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人机交互范例 - DTIC
但是现在，尽管文字处理尚未完成分析，但可用性的前沿已经因为新应用程序和新界面技术的开发和引入而不断向前推进。电子邮件和计算机会议支持等通信应用程序所带来的可用性挑战远比文字处理向非程序员扩展所带来的挑战更加多样化。在当前技术中，多个用户通过极其不同的工作站类型协作访问多个应用程序。就在这些新领域的可用性问题得到阐述和探索的同时，前沿原型正在引入手势（例如手写）和语音输入以及交互式视频输出。这些新发展正在整个行业中以更快的速度、更广泛地发生，并随着时间的推移影响更多的用户。
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。
未来的无人机战争，今天的创新挑战
毫无疑问，俄罗斯在乌克兰的战争已经成为了解未来无人机战争如何形成的最重要的冲突。本研究报告通过对乌克兰战场上经过实战检验的实践的全面分析，确定了九个关键要点。这些经验教训涵盖技术、理论和政策。报告的四个章节探讨了在各个功能和作战领域中提高无人机能力的主要机会。它们还强调了在开发、集成和部署新型无人系统过程中面临的持续挑战。但重要的是，无人机并不是取得战略胜利或打赢战争的灵丹妙药。因此，本报告努力管理对无人机能力的期望，同时强调人力资本的核心作用。事实上，当与新的使能技术相结合时，熟练的专家可以创造出有效的无人机性能。
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。
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。
面向情感 XAI：通过面部情感分析来理解可解释的人机交互
随着机器学习方法越来越多地用于增强人类决策能力，可解释人工智能 (XAI) 研究探索了将系统行为传达给人类的方法。然而，这些方法往往无法解释人类在与解释互动时的情感反应。面部情感分析研究人类面部的情绪表达，是了解用户如何参与解释的一个有前途的视角。因此，在这项工作中，我们的目标是 (1) 确定人们与 XAI 界面交互时哪些面部情感特征会很明显，以及 (2) 开发一个多任务特征嵌入，将面部情感信号与参与者对解释的使用联系起来。我们的分析和结果表明，当参与者未能有效地使用解释时，面部 AU1 和 AU4 以及唤醒的发生和值会增加。这表明面部情感分析应该纳入 XAI，以根据个人的互动风格个性化解释，并根据执行任务的难度调整解释。
无人机对建筑工地的注意影响
无人机正在广泛部署在建筑中，他们与建筑专业人员之间的相互作用预计将来会增加。但是，在建筑专业人员附近的这些空中机器人的部署可能与影响工作场所安全性和健康状况的其他风险有关。这项研究探讨了无人机在与建筑专业人士不同距离上存在的注意力影响。通过以用户为中心的虚拟现实实验，要求建筑专业人员在跟踪眼睛运动的同时，通过无人机的存在来完成施工任务。结果表明，无人机的存在会影响参与者的注意状态，这些空中机器人吸引了一些建筑专业人员的注意力。参与者的注意状态也受到无人机操作距离的影响，与无人机相比，无人机靠近无人机，而持续时间较短，而不是位于较远距离的人。这项研究的贡献是通过向行业人员告知无人机对工作地点的潜在安全性影响，并协助对行业中使用航空机器人的特定法规的形式化，来确保安全的人无人机相互作用。关键词：无人机，注意力分配影响，建筑安全，人为无人机相互作用，近亲
学习人机团队的互补政策
当算法和人类都无法在给定上下文中的所有实例中发挥主导作用时，人机互补性就很重要。最近探索人机协作的研究考虑了与分类任务相对应的决策。然而，在许多人类可以从人工智能互补性中受益的重要情况下，人类会采取行动。在本文中，我们提出了一种新颖的人机协作框架，用于选择有利的行动方案，我们将其称为人机团队的学习互补政策 (LCP - HAI)。我们的解决方案旨在利用人机互补性来最大化决策奖励，通过学习旨在补充人类的算法策略，通过使用路由模型将决策推迟给人类或人工智能以利用由此产生的互补性。然后，我们扩展了我们的方法来利用机会并降低实践中重要情况下出现的风险：1）当一个团队由多个具有差异和潜在互补能力的人组成时，2）当观察数据包括一致的确定性动作时，3）当未来决策的协变量分布与历史数据不同时。我们使用真实人类反应和半合成数据证明了我们提出的方法的有效性，并发现我们的方法在各种设置下都提供了可靠且有利的性能，并且优于算法或人工智能自己做出决策时。我们还发现，我们提出的扩展有效地提高了人机协作性能在不同挑战性设置下的稳健性。
基于无人机的甲烷排放测量值的几种不确定性来源的定量估计
摘要。甲烷排放的现场水平测量值由操作员与自下而上的散布清单进行对帐，以提高所报告排放的准确性，彻底和确定。在这种情况下，至关重要的是避免测量错误并了解测量不确定性。遥远的飞机系统（通常称为“无人机”）可以在现场级甲烷排放的量化中起关键作用。典型的实现使用“质量平衡方法”来量化排放，高精度甲烷传感器以垂直窗帘模式安装在四极管无人机上。然后可以根据测量的甲烷浓度数据和同时的风数据在事后计算总质量排放率。受控释放测试表明，使用质量平衡方法的错误可能是相当大的。例如，Liu等。（2024）报告了测试的两个无人机解决方案的绝对错误超过100％；另一方面，如果在数据上放置了其他约束，则误差可能会小得多，在Corbett和Smith（2022）中的根平方错误的顺序，将分析限制在风场稳定的情况下。在本文中，我们提出了对物理现象的系统误差分析，该分析影响了与甲烷浓度数据获取和后处理有关的参数质量平衡方法中的误差。这些来源的示例包括单独分析了词的来源，并且必须意识到，实践中可以积累单个错误，并且也可以由未包含在本工作中的其他来源增加它们。