По взгляду о пользователе: предсказание состояния по данным отслеживания глаз

Архитектура предполагает предварительную обработку позиционного сигнала для получения сигнала скорости, который затем подается на Pre-activation DenseNet, где каждый сверточный слой имеет ядро размером [latex]k=3[/latex], шаг [latex]s=1[/latex] и изменяющийся коэффициент дилатации [latex]d[/latex]; последующий регрессионный блок использует выход DenseNet для предсказания оценок объекта, определяемых количеством предсказанных оценок [latex]NN[/latex].

Новое исследование показывает, как глубокое обучение может анализировать движения глаз, чтобы оценить уровень усталости и когнитивную нагрузку пользователя, но межсубъектная обобщаемость остается сложной задачей.

Microsoft приостанавливает интеграцию Copilot в Windows 11

Microsoft меняет то, как она говорит о Windows 11, после получения месяцев обратной связи о разочаровывающих ошибках и проблемах с производительностью. Компания работала над устранением проблем, вызванных обновлениями, и также столкнулась с критикой за чрезмерные уведомления и рекламу в операционной системе. Согласно The Verge, Microsoft теперь сосредотачивает свои инженерные команды на исправлении этих основных проблем и улучшении стабильности, прежде чем добавлять новые функции.

Игровой монитор Xiaomi G Pro 27Qi 2026 выходит на мировой рынок с Mini LED HDR яркостью 2000 нит и частотой обновления 180 Гц.

Как аналитик, я изучил пиковую яркость дисплея, которую Xiaomi оценивает в 2000 нит. Однако важно понимать, как достигается эта цифра. Она основана на тестировании HDR-контента, в частности, с использованием 10-30% белого окна с максимальной яркостью и динамической подсветкой, установленной на высокий уровень. Интересно, что они также отмечают очень низкий уровень яркости — всего 0,0001 нит — при отображении полностью черного экрана с активной динамической подсветкой.

Где всё на своём месте: проверка пространственного мышления генеративных моделей

Исследование выявило случаи ошибок в восприятии, рассуждениях и взаимодействии с пространством у современных мультимодальных моделей, таких как GPT-Image-1, Qwen-Image и Bagel, подчеркивая несоответствие между форматами запросов и методами оценки, используемыми в текущих бенчмарках.

Новое исследование выявляет слабые места современных моделей преобразования текста в изображения в понимании и воспроизведении сложных пространственных взаимосвязей.

Команды с разными возможностями: как информация преображается для всех

Четыре модели трансформации и координации демонстрируют последовательное изменение состояний во времени, отражая закономерности эволюции систем и предсказывая будущие точки отказа.

Исследование показывает, как смешанные команды, включающие людей с разными визуальными способностями, адаптируют информацию для совместной работы, выявляя скрытые механизмы координации.