棒性

    本文研究了后续可解释性方法对自然发生的转换形式（即增强）的响应，发现不同的可解释性方法在稳定性上存在显著差异，并提供证据表明，不论数据增强是否用于训练中，在增强方面的解释通常不如分类性能稳健。

    Apr, 2023

  • 儿童故事书艺术品自动地理对准

    利用人工智能软件翻译和生成插图的能力，节省成本并提高效率。通过三种方法的比较研究，发现使用关键字的提示增强法效果最佳。未来可以进一步提高图像质量，适应于视频和 3D 雕塑生成。

    Mar, 2023

  • 可扩展、灵活的学生教育过程增强

    介绍了一个基于深度学习和自然语言处理等技术的智能辅导系统，该系统结合教育心理学中的知识表述、平行学习和即时反馈等理论，能够适应各种应用场景并取得良好成效。

    Oct, 2018

  • 学习使用虚拟算盘解决算术问题

    通过深度强化学习框架，模拟认知智能体通过与虚拟珠算交互逐渐学习解决数学问题，并比较不同程度监督下的学习代理的性能及分析设计选择所导致的限制和偏见，研究人员成功地让模型学会了多位数加减，错误率低于 1%。

    Jan, 2023

  • ArK：具备知识交互新兴能力的增强现实

    研究了一种基于知识记忆的增强现实与知识推理交互机制（ArK），利用通用的基础模型将知识记忆从一个领域转移到另一个领域，使得机器学习 agent 在未知情况下可以生成高质量 2D/3D 场景，证明了增强现实技术在深度学习中的潜力。

    May, 2023

  • 交互式机器学习：图像字幕生成

    本文提出了一种交互式学习的图像标题生成模型，该模型使用数据增强方法来扩大人类反馈所提供的有效学习信息，并智能地将其集成到模型中，本文重点讨论了其反馈收集、数据增强和模型更新三个关键组件的实现方法。

    Feb, 2022