Jan, 2024

增强对具有语音学识读障碍学生的共情能力的虚拟现实严肃游戏

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TL;DR通过虚拟现实游戏模拟学生与诵读困障（诵读障碍）即 Dyslexia 的困扰，传达了对提供支持方法的重要性。
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发现论文，激发创造
  • 通过虚拟现实和人工智能确定患有阅读障碍的学生的困难：一项探索性分析

    通过整合虚拟现实和人工智能，VRAIlexia 项目创建了一个移动应用程序和软件工具来为高等教育机构的阅读障碍学生收集数据，并根据收集的数据自定义支持方法，以提高预测教学工具和学习策略的准确度。

    Jan, 2024

  • 利用推荐模型为阅读障碍学生提供支持

    使用人工智能建议最合适的辅助工具和策略以支持患有阅读障碍的学生，证明该方法可以作为一种新的有效的支持方法。

    Mar, 2024

  • 手语培训计划：ISENSE 项目中通过虚拟现实实现的社会融合

    ISENSE 项目旨在为聋人学生提供不同的技术工具来在学术背景下教授手语，并通过利用虚拟现实环境开发一个应用程序，以快速易行地创建手语的综合数据库，并利用基于人工智能的软件来准确分类和识别静态和动态手语：从字母到句子。

    Jan, 2024

  • 基于虚拟现实的自闭症谱系障碍干预中的生理反应探究：一项数据驱动调查

    使用虚拟现实技术结合生理反馈通过多人在线游戏环境对诊断为自闭症谱系障碍的 34 名个体进行研究，结果显示生理反应与行为结果存在显著相关性，表明生理反馈有潜力增强基于虚拟现实的自闭症干预的效果。通过利用实时数据调整治疗内容，该方法有望提高数字化治疗的功效和参与度。

    Apr, 2024

  • 交互式虚拟现实实验室的系统性评述

    使用 Virtual Reality 技术来提供交互式学习体验可以帮助学生更有效地学习知识，并增加他们的视角、热情和知识，因此大力扩展 VR 在学习中的应用非常重要。

    Mar, 2022

  • 通过虚拟现实开发促进学生创新

    大学计算机科学项目采用学生为主导的虚拟现实开发项目，以基础计算机科学概念为基础，激发学习和创造力。

    Jul, 2024

  • 儿童书写障碍自动诊断系统：调研和新框架

    该研究回顾了现有的针对儿童的自动化书写障碍诊断系统，重点关注基于人工智能的诊断系统，分析涉及的数据收集方法、手写特征和使用的机器学习算法，并探讨了一些非人工智能的自动化系统以及现有系统的不足之处，提出了一种新的诊断系统。

    Jun, 2022

  • 探索 VR 晕眩的更深入理解：针对 VR 内容的身体症状预测

    本文通过评估 VR 病的身体症状水平来解决黑匣子问题，预测和提供 VR 病的主要身体症状的程度，并介绍了一个包括各种帧率，生理信号和主观分数的 360 视频的新的大规模数据集。在 VRSA 基准测试和我们新收集的数据集上，我们的方法表现出不仅可与主观分数实现最高相关性，而且能够更好地理解哪些症状是 VR 病的主要原因。

    Apr, 2021

  • 发音障碍者语音的潜在短语匹配

    设计了一种基于 qery-by-example 的个人化短语识别系统，针对特殊人群的语音模式进行培训，实验数据表明，该系统相对于商用语音识别系统，无论严重程度都取得了 60% 的识别改进，当训练 50 个独特短语时，一致优于 ASR 系统。

    Jun, 2023

  • VR-LENS：基于超级学习的 VR 晕动检测和可解释 AI 指导下的部署

    本研究提出了一个基于可解释人工智能技术的框架 VR-LENS，用于开发和部署处理虚拟现实引起的眩晕情况检测模型。通过超级学习算法集成，使用 SHapley、Morris、Local Interpretable Model-Agnostic、Partial Dependence Plot 等解释方法识别最具有代表性的特征来重新训练模型，使用整合传感器数据集，我们的模型在分类和回归方面均超过了现有技术。而且，可以将该算法部署在一般 VR 设备上，实现快速检测。

    Feb, 2023