人工智能时代下高校思想政治教育虚拟环境的建构

在我国教育事业飞速发展的时代背景下,人们对高等教育的重视程度正在不断提高,高校大学生作为新时代的有志青年,在成长过程中对外部环境有着敏锐感知,开展思想政治教育能够帮助大学生树立正确的人生观、价值观和世界观,从而为社会主义事业培养时代新人。网络信息技术的发展成熟使得高校思想政治教育模式面临新的发展机遇挑战,虚拟环境概念的提出为高校思想政治教育改革提供了明确方向,利用网络信息技术为学生搭建虚拟环境,在学生成长过程中加深学生对思想政治理论的理解,才能全面保障高校大学生综合素质的全方位发展。目前随着人工智能的发展,对高校思想政治教育虚拟环境的建构提出了新的挑战,主要表现为虚拟环境建构方式创新不足,虚拟环境建构缺乏生活气息,在虚拟环境建构中缺乏学生参与,对虚拟环境与现实环境缺乏协同。基于此,高校思想政治教育虚拟环境建构必须灵活运用信息化技术与装备,构建贴近生活的虚拟环境,做好与学生之间的互动交流,促进虚拟环境与现实环境的深度关联,以保障高校思想政治教育整体效果。

智能时代下虚拟环境无障碍的概念界定与实现路径——以元宇宙为例

随着人工智能、虚拟现实等新技术的快速发展,智能时代的虚拟环境已经成为人们日常生活不可或缺的一部分。然而,对于一些人群,如残障人士,他们可能面临着在虚拟环境中受到限制和障碍的问题。因此,无障碍设计成为了一个迫切需要解决的问题。虚拟环境无障碍是指在虚拟环境中,不仅能够满足普通用户的需求,还需要考虑残障人士的多样化需求,以确保每个用户都能够平等地访问和使用虚拟环境。这需要虚拟环境提供多种交互方式、易于导航的界面、不同设备和平台的兼容性、多种无障碍需求等方面的设计。在实现虚拟环境无障碍的路径上,本文提出了几个建议,例如虚拟环境无障碍设计需要充分考虑多种障碍、考虑不同设备和平台的兼容性、不断推动技术的创新和发展、加强用户体验的测试和评估。实现虚拟环境无障碍需要政府、企业、技术研发人员、残障人士等多方面的合作和努力。只有通过共同的努力和创新,才能让虚拟环境真正地为每个人服务,成为一个包容和开放的数字世界。

智能虚拟环境

智能虚拟环境是虚拟现实和人工智能/人工生命两种技术的结合。本文结合我们现有的研究工作, 对智能虚拟环境这一新的交叉课题的研究进行综述, 并对其中的关键技术问题进行了讨论, 具体内容包括智能虚拟环境系统的结构,具有复杂行为和生命特征的对象构模方法,实时绘制,智能交互,知识表示和推理等, 最后对这项技术的进一步发展进行了展望。

机器视觉智能车虚拟环境的搭建

设计了一种新的智能车机器视觉仿真系统。将智能车动力学模型与模糊控制算法相结合,利用Matlab/Simulink 3D Animation搭建智能车视觉仿真和反馈系统,建立智能车虚拟仿真环境,通过对仿真环境中视频的采集与输出,实现了虚拟环境路径的识别与跟踪。结果表明,该系统输出轨迹与目标轨迹的误差在10%以内,证明了该平台的可靠性、稳定性和便利性,为机器视觉智能车研究奠定了良好的基础。

基于智能虚拟环境的地铁站台仿真系统

实现了一个用于列车驾驶培训的地铁站台仿真系统。系统由一个可被感知的站台虚拟环境和虚拟乘客系统组成。站台环境由静态场景、动态场景两部分组成,可在用户控制下发生变化。虚拟乘客通过感知站台环境的变化做出行为判断与动作。乘客仿真模型采用分层结构,分别实现环境感知、决策、行为选择、动作实现与实时绘制。目前,该系统已用于地铁列车仿真器,成为培训司机站台操作的工具。

智能虚拟环境中的决策模型及其应用

针对智能虚拟环境中决策所必须解决的实时性和动态性的问题 ,研究了智能虚拟环境中决策模型的结构 ,对传统的规划方法做了改进 .采用了能进行实时规划的限时 A*算法 ,同时使用了动作栈 ,该方法可以对当前动作进行即时评价 ,使得决策可以满足动态开放的虚拟环境要求 ,在此基础上实现了一个决策 Agent,它能产生一定的智能行为 ,最后实现了一个小型的智能虚拟环境 。

虚拟环境适人化、虚拟人智能化及相互感知、认知的探索性研究

为了实现人与环境的适配性与协调性,在虚拟环境技术与无障碍环境式人工现实技术基础上提出了适人化虚拟环境与智能化虚拟人相互感知、认知的新思路。分析了无障碍环境式人工现实技术在国外的研究状况、发展趋势和应用前景。针对虚拟人(或虚拟化身)与虚拟环境进行交互的要求,提出了它们之间相互感知认知的相关技术基础以及初始阶段的研究内容,最后给出了本课题探索性研究举例。

智能机器人的分布式虚拟环境研究

分布式思想及面向对象方法在虚拟环境的研究中有着重要意义，尤其是在处理复杂的应用系统方面．在一个实际的虚拟环境应用系统中，存在下列3个需要考虑的问题：①复杂模型的表达；②参与者的控制；③网络通信．从系统角度看，虚拟环境系统可分成算法层、关系层、概念／行为层等若干层次．在这种分层思想的基础上，提出了基于行为的面向对象模型，采用传统的面向对象思想来描述该模型，同时将CSP模型中的通信原语揉合进对象模型中，以解决分布式环境中的通信问题．该模型已在自主式移动机器人体系结构仿真系统中得到应用，仿真实验证明了该模型的有效性．

基于网络的自主式智能机器人仿真调试虚拟环境

应用基于B/S结构建立网络虚拟环境 .服务端各功能模块的实现采用Agent技术 ,Agent之间通过布告板实现交互和智能决策 ,并对各Agent的数据进行采集 ,将得到的数据存入控制信息数据库中 ,作为对自主式智能机器人运动的仿真调试的控制数据 ;客户端用VRML静态建模 ,用Java3D动态建模 ,构建三维虚拟场景 ,并通过JavaApplet实现与三维虚拟场景之间的交互 ;建立了一个基于网络的、多用户、可交互、分布式的仿真调试虚拟环境 .

汽车驾驶仿真虚拟环境中路面标示的智能化建模

高速公路以及城市道路路面上的各种标示是汽车驾驶员的重要指示符号 ,因而它们是汽车驾驶仿真场景中的重要组成部分。但是 ,路面上的标示在三维空间中受路面的几何约束和它们间的连接约束 ,并且高速公路以及城市道路的路面又不总是笔直平面的 ,这些因素导致按普通的绘图方法在路面上绘制各种标示是费时的、不能满足汽车驾驶仿真应用中对场景实时建模的要求。所以 ,该文分析了汽车驾驶仿真虚拟环境中路面上的车道线和其它标示的绘制特点 ,按它们所受的几何约束进行了分类 ,进而提出了基于JAVA3D和面向对象设计方法的智能化绘制路面标示的关键技术。用该技术所开发的场景建模器能自动连接和调整路面标示以满足约束关系 。

协同虚拟环境中分层智能化身控制模型的研究

为了增强协同虚拟环境中化身行为控制的智能性和模块独立性,基于VRML和智能代理技术设计和实现了一种分层智能化身控制模型。该模型中化身模拟智能实体的形体和简单行为,代理模拟智能实体的高级行为控制,化身代理和化身之间通过统一的调用接口进行控制和通信,使得模型各层之间有很好的模块独立性,并采用了基于规则的推理和分层有限自动机实现智能行为。最后的实例分析表明了该控制模型的可行性。

基于Java3D的虚拟环境中智能体视觉传感器设计

提出用Java3D实现虚拟视觉传感器的技术,设计出一个虚拟相机类VirtualCamera,它所表示的虚拟视觉传感器可安装在用Java3D所创建的虚拟环境中的任意物体上。将该虚拟相机类生成的视觉传感器装到作者用Java3D研制的驾驶仿真系统中的环境车辆上进行了验证。结果表明各环境车能按机器视觉方式采集道路环境的图像,为环境车辆按计算机视觉原理认知道路环境并进行行驶控制奠定了基础,进而可使驾驶仿真系统能用于对物理智能车辆对道路环境的感知与行驶决策进行仿真、设计与评价。

智能IV诊断在分析光伏低效子阵中的应用

由于光伏子阵的非线性行为和其对运行环境的依赖性,传统的保护装置可能无法诊断光伏系统低效子阵问题。为此,业内进行了大量研究来克服这一问题的出现。然而,大多数方法不仅耗时较久,还存在较大的电量损失。同时,由于需要大量数据集,还存在数据过度拟合问题,导致准确率有所欠缺。在本研究中,通过应用华为AI BOOST智能IV诊断3.0,无论是实验评估还是实际应用,相比传统的诊断方法,均取得了较为明显的效果。

浅谈基于人工智能的虚拟环境研究

从90年代初开始在全世界范围内形成了对虚拟环境(VE)的研究热潮,,在实时图形绘制算法、开发工具、分布式VE、实验性系统等诸多方面取得了令人瞩目的研究成果。VE技术除在空间技术、远程操纵、娱乐等获成功外,应用己扩展到建筑设计、虚拟制造、可视化、医学和教育等领域。本文对智能虚拟环境这一新的交叉课题进行综述,并对其中的关键技术问题进行了讨论。介绍了智能虚拟环境的建模方法。

智能虚拟环境中基于MAS的智能Agent体系结构

智能虚拟环境是人工智能和虚拟现实相结合的产物。由于多Agent系统具有可扩展性、自治性、主动性、可重构性和敏捷性等特点,已成为目前最感兴趣的AI技术之一。本文提出一种IVE中基于多Agent系统的智能Agent体系结构,着重于智能Agent内部机制的研究与设计,通过Agent的内部机制来提升系统的整体性能。

智能虚拟环境中主体的情感计算研究

为了在智能虚拟环境中赋予主体情感能力,提高其逼真度及人机交互的自然性,并且兼顾虚拟环境的实时性要求,以心理学中的基本情绪理论和认知评价理论为依据,模拟推理规则为基础,提出了一种情绪产生器模型。该模型首先根据模糊IF-THEN规则制定情绪激发条件规则,进而推理得出"情绪因子";然后建立了一个受情绪因子、个性及前一时刻的情绪状态制约的非线性函数,用来生成当前情绪及计算情绪强度。仿真结果表明,模型较符合人类的基本情绪状态的产生、迁移及衰减规律,在一定程度上体现了人类情绪的模糊性和非线性,而且易于机器实现。

虚拟环境下大数据智能并行聚类方法研究

为了减少虚拟环境下大数据运行时间,数据运行时能够反映出一定的规律性和特殊的分类性,需要对虚拟环境下大数据进行智能并行聚类;当前大数据聚类方法是根据K-均值聚类方法不断地进行大数据样本分类的调整,经过多次计算调整后达到数据并行聚类的效果,但每当有新的大数据流入时,都需要对当前全部数据进行K-均值聚类,计算过程复杂,聚类效率低;为此,提出了一种基于MapReduce的虚拟环境下大数据智能并行聚类方法;首先在虚拟环境下大数据中抽取小规模数据集并确定大数据簇的质心,采用Single法对所抽样的小规模数据进行聚类,获得虚拟环境下大数据属性的均值,利用最小距离分类规则将大数据属性的均值快速地向数据簇的真实中心移动,依据Davies-bouldin指标假设一个数据簇离散度参数,在此参数值中选出大数据智能并行聚类相似度最大值,最后利用聚类相似度最大值得到Davies-bouldin指数,以Davies-bouldin指数为基础将多个类别的质心间距以及聚类离散度指定阈值合并为一个类并进行迭代计算,得到数据最佳聚类中心位置,由此完成虚拟环境下大数据智能并行聚类;仿真实验结果证明,所提方法提高了大数据智能并行聚类的灵活性和普遍适用性,减少了聚类时间,并适合应用于教育技术领域,不仅可以使教育技术网络数据更加合理化,而且更加规范化。

基于角色和多智能主体的协同ICAI虚拟环境模型

阐述了在协同智能CAI虚拟环境中引入智能Agent技术和角色机制的重要作用 ,并分析了协同ICAI虚拟环境中的基本协同活动。在此基础之上 ,提出了一个基于角色和智能Agent的协同ICAI虚拟环境模型CICAI。

虚拟制造中虚拟环境建模技术与方法

以虚拟制造为基础的敏捷制造是一种全新的面向 2 1世纪的制造系统 ,文中探讨虚拟制造中虚拟环境的建立及其相关技术的研究与发展 ,涉及两个方面 :虚拟环境的系统设计方法及计算模型。给出了描述虚拟环境的抽象框架 。

基于角色的协同虚拟环境并发控制投机策略

为解决一致性和响应性两大需求在协同虚拟环境并发行为空间上的严重冲突,将响应性细分为系统响应性和个体响应性,给出了并发控制通用设计准则,以保证一致性为前提,力求实现最优系统响应性并改善个体响应性这一并发控制设计目标.由此,提出了一种新的基于角色的协同虚拟环境并发控制投机策略及其失败恢复机制,并给出了具体实现.通过令牌机制和投机策略的有效结合,该机制可以在一致性和响应性之间寻求均衡;而角色机制可以进一步优化系统性能.