ISO/IEC 24216-1:2026

مواصفة قياسية دولية   الإصدار الحالي · اعتمدت بتاريخ ٢٥ مايو ٢٠٢٦

Information technology — User interface requirements and guidelines on avatars — Part 1: General

ملفات الوثيقة ISO/IEC 24216-1:2026

الإنجليزية 11 صفحات
الإصدار الحالي
BHD 31.64

مجال الوثيقة ISO/IEC 24216-1:2026

This document provides requirements and recommendations for creators, designers, producers, exhibitors and distributors of user interfaces using avatars in their systems, applications and contents.

This document defines the term “avatar” and provides a categorization of avatars based on their presentation and function.

This document also refers to considerations of ethical and usability aspects in the design, distribution and operation processes of avatars.

This document applies to all fields of information technology that use avatars in their content, including entertainment and business applications in virtual reality, augmented reality, mixed reality, cyber-physical systems, metaverse and interverse.

الأكثر مبيعاً

GSO 150-2:2013
 
مواصفة قياسية خليجية
فترات صلاحية المنتجات الغذائية - الجزء الثاني : فترات الصلاحية الاختيارية
BH GSO 150-2:2015
GSO 150-2:2013 
مواصفة قياسية بحرينية
فترات صلاحية المنتجات الغذائية - الجزء الثاني : فترات الصلاحية الاختيارية
GSO 9:2022
 
لائحة فنية خليجية
بطاقات المواد الغذائية المعبأة
BH GSO 9:2023
GSO 9:2022 
لائحة فنية بحرينية
بطاقات المواد الغذائية المعبأة

اعتمدت مؤخراً

ISO/TS 4966:2026
 
مواصفة قياسية دولية
Nanotechnologies — Silica nanomaterials — Specification of characteristics and measurement methods for nanoporous silica microparticles applied in liquid chromatography
ISO/TS 44005:2026
 
مواصفة قياسية دولية
Collaborative business relationship management system — Guidance on leadership for collaborative working
ISO 10325:2026
 
مواصفة قياسية دولية
Fibre ropes — High modulus polyethylene — 8-strand braided ropes, 12-strand braided ropes and covered ropes
ISO/IEC TS 42112:2026
 
مواصفة قياسية دولية
Information technology — Artificial intelligence — Guidance on machine learning model training efficiency optimization