摘要。本文的目的是研究用户无法直接交互的触摸式用户界面控制的可用性和用户体验 (UX)。例如,用户通过遥控器上的触摸交互控制电视屏幕,或者汽车驾驶员使用触摸来控制方向盘上的中控台屏幕输入。基于一项研究有触觉标记和无触觉标记的触摸式交互的受试对象内控制实验,我们重复了可用性研究结果,即在触摸区域有触觉标记的情况下完成任务的速度明显快于没有触觉标记的情况。对于用户体验,带有触觉标记的触摸输入在实用质量和吸引力方面的评分更高。用于目标选择的用户界面动画的变化对用户体验没有显著影响,表明触觉反馈是决定用户体验的最重要因素。本文最后讨论了研究的重复如何成为以用户为中心的设计和开发过程的一部分,以应对由于技术变化而导致的研究过时的威胁。
Total marks for IA .................................................................................................................. 2 IA1 marks ............................................................................................................................... 3 IA2 marks ............................................................................................................................... 4 IA3 marks .....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
研究国际贸易,出口在2023年达到2558亿美元,是共和国历史上最高的年度出口国外,推动Türkiye搬到一步之遥,即实现其在世界前十名出口国中获得一席之地的目标。同时,土耳其汽车行业在2023年也打破了历史记录,国际销售额达到350亿美元,同比增长13%。türkiye的创纪录的出口fi fi fi gure补充了其在全球价值链中的进步及其作为全球动力动力学中心枢纽的关键作用的结果。
利益宣言C.J.W.获得:药房的资金支持;持有:Biontech,Inc; G.G.是创始人,顾问,并持有Scorpion Therapeutics中的私人股权,从以下方面获得了资金支持:IBM和Pharmacyclics,是有关专利申请的发明者,该专利申请与:突变,Mustute,Mutsig,msmutect,msmutect,msmutsig,msmutsig,msmutsig,msidetect,msidetect,polysolver,polysolver,tensorqtl; R.G.获得:Abbvie,Janssen,Gilead,Astrazeneca和Roche的资金支持; N.J. receives research funding from: Pharmacyclics, AbbVie, Genentech, AstraZeneca, BMS, Pfizer, Servier, ADC Therapeutics, Cellectis, Precision BioSciences, Adaptive Biotechnologies, Incyte, Aprea Therapeutics, Fate Therapeutics, Mingsight, Takeda, Medisix, Loxo Oncology, Novalgen and serves on Advisory Board /Honoraria:药房,Janssen,Abbvie,Genentech,Astrazeneca,BMS,适应性生物技术,精密生物科学,服务者,贝吉尼,Cellectis,TG Terapeutics,ADC Therapeicts,ADC Therapeutics,Mei Pharma; W.G.W.报告资金来自GSK/Novartis,Abbvie,Genentech,Pharmacyclics LLC,Astrazeneca/Acerta Pharma,Gilead Sciences,Juno Therapeutics,Kite Pharma,Sunesis,Sunesis,Miragen,Miragen,Oncternal Therapeutics,incternal Therapeutics,Inc.,Cyclacel,Loxo Oncology Oncology oncology,colical,Inc. inc. janssen,jansesen,jansen,jansen,jansen,jensen,xencor。B.A.K,C.J.W和G.G. 是专利的发明者:“表征慢性淋巴细胞性白血病的组成,面板和方法”(PCT/US21/45144); S.A.S. 报告了Bristol-Myers Squibb的非财务支持,以及Agenus Inc.,Agios Pharmaceuticals,Breakbio Corp.,Bristol-Myers Myers Squibb和Lumos Pharma中的股权。 N.P. 目前是Bristol Myers Squibb的雇员。 K.J.L. C.J.W. M.D.,J.D.K。B.A.K,C.J.W和G.G.是专利的发明者:“表征慢性淋巴细胞性白血病的组成,面板和方法”(PCT/US21/45144); S.A.S.报告了Bristol-Myers Squibb的非财务支持,以及Agenus Inc.,Agios Pharmaceuticals,Breakbio Corp.,Bristol-Myers Myers Squibb和Lumos Pharma中的股权。N.P. 目前是Bristol Myers Squibb的雇员。 K.J.L. C.J.W. M.D.,J.D.K。N.P.目前是Bristol Myers Squibb的雇员。K.J.L. C.J.W. M.D.,J.D.K。K.J.L.C.J.W. M.D.,J.D.K。C.J.W.M.D.,J.D.K。M.D.,J.D.K。持有标准Biotools Inc.(以前为FlusIdigm Corporation)的权益。和E.M.P是美国公用事业申请号的发明者US-2022– 0298580-A1于2012年10月10日提交,国际申请号WO/2021/041669于9/15/2022提交,“免疫签名可预测Richter转换中对PD-1封锁的反应。”。和B.T.没有相关的COI。C.T. 报告了Beigene,Janssen,Abbvie,Az和Loxo的酬金,以及Beigene,Janssen和Abbvie的研究资金。C.T.报告了Beigene,Janssen,Abbvie,Az和Loxo的酬金,以及Beigene,Janssen和Abbvie的研究资金。
这是这个长期运行的半导体会议83周年纪念日。。。2025设备研究会议宣布呼吁北卡罗来纳州达勒姆(Durham)的论文(2025年1月6日) - 全球运行时间最长的设备研究会议(DRC)宣布了该会议83周年纪念日DRC 2025的论文呼吁。第83届DRC将于2025年6月22日至25日在北卡罗来纳州达勒姆市的杜克大学举行。DRC将来自学术界和行业许多学科的主要科学家,研究人员和学生汇集在一起,分享了他们在设备科学,技术和建模方面的最新研究和发现,包括许多关键设备技术的第一个披露。drc宣布抽象提交的截止日期是2025年2月15日。要提交摘要,请下载2025年的文件。DRC 2025技术计划提供了丰富而多样的议程,其中包含三个全体会议,七个主题演讲和40位受邀演讲者,涵盖了广泛的与设备相关的主题。该计划将包括口头和海报会议,展示电子和光子设备中的先进研究,晚间面板讨论以及有关异质整合设备的特别关注会议。全体会议将由设备科学技术领域的世界知名领导人进行:Eli Yablonovitch,Nicky Lu和Suman Datta。其他计划的重点包括有关异质整合,建模和模拟教程的简短课程以及充满活力的学生参与以及学生纸张奖励奖励出色的贡献。DRC 2025与电子材料会议(EMC)协调,认识到设备和电子材料研究之间的牢固相互作用,为两种会议的参与者之间的信息提供了有意义的信息交流的机会。DRC 2025在以下领域中寻求纸张摘要:
摘要在本文中,我们旨在使用深层神经网络从多云的光学图像和对齐的合成孔径雷达(SAR)图像中恢复无云的光学图像。与以前的方法相反,我们观察到卫星图像特征通常没有首选方向。通过使网络层遵守改变输入图像的方向的几何约束,可以将此见解纳入神经座的设计中,只能改变相应的输出图像的方向,而不必影响秘密的质量或细节。我们构建了一个多模式旋转 - 等级神经网络,称为EquICR(Equivariant Cloud Removal),该网络准确地编码了此几何。在接受公共SEN12MSCR数据集接受培训时,我们观察到使用EquiCR的重建图像质量的改善,与使用深度学习无内置旋转等效性相比。有趣的是,在更困难的情况下,当云覆盖量很高或训练数据集很小时,EquiCR对基线方法的改善更大。
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