XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System人机
将无人机与公共交通的集成
无人驾驶汽车（UAV）技术的成熟和可伸缩性为彻底彻底迅速交付提供了变化的机会。本研究探讨了将无人机与公共交通工具（PTV）整合在一起，以建立一种新颖的交付范式，从而增强了公共交通运营商的收入，并提高了运输系统的效率，而不会损害乘客的便利或运营效率。采用六边形规划技术，本研究确定并量化了PTV的可用时空资源以进行无人机集成。这涉及将迅速交付订单的时空动态与PTV乘客的临时动态保持一致，该动态基于北京海德地区的现场数据。利用这些输出，我们定量分析将无人机与PTV集成在增加公共交通收入以及减少碳排放和缓解拥塞的潜力的好处。此外，我们通过预测未来的交付需求增加来量化UAV-PTV集成的长期收益。基于获得的定量结果，本研究讨论了实用和政策的影响，以支持无人机与PTV的可持续融合。
多功能自动无人机解决方案
将车站作为艾登的待机点，期望精确着陆和起飞。体验快速部署和电池交换，从长时间的停机时间延迟了。车站的心脏是机器人手臂。它不仅可以在降落和起飞过程中充当稳定器，而且还可以执行闪电般的电池互换。
自主无人机赛车：调查
摘要 - 在过去的十年中，使用自动无人机系统进行测量，搜救或最后一英里的交付呈指数增长。随着这些应用的兴起，需要在复杂和不确定的环境中运行无人机的高度稳健，关键算法。此外，快速快速使无人机能够覆盖更多的地面，提高生产率并进一步增强其用例。一个用于开发高速导航中使用的算法的代理是自动无人机赛车的任务，研究人员将无人机计划无人机通过一系列大门，并尽快避免使用板载传感器和有限的计算能力。速度和加速度分别超过80 kph和4 g，在整个感知，计划，控制和国家估计中提出了重大挑战。为了达到最高性能，系统需要实时算法，这些算法对运动模糊，高动态范围，模型不确定性，空气动力学干扰以及通常无法预测的对手。该调查涵盖了自主无人机在基于模型和基于学习的方法中竞争的进展。我们提供了多年来的领域，其发展的概述，并以将来面临的最大挑战和开放性问题得出结论。
医疗保健领域人工智能的“人机交互”
随着基于人工智能 (AI) 的产品和服务在各个行业中激增，一个最重要的问题浮出水面：这些系统应该包括人类还是应该自主运行？这个问题是我们现在认为理所当然的许多服务和产品的基础。例如，考虑使用谷歌地图。我们中的许多人现在都认为这种基于人工智能的服务是理所当然的，当它指引我们从一个地方到另一个地方时，我们几乎不用考虑它会带我们去哪里。这个工具背后没有人类向导或主持人；我们甚至不能像在银行那样打电话，要求找人谈谈走错路或被带到了目的地以外的地方。如果出了问题，没有人可以帮助我们，也没有人可以投诉。
人机交互中的用户表征
摘要 光标、头像、虚拟手或工具以及其他渲染的图形对象使用户能够与 PC、游戏机或虚拟现实系统等计算机进行交互。我们从用户的角度在“用户表征”的统一概念下分析这些不同对象的作用。这些表征是虚拟对象，它们人为地延伸了用户的身体，使他们能够通过执行不断映射到其用户表征的运动动作来操纵虚拟环境。在本文中，我们确定了一组与不同用户表征相关的概念，并对用户表征的控制和主观体验背后的多感官和认知因素进行了多学科回顾。这些概念包括视觉外观、多模态反馈、主动感、输入法、近体空间、视觉视角和身体所有权。我们进一步为这些概念提出了研究议程，这可以引导人机交互社区从更广泛的视角了解用户如何通过他们的用户表征进行感知和交互。
自主无人机威胁和计数器...
操作环境 - 自动无人机俄罗斯乌克兰战争是第一次见证双方无人机的全面冲突。俄罗斯已经尝试了能够自主操作的柳叶刀和Kamikaze无人机，而乌克兰正在使用US-设计的SwitchBlade无人机，这些无人机能够使用算法识别目标。已经观察到了无人机中自主或基于AI的技术的缓慢整合，这实际上只是减少人类控制的软件更改。自主无人机的出现是由于较大的飞行数字构成的，这构成了控制飞行中众多无人机，避免障碍物和这些无人机的精确靶向的挑战。专家现在警告说，无人机的扩散正在推动军队将越来越多的控制权移交给人工智能（AI），并最终朝着可以在战场上运作而无需人类参与的系统。这可能需要一个自主保护循环，因为人类无法在没有AI的情况下防御自主无人机。无人机的自主权在分析无人机中的自主权之前，要理解两个术语 - AI和自动化通常可以互换使用。尽管这两个术语都可以更聪明，更有效地操作，但是这两个术语之间几乎没有概念上的差异。AI和自动化的共同点是数据。自动化设备整理数据时，AI系统对其进行了解释。
无人机检测技术的评估 - 新加坡
收集了包括无人机和干扰因素的数据收集测试数据。无人机数据故意多样化，以各种距离和背景为特色。无人机在遥远的地方测试了模型检测无人机的准确性，该数据的细节受到限制，而在不同背景下的无人机测试了模型对噪声的弹性。根据类似于无人机或与无人机一起发现的对象，故意选择了干扰物数据。由于在选择和标记训练数据时犯了错误，该模型测试了模型被模型中存在的类似特征和偏见误导或愚弄的倾向。在步骤1中，总共收集了12206张图像，其中包括7755张图像和分散图像，其余4451张图像。
CS592 人机交互教学大纲
每篇论文的演讲时间不应超过 30 分钟，这样我们才能有足够的时间进行讨论。演讲应侧重于阐述论文的动机、相关工作、工具/研究设计、研究问题、发现、局限性和未来工作。为了使您的演讲更具洞察力，请尝试以文献为中心，并告诉观众为什么首先提出这项工作，它如何增进人们对某个主题的理解，以及它与过去其他相关工作有何不同。我们还鼓励您将指定论文与您自己的研究联系起来。您应该准备一组问题（您可以自己提出问题，也可以基于其他学生在 Piazza 上发布的问题），并在演讲后与讲师一起根据这些问题共同主持课堂讨论。
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。
分布式认知：迈向人机交互研究的新基础
我们正在快速经历一个历史时刻：人们在一台计算机前工作，由一台小型 CRT 控制，专注于仅涉及本地信息的任务。联网计算机变得无处不在，在我们的生活中以及科学、商业和社会互动的基础设施中发挥着越来越重要的作用。为了在新千年推动人机交互的发展，我们需要更好地理解新兴的交互动态，其中焦点任务不再局限于桌面，而是延伸到一个复杂的网络信息世界和计算机介导的交互。我们认为分布式认知理论在理解人与技术之间的交互方面发挥着特殊的作用，因为它的重点一直是整个环境：我们在其中真正做什么以及我们如何协调其中的活动。分布式认知为如何思考设计和支持人机交互提供了彻底的重新定位。作为一种理论，它专门用于理解人与技术之间的交互。在本文中，我们提出分布式认知作为人机交互的新基础，勾勒出一个综合的研究框架，并使用我们早期工作中的选集来提出该框架如何为数字工作材料的设计提供新的机会。