XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System交互技术
基于 POMDP 的自适应交互 - IOS Press 电子书
摘要。在本研究中，实验测试了一个旨在推动人类操作员和无人机 (UAV) 团队之间互动的正式框架。目标是通过在线监控操作员的心理工作量 (MW) 和表现来控制代理之间的互动，从而提高人类的表现。所提出的解决方案使用应用于心脏特征的分类器进行 MW 估计。分类器输出作为人类 MW 状态观察引入部分可观察马尔可夫决策过程 (POMDP)，该过程对人机交互动态进行建模，旨在控制交互以优化人类代理的表现。基于对操作员 MW 和表现的当前信念状态以及任务阶段，POMDP 策略解决方案控制应该向操作员建议或不建议哪些任务，假设无人机能够支持人类代理。使用一项实验对该框架进行了评估，其中 13 名参与者以不同的工作量水平执行了 2 次搜索和救援任务（有/无适应性）。根据文献，当使用自适应方法时，参与者感受到的 MW、身体和时间需求、挫折感和努力明显减少，他们的飞行得分也显著提高。这些发现证明了这种基于 POMDP 的自适应交互控制如何提高性能，同时减少操作员的工作量。
通过 NIST 交互调查绘制员工网络
当我们开始采取措施帮助美国国家标准与技术研究所 (NIST) 成为一个更具包容性的组织时，我们需要一种方法来评估当前的包容性水平。个人获取信息和资源的程度在很大程度上与工作场所的包容性有关，这表明分析个人的社交网络可能是这项评估的重要组成部分。网络调查提供了一个独特的视角，通过它可以研究广泛的网络，包括协作、指导和信任网络。作为此类研究的结果，可以将提高包容性的努力引向最需要的地方。在此，我们描述了 NIST 互动调查 - 一种数据收集工具，用于绘制和分析 NIST 联邦雇员的个人自我网络，旨在量化与工作和职业建议相关的网络。在本研究中，我们通过社交网络分析的视角评估了 NIST 的包容性，从而为 NIST 提供有关当前工作氛围的见解。总体响应率约为 25%，我们发现工作和建议相关的自我网络结构为 NIST 的互动模式提供了重要的见解。对网络数据的分析证实了与受访者的组织单位隶属关系及其在工作和建议网络中的联系相关的孤立效应。有趣的是，我们发现，虽然工作自我网络的组成往往与基于劳动力人口统计数据的预期非常一致，但建议自我网络中的互动揭示了与年龄和性别相关的偏好。在性别方面，男性员工表现出对男性主导的建议网络的偏好，考虑到我们的劳动力以男性为主，这并不奇怪。然而，对于女性员工，我们观察到三种不同类型的建议网络：两种强烈倾向于从单一性别主导的网络（无论是男性还是女性）寻求建议，第三种网络的性别构成相当均衡。在年龄偏好方面，我们发现年轻员工倾向于向更有经验的同事寻求建议。有趣的是，少数族裔和非少数族裔员工的网络在工作或建议方面没有明显差异。美洲印第安人、亚洲人、黑人、西班牙裔、夏威夷原住民、其他）。根据这些发现，我们建议采取一些策略来弥合实验室与其他组织单位之间的隔阂，培养女性同事之间的非正式联系，并绘制不同少数群体之间的员工网络（例如虽然也可以采用其他方法，但我们相信本报告中提出的建议将为 NIST 成为我们渴望成为的包容性组织提供一个良好的开端。
ACM SIGGRAPH 2020 课程：基于眼睛的交互...
Duchowski 博士是克莱姆森大学的计算机科学教授。他于 1990 年获得加拿大本那比西蒙弗雷泽大学的学士学位，并于 1997 年获得德克萨斯州农工大学的博士学位，专业均为计算机科学。他的研究和教学兴趣包括视觉注意和感知、计算机视觉和计算机图形学。他是眼动追踪领域的著名研究领袖，撰写了大量相关论文和一本关于眼动追踪方法的专著，并在国际会议上就该主题开设了课程和研讨会。他负责克莱姆森的眼动追踪实验室，并教授眼动追踪方法的常规课程，吸引了来自校园各个学科的学生。
迈向高度自动化车辆的隐性交互
随着自动化程度的提高，车内交互可能会发生根本性变化。车辆中集成的传感器数量不断增加、机器学习取得重大进展以及处理能力的增强，使得驾驶员行为可以被实时捕捉和解读[73]。这一发展使得创新的交互成为可能，如车载情感语音助手[15]。人机集成[32,72]或共生交互[59]等领域的研究趋势也反映了这一点。然而，到目前为止，车内交互主要基于显式的直接驾驶员输入，如语音或触摸输入，或直接操作旋钮或控制杆[23]。相比之下，人际交流高度基于隐性动作和行为，如姿势或面部表情。因此，即使他人没有明确地传达这些状态，我们也能够对其状态做出陈述并进行互动[91]。隐性输入已经在高级驾驶辅助系统（ADAS）中发挥着重要作用。例如，可以通过生理信号识别驾驶员的困倦、压力、疲劳或注意力分散[95,107]。随着自动化程度的提高，车辆将接管
使用 MQTT 实现 Cobot 的多模式交互
摘要：为了提高效率，人机和人机交互必须以多模态的理念进行设计。为了允许在多种不同的设备（计算机、智能手机、平板电脑等）上使用多种交互模式，例如使用语音、触摸、注视跟踪，并集成可能的连接对象，必须在系统的不同部分之间建立有效且安全的通信方式。当使用协作机器人 (cobot) 共享同一空间并在执行任务期间非常靠近人类时，这一点就更为重要。本研究介绍了使用 MQTT 协议的协作机器人在虚拟（Webots）和现实世界（ESP 微控制器、Arduino、IOT2040）中的多模态交互领域的研究工作。我们展示了如何高效地使用 MQTT，为系统的多个实体提供通用的发布/订阅机制，以便与连接的对象（如 LED 和传送带）、机械臂（如 Ned Niryo）或移动机器人进行交互。我们将 MQTT 的使用与之前几项研究工作中使用的 Firebase 实时数据库的使用进行了比较。我们展示了协作机器人和人类如何共同完成“挑选-等待-选择-放置”任务，以及这在通信和人体工程学规则方面意味着什么，包括健康或工业问题（残疾人和远程操作）。
定量流线纤维束成像：方法与交互...
半全局纤维束图优化算法的最新发展为在扩散磁共振成像 (MRI) 领域进行结构纤维“连接性”的定量评估提供了可能性。然而，由于缺乏对这些方法的后果的认识、理解或认识，这些方法在神经科学研究中的正确应用受到了限制；此外，尚未描述以适当方式使用这些工具以充分利用其定量属性所需的具体步骤。因此，本文有三个目的：提高人们对现有工具试图解决众所周知的流线计数非定量性质的认识；说明为什么这些算法以这种方式工作以产生白质“连接性”的定量估计值（以轴突内总横截面积的形式：“纤维束容量 (FBC)”）；并解释如何正确利用这些结果进行跨受试者的定量纤维束成像分析。
在线IPC培训，交互聚合物色谱
•收到您的注册后，我们将向您发送注册确认。•我们将与您联系，以了解您并确定您的课程目标。我们很乐意帮助您检查PC/笔记本电脑的适用性。•大约课程前一周，您将收到带有印刷课程文档的PSS的包裹。•活动发生前一天，您将收到带有访问链接的电子邮件。•培训本身是互动的，您有时间和机会在演讲和实践会议期间提出问题。请确保您有一个麦克风，以便您可以与我们交谈。•您将在培训后一天获得出席证书。
Brace Touch：一种可靠的、抗湍流的、用于交互式驾驶舱的多点触控交互技术
摘要。驾驶舱（也称为飞行甲板）是飞机的交互式环境，使飞行员和副驾驶员能够监视和控制飞机系统。允许机组人员使用键盘和光标控制单元通过显示单元控制飞机系统是基于 ARINC 661 标准的新一代驾驶舱的主要功能之一。飞机制造商目前正在研究在未来驾驶舱中部署触摸交互，ARINC 661 标准（补充 7）为此目的进行了扩展。虽然触摸交互在性能方面表现出色（从用户的角度来看），但它们的可靠性是一个尚未解决的重要问题。本文提出了一种触摸设备交互技术——Brace Touch，旨在通过提供解决开发、自然和操作故障的解决方案来提高触摸交互的可靠性。
ARticulate：利用增强现实技术在陌生的智能空间中与智能助手进行一次性交互
智能空间技术已进入主流家居市场。目前，大多数用户都与他们（或熟人）设置并熟悉的智能家居进行交互。然而，随着这些技术传播到商业或公共环境，用户将需要频繁与不熟悉的智能空间进行交互，他们不知道这些空间有哪些可用功能，而且系统维护人员也不会在场提供帮助。用户需要快速独立地 1) 发现什么是可能的，什么是不可能的，以及 2) 利用可用的功能。在解决这一可发现性问题之前，智能空间系统的广泛采用是不可能的。我们设计并评估了 ARticulate，这是一个界面，它允许用户与智能助手成功进行智能空间交互，同时学习有关陌生空间中整个设备集的可转移信息。我们使用类似 Snapchat 的上下文照片消息的方法，通过两项技术（增强现实和自动完成）增强，允许用户确定可用的功能，并在他们从未见过的智能空间中一次性实现他们的目标，这是现有界面所不支持的。轻松操作不熟悉的智能空间的能力提高了现有系统的可用性，并消除了实现普适计算愿景的重大障碍。
机上娱乐地图应用中的用户交互
地图应用程序，乘客可以在此接收有关当前航线的信息。重点是探索移动增强现实在乘客自己的设备上运行的地图应用程序中的适用性。为了提供评估基础，开发了同一原型的三个版本，以测试不同类型的用户输入，以获得最简单、最舒适的用户体验。此外，根据测试对象对最积极的感知用户交互类型的反应，开发了一个完整的原型，模仿机上地图应用程序的真实功能。在此过程中，在原型的每次迭代中都实践了以用户为中心的设计方法，该方法基于以用户为中心的设计，包括用户性能测试和访谈。此外，采用了迭代过程，以进一步改进原型的每次迭代。