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人机协作应对人机共存的紧急情况
2.8 消防员建议，一旦确认有受害者出现，就自动向河上的救援人员推送 GPS 定位图钉。此建议说明了该领域的多角色、社会技术方面。此原型代表救援人员移动应用程序 UI 的初始模型，显示图像、当前救援人员位置、受害者位置和其他信息。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
航空航天人机系统的传感器网络
摘要：智能自动化和可信自主性正在被引入航空航天信息物理系统，以支持包括数据处理、决策、信息共享和任务执行在内的各种任务。由于这些任务中人与自动化之间的集成/协作水平不断提高，当机器监控操作员的认知状态并适应它们以最大限度地提高人机界面和交互 (HMI 2 ) 的效率时，闭环人机系统的操作性能可以得到增强。技术发展已使神经生理学观察成为一种可靠的方法，可以使用各种可穿戴和远程传感器来评估人类操作员的状态。传感器网络的采用可以看作是这种方法的演变，因为如果这些传感器实时收集和交换数据，同时远程控制和同步它们的操作，则具有显着的优势。本文讨论了航空航天信息物理系统传感器网络的最新进展，重点关注认知 HMI 2 (CHMI 2 ) 的实现。本文讨论了在此背景下使用的关键神经生理测量及其与操作员认知状态的关系。本文还介绍了基于机器学习和统计推断的合适数据分析技术，因为这些技术可以处理神经生理和操作数据，以获得准确的协同作用。
国防部人机界面风格指南 - EverySpec
2.0 界面风格 2-1 2.1 风格指南 2-2 2.1.1 商业风格指南 2-3 2.1.2 DoD HCI 风格指南 2-6 2.1.3 领域级风格指南 2-6 2.1.4 系统级风格指南 2-6 2.2 系统级用户界面设计决策 2-6 2.2.1 选择用户界面风格 2-6 2.2.2 确定系统级风格指南 2-7 2.2.3 HCI 设计流程 2-7 2.2.4 迁移策略 2-7 2.2.5 跨硬件平台的可移植性 2-9 2.2.6 HCI 环境的集成 2-9 2.3 使用风格指南解决用户界面设计问题2-9 2.3.1 选择用户界面样式 2-10 2.3.2 重新设计 HCI 以提高可用性 2-10 2.3.3 选择商业软件时需要考虑的 HCI 因素 2-11 2.3.4 开发定制软件时需要考虑的 HCI 因素 2-12 2.3.5 战术环境中的 HCI 设计 2-12 2.3.6 迁移注意事项 2-13 2.3.7 可移植性注意事项 2-13 2.4 统一应用程序接口 (UAPI) 2-14 2.4.1 简介 2-14 2.4.2 实现 HCI 可移植性的方法范围 2-15 2.4.3 支持的环境 2-20 2.4.4 使用 UAPI 工具的注意事项 2-21 2.4.5 风格指南含义 2-27
人机协作，成就未来地面...
作者要感谢 Thomas G. Mahnken 博士和 CSBA 工作人员在发布本报告时提供的帮助。特别要感谢 CSBA 的 Rick Russo 提供的大力支持、建议和投入——以及科幻实力。特别感谢 Mike Evans 教授、Mike Horowitz 教授、Deane-Peter Baker 博士、Therese Keane 博士、Tom McDermott 中校和我的妻子 Jocelyn 对报告各个草稿的评论和批评。最后，作者要感谢 Ross Babbage 博士和澳大利亚陆军参谋长 Angus Campbell 中将对报告的出色指导、建议和投入。此处提供的分析和发现完全由作者负责。
人机协作研讨会的未来方向
与技术先进的人工智能 (AI) 代理的互动如今已司空见惯。我们越来越依赖智能系统来扩展人类的能力，从提供技术支持的聊天机器人到 Siri 和 Alexa 等虚拟助手。然而，今天的智能机器本质上是工具，而不是队友。它们需要人类用户的全神贯注，缺乏作为值得信赖的队友互动所需的沟通或认知能力。要成为真正的队友，智能机器需要灵活适应人类队友的状态以及环境。它们需要智能地预测人类队友的能力和意图，并将特定的学习经验推广到全新的情况。
ATM 自动化：人机融合指南
目前还部署了许多新的 ATM 自动化技术。远程塔台系统包括增强飞机跟踪和向管制员提供“注意”信息和警告的能力。通过集成高级地面运动引导控制系统、机场照明系统和管制员工作站，现在能够应用所谓的“跟随绿灯”概念实现机场地面管制的自动化。虽然决策自动化程度很低，但当工作量增加并且用户对提供可能的解决方案和建议的系统更加有信心时，自动化可以（也许已经）偷偷地成为代理决策者。
简介报告：人机协作 - 学科：...
科学与工程学院 概况报告：人机协作 - 学科：人工智能 - 级别：终身制助理教授 - 全职：全职 (1,0) 1. 科学学科 该职位专注于通过采用认知工程、脑机接口和多智能体交互模型的方法，增强人机协作。它将在利用机器学习技术的数据驱动方法和从一般原则中得出实际选择的理论驱动方法之间取得平衡。目标是努力实现人机协作优于单独协作的设计。 2. 职位空缺 该职位由学院董事会根据行业计划开放，将嵌入伯努利研究所、基础单位人工智能、认知建模组。该职位属于“科学职业道路 4”（“Bèta's in Banen 4”）框架。请参阅链接了解标准和条件。 3. 评选委员会 (BAC) Prof. dr. NA Taatgen 伯努利研究所科学主任、认知建模教授 F. Cnossen 博士 人工智能与人机通信项目主任 HB Verheij 教授 人工智能系主任、人工智能与辩论副教授 LC Verbrugge 教授 逻辑与认知教授 F. Turkmen 博士 信息保障与安全助理教授 MA Neerincx 教授 代尔夫特理工大学人本计算教授、TNO 感知与认知系统高级研究员 R. Verhoeven 学生会员 人力资源顾问：NF Clemencia-Lokai 4. 研究领域 在人工智能领域，人机协作可以采取不同的形式。一种是人工智能系统与计算机之间的协同协作，一种是人工智能系统与计算机之间的协同协作。
人机协作：最新进展和研究需求
人机系统集成委员会 FREDERICK OSWALD，莱斯大学心理学系，主席 JAMES BAGIAN，NAE/NAM，密歇根大学安阿伯分校医疗政策与创新研究所 DIANA BURLEY，乔治华盛顿大学教育与人类发展研究生院 BARBARA DOSHER，NAS，加州大学欧文分校社会科学学院 MICA ENDSLEY，SA Technologies，亚利桑那州梅萨 EDMOND ISRAELSKI，AbbVie，伊利诺伊州北芝加哥 NAJMEDIN MESHKATI，南加州大学维特比工程学院 JOHN LOCKETT，美国陆军研究实验室（已退休） EMILIE ROTH，Roth 认知工程，加利福尼亚州斯坦福 WILLIAM J. STRICKLAND，人力资源研究组织，弗吉尼亚州亚历山大 MATTHEW WEINGER，范德堡大学医学中心工作人员 MARY ELLEN O’CONNELL，临时董事 TOBY M. WARDEN，董事（至 2021 年 5 月 25 日）
人机协作：最新进展和研究需求
人机系统整合委员会 FREDERICK OSWALD，莱斯大学心理学系，主席 JAMES BAGIAN，NAE/NAM，密歇根大学安娜堡分校医疗政策与创新研究所 DIANA BURLEY，乔治华盛顿大学教育与人类发展研究生院 BARBARA DOSHER，NAS，加州大学欧文分校社会科学学院 MICA ENDSLEY，SA Technologies，亚利桑那州梅萨 EDMOND ISRAELSKI，AbbVie，伊利诺伊州北芝加哥 NAJMEDIN MESHKATI，南加州大学维特比工程学院 JOHN LOCKETT，美国陆军研究实验室（已退休） EMILIE ROTH，Roth 认知工程，加利福尼亚州斯坦福 WILLIAM J. STRICKLAND，人力资源研究组织，弗吉尼亚州亚历山大 MATTHEW WEINGER，范德堡大学医学中心工作人员 MARY ELLEN O'CONNELL，临时主任TOBY M. WARDEN，董事（至 2021 年 5 月 25 日）
人机交互的验证与综合 - DROPS
机器人技术的发展趋势是，从与人物理分离工作的工业机器人，转向在工作场所和家中与人协作和互动的机器人。人机交互 (HRI) 领域从计算、设计和社会的角度研究这种交互。与此同时，人们对机器人和自主系统行为的安全性、验证和自动合成的研究兴趣日益浓厚。形式化方法和测试领域专注于系统的验证和合成，旨在对系统进行建模并定义和证明这些系统的规范；在机器人技术的背景下，这些技术考虑了机器人动力学及其与不断变化和不确定的环境的相互作用。然而，与机器人合作的人不仅是机器人环境的一部分，而且是一个自主代理，其意图、信念和行为与机器人代理的意图、信念和行为相吻合。这引发了与验证和合成相关的新研究问题，包括什么是人机交互的适当模型；是否以及如何