Exploring a Mixed Reality Framework for the Internet-of-Things: Toward Visualization and Interaction with Hybrid Objects and Avatars
Notice bibliographique
Résumé
Smart hyper-connected environments are becoming a central part of daily life in modern society. Such environments apply the internet-of-things (IoT) paradigm [1], which refers to the growing field of interconnected devices and the networking that supports smart, embedded applications. The IoT has many human-computer interaction (HCI) challenges [2], however, and central to these challenges is the need to provide more human-friendly approaches to communicating sensor information and meaningful visualizations of contextual states to users of IoT systems. Highly expressive, and engaging smart environment interfaces are uncommon, and this work applies mixed reality as a tool to better visualize and express the underlying behaviors and states within IoT smart devices. This extends the authors' previous research [3], providing a new head-mounted display framework and interconnection architecture for an augmented reality representation of a physical IoT device, an IoT Avatar. The video submission demonstrates contributions for: i) an exploration of how mixed reality can be used to enrich smart spaces and hybrid objects, and ii) an early use case and functionality evaluation of a simple avatar hybrid smart object that expresses emotion through immersive media. It is expected that this research will help foster immersive and engaging human-centered interaction in future smart environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».