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手势对驾驶舱中的相互意识有何影响？通过图形表示公开交互
摘要 本文介绍了一种使用触摸式交互来确保客机飞行员相互了解的方法。事实上，触摸屏正在进入驾驶舱，但基于触摸的手势不如物理控制上的手势有效，而且出于效率和安全原因，它们在飞机上的使用受到限制。为了让其他飞行员有更安全的感知，我们建议用图形表示来补充对所执行手势的感知。我们的假设是，表示手势的效果比表示手势本身更重要。我们介绍了基于活动和图形符号学分析构建相互意识表示的设计选择。我们报告了从客机飞行员的设计演练中收集的结果。这些结果证实，表示手势的效果是相互意识的有效手段。我们的工作展示了飞行员如何理解手势的效果，既是结果，也是印象。
设计灵活的可再生能源渗透电力系统以解决长期和短期交互影响
6 中国电力科学研究院，北京 100192，中国 *通信地址：xiang@scu.edu.cn (YX); lltscu@163.com (LL) 收稿日期：2024 年 6 月 21 日；接受日期：2024 年 8 月 9 日；https://doi.org/10.59717/j.xinn-energy.2024.100042 © 2024 作者。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ )。引用：Xiang Y.、Li L.、Li R. 等，(2024)。设计灵活的可再生能源渗透电力系统以解决长期和短期交互推断。对于可再生能源渗透率较高的电力系统，必须结合储能等充足的灵活资源，实现能源的可持续发展。然而，在灵活资源的规划中，外部社会因素可以显著改变这些资源的演进路径。迫切需要一个模拟框架来整合以社会影响为代表的长期发展因素和物理能源框架内的短期运行特征。我们为电力系统的可持续发展提供技术支持，使模拟结果对未来的能源系统规划更加准确。针对缺乏外部社会因素建模数据的问题，提出了一种基于系统动力学的长期建模方法，以及一种考虑灵活性评估和优化的短期建模方法。长期的外部社会因素需要低碳系统，而短期关注涉及电力系统的实际拓扑以研究高灵活性。我们发现各种灵活性资源投资对电力系统灵活性和低碳的敏感性是解决这一矛盾的关键。在213节点灵活性测试系统中对电力系统进行了实证计算，包括15分钟和1分钟分辨率的实际数据。在碳减排政策出台约十年后，电池储能成为最大的灵活性投资。而其他灵活性资源，尤其是由于灵活性不饱和而产生的需求侧响应，也成为主要的临时投资资产。考虑到所提出的交互式推理框架，边际减排成本显着降低，碳交易不断降低减排成本。
“让我解释一下！”：探索虚拟代理在可解释人工智能交互设计中的潜力
摘要虽然近年来人工智能研究领域受益于日益复杂的机器学习技术，但由此产生的系统却缺乏透明度和可理解性，尤其是对于最终用户而言。在本文中，我们探讨了将虚拟代理纳入可解释人工智能 (XAI) 设计对最终用户感知信任的影响。为此，我们基于一个简单的语音识别系统进行了关键字分类用户研究。通过这项实验，我们发现虚拟代理的集成可以提高用户对 XAI 系统的信任度。此外，我们发现用户的信任在很大程度上取决于用户代理界面设计中使用的模式。我们的研究结果显示出一种线性趋势，其中代理的视觉存在与语音输出相结合比单独的文本输出或语音输出产生更大的信任度。此外，我们分析了参与者对所呈现的 XAI 可视化的反馈。我们发现，增加虚拟代理的人性化和与虚拟代理的交互是如何改进所提出的 XAI 交互设计的两个最常见的提及点。基于这些结果，我们讨论了当前的局限性以及在 XAI 领域进一步研究的有趣主题。此外，我们为未来的项目提出了 XAI 系统中虚拟代理的设计建议。
一种基于密钥协商机制的主站与终端数据交互方法
摘要：为保证电力用户用电信息采集系统中数据通信的安全，本文提出了一种基于密钥协商机制的主站与终端数据交换安全方法。该方法主要分三步完成：首先，主站与终端之间建立会话通道，并进行会话密钥协商，获得后续数据交换过程中使用的会话密钥；然后，利用会话密钥协商中的会话密钥进行主站对终端的认证操作；最后，终端对主站进行认证。同时，在数据交互过程中采用加密、签名等安全策略。通过这三个步骤，完成主站与终端之间的相互认证，建立主站与终端之间的安全通信通道，最终实现主站与终端之间的安全数据交换。
多传感器融合与交互多模型和卡方检验容差滤波器
摘要：由于传感器技术、电信和导航系统的最新进展，多传感器信息融合算法在最先进的组合导航系统中具有关键重要性，本文提出了一种改进的创新容错融合框架。组合导航系统由四个传感子系统组成，即捷联惯性导航系统 (SINS)、全球导航系统 (GPS)、北斗二号 (BD2) 和天文导航系统 (CNS) 导航传感器。在这种多传感器应用中，一方面，有效融合方法的设计受到极大限制，特别是在没有关于系统错误特性的信息时。另一方面，开发准确的故障检测和完整性监测解决方案既具有挑战性又至关重要。本文通过联合设计故障检测和信息融合算法，解决了传统故障检测解决方案的敏感性问题以及无法获得精确已知的系统模型的问题。特别是，通过使用交互多模型 (IMM) 滤波器的思想，系统的不确定性将通过模型概率和使用所提出的基于模糊的融合框架进行自适应调整。本文还通过联合设计双状态传播器卡方检验和融合算法，解决了使用损坏的测量值进行故障检测的问题。使用两个并行运行的 IMM 预测器，并根据从融合滤波器接收到的信息交替重新激活，以提高所提出的检测解决方案的可靠性和准确性。通过将 IMM 与所提出的融合方法相结合，我们提高了检测系统的故障敏感性，从而显著提高了组合导航系统的整体可靠性和准确性。模拟结果表明，所提出的容错融合框架比传统框架具有更优异的性能。
从表面到表面 - 触摸表面转换以实现驾驶舱中的具体交互
在交互式触觉系统中，“表面”既是触摸的支持，也是图像的支持。虽然触摸表面的厚度、形状和硬度已逐渐发生改变，但其交互方式仍然像第一批设备一样，仅限于用手指以简单的手势接触屏幕，假装操纵显示的内容。触觉，即使对于集成到航空或汽车等关键系统中的触觉设备，仍然基本上作为视觉的延伸，用于指向和控制。虽然感知现象学、生态感知和有形与具身交互的理论都承认身体、运动技能和与环境的交互在感知现象中的重要性，但继续将视觉视为触觉交互的首要感觉似乎有些简单化。
传感器与人工智能人机智能交互方法与算法：系统映射研究
摘要：为了使计算机具备人类的沟通技能并实现计算机与人类之间的自然交互，需要基于人工智能 (AI) 方法、算法和传感器技术的智能解决方案。本研究旨在识别和分析现有人机智能交互 (HCII) 研究中最先进的 AI 方法和算法以及传感器技术，以探索 HCII 研究的趋势，对现有证据进行分类，并确定未来研究的潜在方向。我们对 HCII 研究主体进行了系统的映射研究。我们识别并分析了 2010 年至 2021 年期间在各种期刊和会议上发表的 454 项研究。HCII 和 IUI 领域的研究主要集中在使用传感器技术（例如摄像头、EEG、Kinect、可穿戴传感器、眼动仪、陀螺仪等）对情绪、手势和面部表情进行智能识别。研究人员最常应用深度学习和基于实例的 AI 方法和算法。支持向量机 (SVM) 是用于各种识别（主要是情绪、面部表情和手势）的最广泛使用的算法。卷积神经网络 (CNN) 是用于情绪识别、面部识别和手势识别解决方案的常用深度学习算法。
将多GPU加速度的功率利用为量子交互计算内核程序
摘要：我们报告了一种新的多GPU从头算，hartree- fock/密度功能理论实现将整体化为开源量子相互作用计算内核（快速）程序。详细介绍了电子排斥积分的负载平衡算法和多个GPU之间的交换相关性。进行了多达四个GPU节点进行的基准测试研究，每个节点包含四个NVIDIA V100-SXM2型GPU表明，我们的实力能够实现出色的载荷平衡和高平行的效率。对于代表性的培养基到大蛋白/有机分子系统，观察到的平行官方率在Kohn- -假基质形成中保持在82％以上，而对于核梯度计算，则保持高于90％。在所有经过测试的情况下，NVIDIA A100，P100和K80平台上的加速度也已经实现了高于68％的平行官方，这为大规模的初始电子结构计算铺平了道路。
VRSketchIn：探索虚拟现实中 3D 素描的笔和平板电脑交互设计空间
摘要 虚拟现实 (VR) 中的素描可增强对 3D 体积的感知和理解，但目前是一项具有挑战性的任务，因为空间输入设备（例如跟踪控制器）不提供任何用于空中交互的支架或约束。我们介绍了 VRSketchIn，这是一款 VR 素描应用程序，使用 6DoF 跟踪笔和 6DoF 跟踪平板电脑作为输入设备，将不受约束的 3D 空中与受约束的 2D 基于表面的素描相结合。为了探索这种 2D（平板电脑上的笔）和 3D 输入（6DoF 笔）组合产生的可能性，我们提出了一组设计维度并定义了 VR 中 2D 和 3D 素描交互隐喻的设计空间。我们对设计空间内的现有技术进行分类，并在我们的原型中实现了笔和平板电脑素描的隐喻子集。为了更深入地了解哪些特定的