VR Car Scene Prototype
在 ALPS ALPINE 实习期间制作的 Unity VR 汽车场景原型,用于 Meta Quest 测试。
我构建过的东西集合
在 ALPS ALPINE 实习期间制作的 Unity VR 汽车场景原型,用于 Meta Quest 测试。
Unity AR 图像追踪练习项目,在 AR 场景中放置并控制 3D 龙模型资源。
会津大学 CFS03 Unity VR 项目,使用 Oculus/XR 场景和人体解剖模型资源。
Unity VR 教室研究原型,包含具身头像、语音服务和 Python 后端。
Unity 练习场景,模拟太阳、地球和月球的自转与公转。
Unity 2D 平台跳跃练习项目;仓库目前未公开。
Unity 2D 太空射击游戏,包含敌人、子弹、关卡场景、分数 UI 和菜单流程。
Overcooked 风格的 Unity 烹饪练习项目,包含操作台、食材、切菜配方和玩家输入。
我的个人作品集与博客网站,使用 Astro、MDX、自定义样式、站点地图和项目数据工具构建。
基于 NotionNext 的部署实验,使用 Next.js 和 Notion API 搭建 Notion 驱动博客。
AI 数学画布应用,React/Vite 前端与 FastAPI 后端会将手写公式发送给 Gemini 进行处理。
Yumemi 前端测试 SPA,用图表和筛选器可视化日本都道府县人口趋势。
静态天气查询应用,使用 OpenWeather 数据、城市搜索和对应天气的 UI 插图。
交互式 falling-sand 沙盒,包含 p5 风格渲染、材料规则、可拖拽控制和暂停/单步工具。
用 HTML、CSS 和 JavaScript 制作的暗色/亮色模式切换动画小实验。
为 BitSummit 2024 灯光秀与无人机游戏概念制作的静态宣传网站。
部署在 Vercel 上的 Hexo 博客实验,用于测试静态博客生成和主题结构。
简洁的 Notion 个人主页与简历入口,链接到我的公开 Notion 首页。
面向老年人社交平台的黑客松前端,包含实时多模态情绪分析。
Streamlit AI 图像生成应用,使用 Hugging Face 模型、风格提示词和 GPU 检测。
基于 Unity 2022.3 的硕士论文项目,包含 VR 教室场景、Convai 头像组件、语音服务和 Python 后端。
会津大学 ITA09 课程项目,使用 Python 脚本和 Jupyter Notebook 处理活动模式数据。
会津大学 ITC03A Advanced Robotics 课程项目,主要使用 MATLAB 脚本实现。
会津大学 ITA25 课程项目,包含用于生物信号处理与数据挖掘的 MATLAB 作业。
会津大学 CSC03F 应用统计课程笔记与作业记录。
会津大学 SEC01F 软件工程课程笔记与作业记录。
本科毕业论文记录,主题为参考 AirSim/PX4 的四旋翼无人机编队数字孪生系统。
原生 Windows C++ 俄罗斯方块克隆,包含计分、保留方块、幽灵预览、等级和最高分记录。
OpenGL 学习项目,覆盖窗口、三角形、缓冲区、着色器、纹理和基础 3D 渲染。
C#/.NET 练习项目合集,包含控制台、WPF、MVC 和 Azure 风格示例。
经典 Windows C# 贪吃蛇游戏,支持键盘控制并提供简单桌面可执行程序。
Beecrowd 在线评测题目的 C# 解题归档,按题号整理。
PTA 在线评测练习记录;仓库目前未公开。
Paiza 在线评测练习记录;仓库目前未公开。
Pygame 躲避类游戏,包含数据收集、随机森林训练和 AI 控制游玩模式。
跟随项目式课程学习 Go 的仓库,包含 Web 服务器、CRUD API、MySQL 应用和 Slack Bot。
我们提出 VR Math Bridge,一个基于虚拟现实(VR)的微积分学习应用,通过沉浸式虚拟环境与 AI 驱动的教学辅助提升在线教育互动性。系统构建了一个虚拟教室,学生可以观看 Khan Academy 视频,并与 3D AI 助手互动,获得实时、个性化的问题反馈。原型使用浮动面板进行章节选择、虚拟黑板播放视频,并结合 Cognitive 3D 分析用户参与情况。为展示系统能力,我们在 Quest 3 上开发了以导数为初始主题的原型,并进行了初步主观评价(n=2),为未来用户研究收集早期洞察。
大语言模型(LLMs)正越来越多地被用于所谓的 “vibe coding” 软件开发流程中:开发者用自然语言描述任务,并依赖模型生成可执行代码。虽然这种方式降低了开发门槛并加速原型构建,但也带来了安全风险。已有研究显示,AI 生成代码中有相当一部分包含可被利用的漏洞,功能正确并不等同于安全。本文研究面向安全的提示词是否能提升 LLM 生成代码的安全性。我们设计了十个受 OWASP Top 10 与 CWE 类别启发的代表性 Python 任务,并使用静态分析(Bandit)和轻量级运行时探针对一个开源 20B 参数模型的输出进行评估。
数字注意疲劳是一个普遍挑战,但多数用于恢复注意力的虚拟现实(VR)干预仍依赖被动自然暴露,缺乏对用户内部状态的响应。结合注意恢复理论(ART)与生理计算,我们提出一个生物自适应 VR 系统:用户在 360° 自然场景中主动绘制曼陀罗,系统使用实时心率变异性(HRV)调节视觉雾效、环境音乐和触觉反馈。在一项被试内预实验(N=11)中,我们比较了 AI 驱动的生物自适应多模态条件(AI)与无生物自适应反馈的相同 VR 条件(NF),评估指标包括行为(Oddball 任务)、神经(EEG)、自主神经(HRV)和主观量表。