在本文中,我们引入了分布式交互证明的量子对应物:证书现在可以是量子比特,并且网络节点可以执行量子计算。本文的第一个结果表明,通过使用分布式量子交互证明,交互的次数可以显著减少。更准确地说,我们的结果表明,对于任何常数 k ,可以由 ak 轮经典(即非量子)分布式交互协议(具有 f ( n ) 位证书大小)决定的语言类包含在可以由 5 轮分布式量子交互协议(具有 O ( f ( n )) 位证书大小)决定的语言类中。我们还表明,如果我们允许使用共享随机性,轮数可以减少到 3 轮。由于目前还没有类似的减少轮数的经典技术,我们的结果证明了量子计算在分布式交互证明设置中的强大功能。
摘要 航空系统的安全水平极高,事故非常罕见,大多数坠机事件都会成为头条新闻。航空旅行不断扩大,航班数量的增加将需要大幅提高安全水平,以确保飞机事故的发生率保持在较低水平。正在研究数字数据链路和高级软件辅助操作员等新技术,以适应旅行的增长,同时将安全性提高到所需的水平。因此,人为错误的发生和预防是新技术应用设计和验证的主要和高度优先的问题。我们将简要回顾航空业所谓的“自动化”的经验教训以及该行业面临的挑战。数据链接新技术应用的研究和实验。将讨论空中交通管理和驾驶舱自动化。重点在于人类与未来技术之间的互动质量,这些互动在可能的操作应用的真实模拟过程中得到观察和测量。人类操作员的行为可以通过更先进的测量设备进行研究和记录,这些设备能够在使用这些系统时实现客观的性能和工作量测量。本文将说明和讨论对比主观和客观测量技术在“前进方向”决策中的作用和重要性,以及设计和验证过程。最后,将强调一些谬论以及对未来工作的启示。
1简介。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>2 1.1我们的结果。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3 1.2申请。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>4 2技术概述。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.1构建块:非相互作用乘法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.2 NIDPF构造的概述。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 6 3预序。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。5 2.2 NIDPF构造的概述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 3预序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 3.1表示法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 3.2添加秘密共享。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 3.3加密假设。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 3.4 NIDLS框架。 。 。 。11 3.4 NIDLS框架。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 3.5度2秘密键HSS。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 4非相互作用乘法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 4.1 NIM具有乘法输出重建。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 4.2矩阵乘法的简洁nim。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 4.3基于组假设的构造。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 4.4基于晶格假设的构造。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 5非相互作用DPF。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 5.1模拟算术模量N.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 5.2 NIDPF框架。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 5.3 SXDH的随机付费实例化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 6对简洁的多键HSS的概括。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 7同态秘密共享。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32
摘要 人工智能 (AI) 已被证明是公共部门保存、分析、管理和展示文化遗产的有效工具。然而,很少有研究关注人工智能对公众参与的具体影响,特别是在文化遗产学习方面。本文旨在通过设计和评估结合图像风格转换和面部识别技术的交互式装置,研究人工智能对公众文化遗产学习的影响。我们通过对话分析、访谈和问卷调查,重点评估参与者在文化遗产学习过程中的表现以及行为和知识方面的学习成果。结果表明,交互式装置促进了用户生成的五个主要类别的学习对话:感知对话(30.60%)、战略对话(24.89%)、连接对话(16.40%)、概念对话(15.22%)和情感对话(12.90%)。此外,它促进了实验后文化遗产知识的获取和在线下和线上平台上分享文化遗产的行为。
本章旨在为新手设计师提供背景知识和指导,帮助他们成功地将触觉技术引入到交互式产品中。要定义适当的触觉交互角色,一方面需要整合对人类能力的基本认识,另一方面需要整合当前的设备技术。在这里,我首先总结了人类和硬件施加的最显著的限制,以探索这种整合。然后,我将感知、运动和注意力能力与一系列与当代设计趋势和机会相关的新兴应用环境联系起来。这些包括抽象通信和通知、图形用户界面的增强、表达控制、情感通信以及移动和手持计算。
摘要:在本研究中,我们利用 LoRa 传输技术提出了一种针对环境变量的物联网解决方案,以在 Things2People 过程中向用户提供实时信息,并通过促进 People2People 过程中的行为变化来实现节约。这些数据被存储起来,随后进行处理以识别模式并与可视化工具集成,这使我们能够在使用系统时开发环境感知。在这个项目中,我们基于 3D 可视化工具的开发实施了一种不同的方法,该工具在建筑物的交互式 3D 模型中呈现系统收集的数据、警告和其他用户的感知。这种数据表示引入了一种新的 People2People 交互方法,通过将传感器数据与用户的个人和集体感知相结合,在公共建筑等共享空间中实现节约。这种方法在 ISCTE-IUL 大学校园得到了验证,这种 3D 物联网数据表示在移动设备中呈现,并由此影响用户行为以实现校园可持续发展目标。
人为因素问题仍然是确保飞行安全以及机组人员执行飞机控制操作的优先事项,其负面影响通常与人的心理生理特征有关。对旨在减少人为因素对飞行安全影响的所提出方法、方法和技术工具的研究表明,现有的方法工具在消除航空人员“突然出现”的不可靠性方面效果不足。这种情况需要开发飞机控制系统,考虑到其所有组件的特性,并创建与航空电子系统交互的虚拟飞行员助手。本文讨论了飞行员与航空电子系统交互的各个方面。它提出了使用人机界面为飞行员在机上工作创建虚拟助手的概念,该界面提供了观察、通信和飞行控制的可能性。提出了认知飞行员-飞机界面的概念,该界面将基于知识的自适应功能引入系统,以帮助机组人员执行对飞行安全至关重要的重要任务。
指挥和控制是所有分布式战术行动(如救援行动和军事行动)的核心。它发生在一个由人类和人工制品组成的复杂系统中,力求实现共同目标。指挥和控制的复杂性来自多个方面,包括动态性、不确定性、风险、时间压力、反馈延迟和相互依赖性。基于这种复杂性,本论文探讨了指挥和控制研究中两个重要且相关的问题领域。从总体上讲,本论文试图解决指挥和控制操作员面临的问题以及相关系统开发过程中设计师面临的问题。我们研究了操作员在屏幕面积有限的地理信息系统中使用大地图时忽视整体视角的具体问题。为了解决这个问题,我们提出了高精度输入技术,以减少触摸屏系统中缩放和平移的需要,以及信息单元表示,以更好地利用可用的屏幕区域。实验研究的结果表明,所提出的输入技术与最先进的技术一样快速和准确,而无需借助缩放。此外,原型设计的结果表明,所提出的单位表示减少了屏幕上的混乱,并利用了屏幕外的单位来更好地利用宝贵的屏幕区域。开发指挥和控制系统是一项复杂的任务,有几个陷阱,包括陷入详尽的分析和对理性方法的过度依赖。在本文中,我们采用了一个面向设计的研究框架,该框架承认创造性和务实的因素来处理这些陷阱。我们的方法采用重建和探索分布式战术行动任务历史的方法作为指挥和控制分析的手段。为了支持在我们的框架内对任务历史进行探索性分析,我们提出了用于通信分析的工具和用于管理元数据(如反思、问题、假设和专家评论)的工具。通过将这些工具与来自实时战术行动的真实数据一起使用,我们表明它们可以管理大量数据、保存上下文数据、支持数据内导航、使原始数据易于访问以及加强元数据与支持原始数据之间的联系。此外,我们表明,通过使用这些工具,多位分析师、专家和研究人员可以在复杂场景的协作和探索性调查中就数据和元数据交换评论。
ii 机器学习:人工智能研究的一个领域,通过分析数据来发现预测的模式和规则。 学习主要有三种类型:监督学习、无监督学习、强化学习和深度学习。
随着交互式技术在个人生活空间中越来越普遍,了解用户的偏好以及与这些技术的互动变得至关重要。本研究旨在研究用户对个人生活空间中交互式技术的偏好,特别关注交互式照明、家具和空间变化。本研究的结果将为未来个性化交互式环境的设计和开发提供参考。一组不同的参与者完成了一份问卷,评估他们对不同家庭空间中交互式技术的偏好。使用描述性统计数据分析收集的数据。结果表明,个人生活空间中交互式技术的接受度越来越高。大多数受访者表示更喜欢交互式颜色变化,其次是交互式家具。偏好的性别差异也很明显,男性更喜欢形式变化,而女性则更喜欢交互式家具。这些发现对个性化交互式环境的设计具有重要意义。它强调了考虑用户的偏好并让他们参与设计过程以创造量身定制的体验的重要性。本研究通过强调研究交互式技术及其在人们的家庭和环境中的潜在应用的重要性,为该领域做出了贡献。通过为设计和开发未来个性化交互环境提供宝贵的见解,该研究强调需要满足用户不断变化的需求和偏好,以增强他们的整体生活体验。