Joint Visual and Haptic Signal Transmission for Immersive Interactions in Human Digital Twin
Notice bibliographique
Résumé
Human digital twin (HDT) is envisioned as a system interconnecting physical twins (PTs) in the real world with virtual twins (VTs) in the digital world, enabling advanced human-centric applications. In this paper, we study an optimization of quality of experience (QoE) aware multimodal signal transmission, particularly focusing on joint visual and haptic signal feed-back transmissions from VT to its PT, for providing immersive interactions in HDT. To evaluate a synthesized performance of both visual and haptic experiences, we design a comprehensive QoE model, taking into account the video quality, continuous video quality switching rate and average haptic feedback error. Then, to maximize such QoE with a particular guarantee on synchronization between visual and haptic signal transmissions, we dynamically optimize the bandwidth allocation, bitrate and rendering mode of the video, and haptic signal's compression threshold. To this end, we propose a deep reinforcement learning based algorithm, called VisHap, which can produce an adaptive solution. Furthermore, we build an HDT multimodal interactions platform for collecting an authentic dataset, and by using it, we conduct experiments, showing that VisHap is not only feasible but also outperforms the counterparts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».