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人类与人工智能之间的差异
摘要 随着人工智能 (AI) 在工业和社会中的广泛应用，有效的人机交互系统变得越来越重要。人类与人工智能交互的一个核心挑战是估计人类和人工智能代理在单个任务实例中的难度。这些估计对于评估每个代理的能力至关重要，因此需要促进有效的协作。到目前为止，人机交互领域的研究是独立估计人类和人工智能的感知难度。然而，人类和人工智能代理的有效互动取决于准确反映每个代理在实现有价值结果方面的感知难度的指标。迄今为止的研究尚未充分研究人类和人工智能感知难度的差异。因此，这项工作回顾了最近关于人机交互感知难度的研究以及一致比较每个代理感知难度的促成因素，例如创建相同的先决条件。此外，我们提出了一个实验设计来彻底检查两个代理的感知难度，并有助于更好地理解此类系统的设计。
基于时间线分析的飞行员心理负荷预测
摘要 背景：飞机座舱是高度密集的人机交互系统，其设计直接影响飞行安全。目的：为优化复杂飞行任务中的显示界面设计，本研究旨在提出一种动态概念框架和时间线任务分析方法，用于量化心理负荷预测模型中心理负荷的动态时间效应和任务类型影响因素。方法：整合基于注意力资源配置的多因素心理负荷预测模型，建立心理负荷动态预测模型。通过记录嵌入式子任务执行数据、美国国家航空航天局任务负荷指数（NASA-TLX）主观评价和眼动追踪，开展人机工效学仿真实验。结果：结果表明，该预测模型在不同模拟界面和复杂任务下均具有良好的预测精度和有效性，实现了对飞行员心理负荷状态的实时监控。结论：综上所述，可以应用预测模型和实验方法，通过优化显示界面和调整飞行任务，避免飞行员在整个飞行阶段的超负荷。
人机交互在认知科学中的意义
shettymokshita2011@gmail.com 1 和 samruddhisogam028@gmail.com 2 摘要：认知科学是一门跨学科的科学研究，研究思维及其过程。研究认知的性质、任务和功能。认知科学家研究行为和智力，重点研究神经系统如何表示、处理和转换信息。认知科学家的心理能力包括语言、感知、记忆、注意力、推理和情感；为了理解这些能力，认知科学家借鉴了语言学、心理学、人工智能、哲学、神经科学和人类学等领域的研究成果。认知科学的典型分析涵盖多个组织层面，从学习和决策到逻辑和规划；从神经回路到模块化大脑组织。认知科学的基本概念是“思考可以通过思维中的表征结构和在这些结构上运行的计算过程来最好地理解。本文描述了认知科学的研究如何在构建成功的人机交互系统中发挥重要作用。此外，它还解释了为什么认知科学涉及人机交互这个庞大的课题。关键词：认知科学、人机交互 (HCI)、认知心理学
材料化学 A - RSC 出版
最近，人们尝试将能量收集和存储结合起来，制成用于自供电系统的光伏储能模块 (PESM)。13-15然而，外部电路通常用作集成器件中 PV 和电荷存储部分之间的互连，这会导致平面互连导致表面积利用率低，并且与柔性基板上的卷对卷印刷不兼容。探索具有高机械灵活性和光学透明度的设备以满足未来无处不在的电子产品（包括可穿戴设备和交互系统）的需求是一项挑战。16,17该领域的最终目标是通过印刷或卷对卷制造在垂直方向上开发高效、灵活、透明且低成本的 PESM。 18,19 因此，低温下实现的全溶液处理柔性 PESM 非常适合实现升级，并且具有成本效益。光伏设备中常用的透明电极是氧化铟锡 (ITO)，它可以提供高透射率和低薄层电阻。然而，ITO 机械脆性大，
使用曼昆的“总统游戏”进行的课堂活动
严肃游戏的典型目的是教学，但这并不妨碍其娱乐能力。Betz (1995) 发现严肃游戏展示了整个交互系统，能够帮助学生组织和整合复杂技能，并展示行动对复杂系统的影响。根据 Ritterfield、Cody 和 Vorderer (2009) 的说法，严肃游戏的两个关键特征是沉浸式和教育性。休闲游戏可能会让玩家沉浸其中，但通常不提供教育益处。教师们已经认识到严肃游戏可以支持重要的知识和技能发展，包括战略思维和规划、数据和数学的使用以及人际交往技能在谈判和集体决策中的应用 (Kirriemuir 和 McFarlane，2006)。此外，使用游戏，尤其是沉浸式游戏，可能具有教育价值，因为它们旨在激励学生玩家。具体来说，这些游戏采用了挑战、控制、与其他玩家互动以及让学生为了追求特定目标而相互竞争等特点（Ritterfield、Cody 和 Vorderer 编辑，2009）。
PhysioLabXR：一个用于实时、多模式的 Python 平台……
近年来，人们对神经科学和人机交互 (HCI) 中的多模态实验越来越感兴趣，这些实验通常涉及闭环交互系统。许多新兴范式在扩展现实 (XR) 环境中找到了新的根源，包括虚拟现实 (VR) 和增强现实 (AR)。此类实验越来越多地融合多种模态并结合不同的生理测量。例如，一个传感器可以生成事件以从其他传感器中提取有意义的数据间隔，例如注视相关电位 (FRP) 研究，其中 EEG 时期锁定到眼动仪的视觉注视（Nikolaev 等人，2016 年）。还可以组合多种生理信号以增强其预测能力，以用于从情绪识别（He 等人，2020 年；Koelstra 等人，2011 年）到通过感觉运动节律进行运动驱动（Sollfrank 等人，2016 年）等应用。此外，多模态范式可以促进探索不同的生理系统如何相互作用；例如，瞳孔扩张可作为通过功能性磁共振成像（fMRI；Murphy 等人，2014）测量的蓝斑活动的替代。
人工智能中的伦理考量
摘要。本文深入探讨了计算机视觉领域内多方面的伦理挑战，重点关注这一前沿领域固有的各种伦理层面。它强调迫切需要解决与人工智能技术相关的伦理问题，包括算法公平性、知情同意、公众参与、强大的隐私协议、透明度以及通过人机交互系统整合人类判断。该研究强调了政府、企业、学术界和社会等不同利益相关者之间的合作至关重要，以促进计算机视觉领域负责任和公平的人工智能实践。通过细致的审查，本文强调了平衡技术进步与伦理考虑的紧迫性。它提倡制定和实施道德原则，确保人工智能技术符合社会价值观并促进公平、透明和问责制。各部门之间的协作努力对于建立指导在计算机视觉领域负责任地部署人工智能的道德框架至关重要。通过将道德意识融入技术创新的核心，这种方法旨在建立人工智能与社会之间的共生关系，最终使全人类受益。
飞行控制单元案例研究 - HAL
摘要 自 2000 年代初以来，许多飞机驾驶舱就已使用交互式驾驶舱，但即使在最新的飞机中，交互的使用仍然仅限于非关键功能。事实上，设计这样的交互式系统仍然是一个挑战，而且它们的设计尚未达到关键功能所需的设计保证水平。在交互式驾驶舱中，交互通过图形输入设备和键盘进行（例如空客系列中的键盘光标控制单元），而用户界面 (UI) 的行为必须符合 ARINC 661 标准中定义的规范。本文提出的工具支持的三重方法提出了提高交互式系统保证水平的方法。该方法包括用于描述交互系统每个组件的正式描述技术（检测和预防开发故障）、专用于交互系统组件的命令和监控技术（检测自然故障）以及隔离运行时环境（防止故障传播）我们报告了使用此方法实现的飞行控制单元 (FCU) 面板，其灵感来自 A380 的 FCU。
智能驾驶汽车人机交互设计...
随着科技的发展，人机交互技术也得到了更多的应用，本文旨在利用物联网技术将人机交互技术应用到智能汽车产品中，提高用户人机交互体验的真实感和沉浸感。本文深入研究了物联网技术的概念和框架构成，分析了智能汽车产品发展的优势与劣势。第十，从人机交互设计的角度，提出了人机交互的训练响应和训练学习情况，构建了基于物联网的智能车载产品人机交互系统，从这个角度提升了用户体验，增加了应用的广度。本文首先对智能汽车产品的市场规模进行分析预测，然后分析了汽车产品的场景要素，在设计汽车产品时，要充分考虑驾驶员的操控范围。最后对智能汽车产品的用户人机交互体验进行了分析。在导航和电话任务的执行中，用户对任务的满意度没有显著差异，P值均小于0.05。
使用 Vision Transformers 增强 SEED-IV 数据集上的情绪分析：一项比较研究
本文介绍了一种利用深度学习模型（特别是视觉变换器 (ViT) 模型）进行情绪分类的新方法，用于分析脑电图 (EEG) 信号。我们的研究实施了一种双特征提取方法，利用功率谱密度和差分熵来分析 SEED IV 数据集。这种方法对四种不同的情绪状态进行了详细分类。最初设计用于图像处理的 ViT 模型已成功应用于 EEG 信号分析。它表现出色，测试准确率达到 99.02%，方差很小。值得注意的是，它在这方面的表现优于 GRU、LSTM 和 CNN 等传统模型。我们的研究结果表明，ViT 模型在准确识别 EEG 数据中存在的复杂模式方面具有很高的有效性。具体而言，该模型的准确率和召回率超过 98%，而 F1 分数估计约为 98.9%。该研究的结果不仅证明了基于变压器的模型在分析认知状态方面的有效性，而且还表明它们在改善人机交互系统方面具有巨大的潜力。