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国防 APEM 目录 - Ermec
我们独特的专业知识使我们不仅仅提供 HMI 组件。我们将自己视为合作伙伴，目标是帮助您根据您独特的规格构建完美可靠的 HMI 解决方案。多年来，我们已经构建了许多集成了一些最新 HMI 相关技术的定制解决方案。例如，地面车辆的定制控制面板、无人机的遥控器等。
人工智能立场：跨越人机交互的未知领域？
摘要。尽管即使是非常先进的人工系统也无法满足人类成为社会互动适当参与者所需的苛刻条件，但我们认为并非所有人机交互 (HMI) 都可以适当地简化为单纯的工具使用。通过批评标准意向性主体解释的过于苛刻的条件，我们建议采用一种最小方法，将最小主体归因于某些人工系统，从而提出将采取最小联合行动作为社会 HMI 的案例。在分析此类 HMI 时，我们利用了丹尼特的立场认识论，并认为出于多种原因，采取意向性立场或设计立场可能会产生误导，因此我们建议引入一种能够捕捉社会 HMI 的新立场——人工智能立场。
机舱支架索具的摄影测量...
信息技术流程描述和人机界面 (HMI) 这一新流程是利用端到端数字流程集成开发的。实际上，这意味着测量数据管理由空中客车计量软件套件提供，并与产品数据管理和空中客车操作系统相链接。在这个系统中，通过摄影测量、激光跟踪器和光电技术获得的数据与技术人员易于使用的 HMI 完全集成。用户体验已证实，以操作员为中心的 HMI 降低了操作员的复杂性，如图 2、3、4 和 5 所示。
空中交通人为因素指南...
第 4 章。人机界面 (HMI) 。.....................。。。。。。。。。。。。。。。4-1 4.1 简介。。。。。。。。..................4-1 4.2 输入设备 .........................4-1 4.3 可视化显示。.....。。。。。。。。。。。。。。。。。。4-2 4.4 菜单。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4-3 4.5 菜单设计。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。..4-3 4.6 颜色的使用 ...........。。。。。。。。。。。。4-6 4.7 数据输入。。。。。。。。。。。。...... div>........4-7 4.8 电子飞行进度条 ...。 。 。 。 。 。 。 4-8 4.9 用户指导。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 4-10 4.10 视觉警报 . . . . . . . . . . . 。 。 。 。 。 。 。 。 . . . . . 4-12 4.11 听觉警报。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 4-13 4.12 CPDLC HMI 的具体建议 . . . . . . . . . . . div> . . . . . . . . . . 4-14 结论 . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 . 4-16 参考文献 . . . . 。 。 。 。 。 。。。。。。。。4-8 4.9 用户指导。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4-10 4.10 视觉警报 ...........。 。 。 。 。 。 。 。 . . . . . 4-12 4.11 听觉警报。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 4-13 4.12 CPDLC HMI 的具体建议 . . . . . . . . . . . div> . . . . . . . . . . 4-14 结论 . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 . 4-16 参考文献 . . . . 。 。 。 。 。 。。。。。。。。。.....4-12 4.11 听觉警报。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4-13 4.12 CPDLC HMI 的具体建议 ........... div>..........4-14 结论 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.4-16 参考文献 ....。 。 。 。 。 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4-16
传感器 - 语义学者
摘要：本文介绍一种新方法，将人机界面 (HMI) 状态（一种涵盖操作员动作和过程状态的视觉反馈状态模式）从多变量时间序列转换为自然语言处理 (NLP) 建模领域。该方法的目标是在给定 k 个滞后过去 HMI 状态模式的情况下，预测 n 个提前时间步长窗口的操作员响应模式。NLP 方法提供了在 HMI 状态模式中编码 (语义) 上下文关系的可能性。为此，介绍了一种使用序列到序列 (seq2seq) 深度学习机器翻译算法构建原始 HMI 数据以进行监督训练的技术。此外，基于注意力等当前最先进的设计元素的自定义 Seq2Seq 卷积神经网络 (CNN) NLP 模型与基于标准循环神经网络 (RNN) 的 NLP 模型进行了比较。结果表明，用于建模 HMI 状态的两种 NLP 模型设计具有相当的有效性。 RNN NLP 模型显示出更高的（≈ 26%）预测准确度，一般来说，无论是样本内还是样本外的测试数据集。然而，自定义 CNN NLP 模型显示出更高的（≈ 53%）验证准确度，表明在相同数量的可用训练数据的情况下，过度拟合较少。所提出的工业 HMI NLP 建模的实际应用，例如在发电站控制室、航空（驾驶舱）等，正朝着现实的方向发展
一种具有人机交互的新型智能制造模式...
如图7所示HCP协同融合智能制造系统由三部分组成：1）人机界面与装备自主控制系统；2）基于数字孪生的人机协同分析决策系统；3）基于知识图谱的人机物理数据融合系统。人机界面与装备自主控制系统包括智能感知、智能分析决策、智能自主控制、人机界面和物理系统。基于数字孪生的人机协同分析决策系统包括基于数字孪生和新一代信息技术的人机协同学习提升、精准执行、自主决策和实时分析。
PSOC™4000T数据表，基于ARM®Cortex
PSOC™4是一个具有ARM®Cortex®-M0+ CPU的可扩展MCU家族。它结合了一个高性能的电容和感应传感子系统，可编程和可重新配置的模拟和数字块。新的PSOC™4000T系列提供了PSOC™4000和PSOC™4000的设计升级路径，并具有软件和软件包兼容性的第五代HMI技术。PSOC™4000T是PSOC™4 MCU家族的成员，该家族具有第五代CapSense™和多强度的技术，可提供基于集成的“始终对接”感应技术的超低功率触摸HMI解决方案，并提高了性能。多态转换器通过对新用例的最佳感应传感扩展了经典的电容感应感，并启用具有出色液体耐受性的现代光滑用户界面解决方案，并为恶劣的环境提供了可靠且可靠的触摸HMI解决方案。PSOC™4000T是具有标准通信，时机外围设备和Infineon的第五代CapSense™的微控制器，其具有多态HMI技术目的是为低功能应用程序而设计的，包括可穿戴，可听觉，可听觉的智能连接产品，需要低功能和低功耗的Iot产品，以促进下一代的性能，以促进下一代的使用以上。
ISA 界面研究 - 环境学院
然而，法规文本并未提供任何符合立法要求的 HMI 规范。本研究旨在填补这一空白，通过评估多种针对 ISA 的替代 HMI 设计，既考察它们在促进速度合规方面的有效性，也考察它们对驾驶员的接受度。所有选定的 HMI 都允许驾驶员覆盖反馈（即，如果他们选择超速，可以按照法律要求这样做），但所提供的反馈存在很大差异。在实验中，参与者没有选择关闭 ISA 反馈，因为这实际上会否定研究的目的。对驾驶员的接受度尤为重要，因为对 ISA 系统感到厌烦的驾驶员可能会倾向于关闭它，正如法规第 (b) 条所允许的那样，从而大大降低 ISA 的安全效益。