XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System界面设计
人类与自动化机器学习系统交互的角色和模式
随着自动化机器学习 (AutoML) 系统在复杂程度和性能方面不断进步，了解这些框架中人机交互 (HCI) 的“如何”和“为什么”变得非常重要，包括当前的和预期的。这样的讨论对于最佳系统设计是必要的，利用先进的数据处理能力来支持涉及人类的决策，但它也是识别不断提高的机器自主性水平所带来的机遇和风险的关键。在此背景下，我们重点关注以下问题：(i) 对于最先进的 AutoML 算法来说，HCI 目前是什么样子，特别是在开发、部署和维护阶段？(ii) AutoML 框架内对 HCI 的期望是否因不同类型的用户和利益相关者而异？(iii) 如何管理 HCI，以便 AutoML 解决方案获得人类的信任和广泛接受？(iv) 随着 AutoML 系统变得更加自主并且能够从复杂的开放式环境中学习，HCI 的基本性质会发生变化吗？为了考虑这些问题，我们将 HCI 中的现有文献投射到 AutoML 领域；到目前为止，这种联系基本上还没有得到探索。为此，我们回顾了包括用户界面设计、人为偏见缓解和对人工智能 (AI) 的信任等主题。此外，为了严格衡量 HCI 的未来，我们考虑了 AutoML 如何在有效开放的环境中体现。这
双层升降机抵抗过程优化绝缘体...
摘要 - 双层升降方法在商业上用于制造许多MEM和半导体器件结构，并部署用于金属化过程以制造神经探针电极。该过程利用LOR/PMGI加上成像抗性来创建双层掩蔽结构。唯一地，可以自定义此结构，因为它的组成和尺寸可以针对给定的材料 - 沉积设计特征目标量身定制。考虑了材料和制造选择的必要进步，以实现神经植入器设备和微电极阵列（MES）进行本研究，以评估使用绝缘体材料SIO 2的双层加工的使用。提出了基于施加的沉积膜应力的结构优化的预测模型，用于相关的厚度，以制造导体线绝缘和微电极阵列。此外，它还使用能够在较高温度绝缘体沉积过程中保持稳定性的负成像抗性引入了新的高温双层过程。这项研究确定了用溅射绝缘子制造成功的双层目标的尺寸目标，以优化用于测量，密歇根州类型探针和相关神经界面微观结构的有用结构。新的处理能力可以启用新的神经探针界面设计和功能，以扩大人工智能和机器交叉点。
用心设计 PDF
如果没有大量的帮助和支持，我不可能写出这本书。首先要提到的是我在 2006 年冬季学期以 Erskine 研究员身份在新西兰坎特伯雷大学教授的人机交互课程的学生。我为他们编写了一个讲座，简要介绍了感知和认知心理学的背景知识 — 足以让他们理解和应用用户界面设计指南。该讲座扩展为专业发展课程，然后成为本书。其次是初稿的审阅者：Susan Fowler、Robin Jeffries、Tim McCoy 和 Jon Meads。他们提出了许多有益的评论和建议，使我能够极大地改进本书。第三是三位认知科学研究人员，他们提供了有用的内容，指导我阅读有价值的读物，或允许我与他们交流想法：Edward Adelson 教授（麻省理工学院脑与认知科学系）、Dan Osherson 教授（普林斯顿大学心理学系）和 Dan Bullock 博士（波士顿大学认知与神经系统系）。Elsevier 员工，尤其是 Mary James、David Bevans 和 Andre Cuello 提供的关心、监督、后勤支持和培养也为本书提供了极大的帮助。Cate de Heer 提供了宝贵的额外文字编辑。最重要的是，我要感谢我的妻子兼朋友 Karen Ande 在我研究和撰写本书期间给予我的爱和支持，这更加了不起，因为
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
研究高级驾驶员援助系统中听觉和视觉反馈的影响：一项有关驾驶员行为和情绪响应的试点研究
在自动驾驶汽车行业中，高级驾驶员援助系统（ADA）因提高服务质量，提高道路安全性并提高驾驶员舒适度而获得认可。驱动程序辅助系统能够提供多模式的反馈，包括听觉提示，视觉提示，颤振曲折提示等。该研究将集中于评估辅助驾驶系统对驾驶员的听觉和视觉反馈的影响。招募了由五名参与者（n = 5）组成的小组参加两组驾驶实验。在实验会议期间，它们分别暴露于针对唯一音频格式和视听格式的驱动程序设计的几个提醒。他们的驾驶行为和表现在研究人员的观察下，而他们的情绪是通过Yolo V5检测模型评估的。结果表明，参与者对仅对音频驾驶提醒的单峰反馈的较高的依从性和强烈的情感反应（尤其是愤怒，悲伤和惊喜的感觉）。没有强有力的证据表明，视听提示的双峰ADA反馈有效地改善了驾驶期间驾驶员的性能。但是，情感数据和用户满意度结果都表明，当参与者能够在听到助手的音频提醒时能够可视化AI助手时，他们的幸福感就会增加。该研究是旨在增强汽车用户界面设计领域的理论基础的开创性研究之一，尤其是关于听觉功能的设计。
空中交通管制信息系统的现代图形用户界面框架
空中交通管制员用于观察大量具有不一致用户界面的不同系统。在本文中，我们介绍了一种客户端服务器架构的设计，以将这些系统集成为一个提供同质图形用户界面的系统。该框架的主要目标是适应灵活性、快速原型设计能力，能够在项目早期阶段让管制员参与进来，并简单应用用户界面设计原则来优化态势感知。除其他外，我们在本文中总结的这些原则包括使用颜色、动画和形状。与使用传统的桌面应用程序开发工具包不同，所展示系统的图形用户界面基于 QtQuick 构建，这是一个通过声明性语言创建任意用户体验的库，无需进行持续编译。在本文中，我们详细讨论了该技术的优点和缺点，并说明了我们使用它的动机。我们解释了系统的设计，并结合了额外的实施细节，并展示了使用它创建的几个原型，以展示其可能性。这些原型是根据项目适应性工作和来自世界不同地点的控制器的可用性印象进行评估的，所提出的系统将在不久的将来安装。所提出的框架提供了较低的适应时间和灵活的应用用户界面设计隐喻的能力，这使其非常适合预期用途。在这方面，QtQuick 被证明是该系统的坚实基础。
研讨会报告：人机协作团队中有效 HRI 的测试方法和指标，ACM/IEEE 人机交互会议，2019
经过验证和确认的测试方法是衡量复杂系统性能的必要条件，也是推动创新、基准测试和改进性能以及建立人机协作团队信任的重要工具。本次全天研讨会旨在探索在现实世界的人机交互 (HRI) 场景中重复和独立评估机器人系统协作性能所需的计量方法。本次研讨会旨在弥合 HRI 在工业中的理论和应用之间的差距，加速采用尖端技术作为行业实践。研讨会于 2019 年 3 月 11 日在韩国大邱的 ACM/IEEE 人机交互国际会议上举行。对协作 HRI 的兴趣在当前市场以及针对制造、社会、医疗和服务机器人解决方案的标准工作中显而易见。尽管多年来这些领域一直被认为是独立的，但最近的技术和科学进步表明，虽然它们的应用可能不同，但 HRI 性能的基本原则对它们的影响是相同的。因此，本次研讨会旨在确定测试方法和指标，以全面评估和保证协作 HRI 性能。重点是确定这些看似不同的部门的关键绩效指标，此外还要建立一个基于透明度、可重复性和在协作 HRI 评估中建立信任原则的社区。目标是通过开发实验场景、协议、测试方法和指标来验证和确认交互解决方案和界面设计，从而帮助 HRI 技术的发展。
空中交通管制信息系统的现代图形用户界面框架
空中交通管制员用于观察大量具有不一致用户界面的不同系统。在本文中，我们介绍了一种客户端服务器架构的设计，以将这些系统集成为一个提供同质图形用户界面的系统。该框架的主要目标是适应灵活性、快速原型设计能力，能够在项目早期阶段让管制员参与进来，并简单应用用户界面设计原则来优化态势感知。除其他外，我们在本文中总结的这些原则包括使用颜色、动画和形状。与使用传统的桌面应用程序开发工具包不同，所呈现系统的图形用户界面基于 QtQuick 构建，QtQuick 是一个通过声明性语言创建任意用户体验的库，无需不断编译。在本文中，我们详细讨论了该技术的优点和缺点，并说明了我们使用它的动机。我们解释了系统的设计，并结合了其他实施细节，并展示了使用它创建的几个原型，以展示其可能性。这些原型是根据项目适应性工作和来自世界不同地点的控制器的可用性印象进行评估的，这些地点将在不久的将来安装所提出的系统。所提出的框架提供了较低的适应时间和灵活的应用用户界面设计隐喻的能力，这使其非常适合预期用途。在这方面，QtQuick 被证明是该系统的坚实基础。
利用脑信号更好地理解人类的阅读理解
阅读理解是一个复杂的认知过程，涉及许多人的大脑活动。然而，人们对阅读理解过程中人脑中发生了什么以及这些认知活动如何影响信息检索过程知之甚少。此外，随着脑电图（EEG）等脑成像技术的进步，可以几乎实时地收集脑信号并探索是否可以将其用作反馈以促进信息获取。在本文中，我们精心设计了一项基于实验室的用户研究，以调查阅读理解过程中的大脑活动。我们的研究结果表明，神经反应因不同类型的阅读内容而异，即可以满足用户信息需求的内容和不能满足用户信息需求的内容。我们认为，在阅读理解的微观时间尺度上，各种认知活动（例如认知负荷、语义主题理解和推理处理）支撑着这些神经反应。从这些发现中，我们为信息检索任务阐明了一些见解，例如排名模型构建和界面设计。此外，随着便携式EEG应用的出现，我们提出了为主动现实世界系统检测阅读理解状态的可能性。为此，我们提出了一个基于EEG的阅读理解建模统一框架（UERCM）。为了验证其有效性，我们基于EEG特征对两个阅读理解任务进行了广泛的实验：答案句子分类和答案提取。结果表明，利用脑信号提高这两项任务的表现是可行的。这些发现意味着脑信号是增强阅读理解过程中人机交互的宝贵反馈。
基于EEG的脑部计算机界面中用户培训的协议设计标准化
摘要。大脑计算机界面（BCIS）是使人仅使用神经活动与机器进行交互的系统。这种相互作用对于用户而言可能是不直接的，因此培训方法是为了增加一个人的理解，信心和动机，这将在并行提高系统性能。要清楚地解决BCI用户培训协议设计中的当前问题，在这里分为介绍期和BCI相互作用期。首先，必须将介绍期（BCI交互之前）视为与用户培训的BCI交互同样重要。为了支持这一主张，对论文的审查表明，BCI绩效可以取决于此类入门期内提出的方法。为了使其设计标准化，人类计算机相互作用（HCI）的文献已调整为BCI上下文。第二，在用户BCI交互期间，接口可以采用大量的形式（2D，3D，大小，颜色等）和模态（视觉，听觉或触觉等）无需遵循任何设计标准或准则。也就是说，探索对神经活动的感知阶段的研究表明，可以从对某些物体的简单观察结果触发运动神经元，并取决于对象的属性（大小，位置等）神经反应可能差异很大。令人惊讶的是，在BCI背景下未研究感知阶段的影响。对BCI的介绍都不一致，以及可变的界面设计使得繁殖实验很困难，预测其结果并比较它们之间的结果。为了解决这些问题，提出了用于用户培训的协议设计标准化。