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World File Search System图形用户界面
连接测试：能源市场界面 (EMI) 用户界面 (UI)
本文档概述了作为受市场更新计划 (MRP) 影响的应用程序的连接测试阶段的一部分要执行的测试用例。在此测试阶段，主要目标是评估和验证系统的连接组件。综合功能测试阶段将安排在未来某个日期，不属于本次测试的范围。
137 情感汽车用户界面 - 回顾状态...
情感技术通过迎合人类情感，为改善道路安全提供了令人兴奋的机会。现代汽车内饰能够以非接触方式检测用户状态，为通过情绪调节系统地促进安全驾驶行为铺平了道路。我们回顾了有关情绪对驾驶员行为影响的当前文献，并分析了汽车中情绪调节方法的状态。我们总结了情感互动在技术障碍和方法考虑方面面临的挑战，以及通过让驾驶员恢复情绪平衡状态来改善道路安全的机会。本综述的目的是为感兴趣的研究人员概述社区的综合知识，为从业者提供有针对性的介绍，提高对文化方面的认识，并确定汽车情感互动的未来方向。
探索用户界面设计原理和项目计划技术01
用户过去的经验将决定他们以前使用过哪些设备或程序以及使用了多少设备。第一次使用新界面时，用户将自动尝试从过去的经验中尝试的内容。因此，设计用户界面以匹配用户的先前体验很重要。随着技术的不断变化，它将为与我们的设备互动的新且令人兴奋的方式开放，例如，虚拟现实耳机检测眼动和由闪烁数量决定的输入命令。并非总是可以保持用户界面的设计相同。但是，重要的是要逐步保持任何更改，以使用户适应新的更改。
脉冲脑电信号的图形去噪及其图形表示的效果
随着脑监测领域的快速发展，对处理相关信号的创新方法的需求日益增加。最近，图信号处理成为逐个信号分析的有力替代方案，它能够处理信号集合。对于自然接受图形表示的脑电图 (EEG) 信号尤其如此，每个电极对应一个图节点。这些信号经常被以重尾统计数据为特征的脉冲噪声破坏，从而导致传统去噪技术失败。为了解决这个问题，我们提出了一种基于分数低阶矩的有效正则化图滤波方法，该方法可以更好地适应重尾统计数据。对真实 EEG 测量结果（包括公开的 P300 数据集和癫痫信号）的实验评估表明，与成熟的 EEG 信号去噪方法相比，我们的方法具有更优异的去噪性能。
量子比特上的图形：演示量子计算机上的三种图形算法
用于数据库和数据管理的量子计算是一个新兴的研究领域，近年来取得了长足的发展 [35,46]。该领域旨在满足对更复杂的优化方法的需求，这些方法至关重要，因为数据量和复杂性继续以越来越快的速度增长。该领域的主要愿景是未来数据库的优化可能部分在量子计算机上进行。之前的大部分研究集中于利用各种二次无约束二元优化公式来优化关系数据库 [4、11、15、17、25、33、34、36、37、44、45、49、53]。第二种最常见的量子计算方法是用量子机器学习来解决数据库问题 [18、19、47、51、52]。尽管关系数据库中的许多优化问题从根本上来说都是图问题（例如，连接顺序选择），但该领域中图算法的全部功能尚未得到充分研究。为了对量子计算中现有的图算法进行更系统的研究和基准测试，
2D 和 3D 图形的基本概念
4. 汽车和航空航天业：3D 建模既用于车辆及其零部件的设计和测试，也用于广告和营销。许多汽车和飞机的广告都采用了 3D 生成的图像，这些图像看起来非常逼真，几乎不可能分辨出它们不是真实的摄像机镜头。3D 允许进行逼真的模拟，可用于在制造之前测试某个想法或车辆。
作战术语和图形 - GlobalSecurity.org
图 6-2。设备符号修饰符字段 ................................................................................................ 6-4 图 7-1。边界修饰符字段 ...................................................................................................... 7-2 图 7-2。友方侧边界示例 ...................................................................................................... 7-3 图 7-3。友方后方边界示例 ...................................................................................................... 7-4 图 7-4。友方前方边界示例 ...................................................................................................... 7-4 图 7-5。敌方侧边界示例 ...................................................................................................... 7-4 图 7-6。线修饰符字段 ............................................................................................................. 7-6 图 7-7。相线上友军出发线示例...................................................................................... 7-6 图 7-8。区域修正字段...................................................................................................... 7-7 图 7-9。友军集结区和拾取区示例...................................................................................... 7-7 图 7-10。点修正字段...................................................................................................... 7-8 图 7-11。友军弹药转运点和 VIII 级补给点示例...................................................................... 7-9 图 7-12。相线上友军 FSCL 示例...................................................................................... 7-10 图 7-13。友军禁火区示例............................................................................................. 7-10 图 7-14。目标标签字段................................................................................................ 7-10 图 7-15。核攻击/事件................................................................................................. 7-11 图 7-16。生物事件....................................................................................................... 7-11 图 7-17。化学事件....................................................................................................... 7-11 图 8-1。安装符号组件............................................................................................. 8-1 图 8-2。安装符号修饰符字段............................................................................. 8-3 图 9-1。稳定作战和支援作战符号组件....................................... 9-1 图 9-2。稳定作战和支援作战符号修饰符字段............................... 9-3 图 A-1。决策图形和战术任务图形示例.......................................................A-7 图 B-1。空降步兵师.......................................................................................................B-1 图 B-2。空中突击步兵师.......................................................................................................B-2 图 B-3。装甲师.......................................................................................................B-2 图 B-4。机械化步兵师.......................................................................................................B-2 图 B-5。轻型步兵师.......................................................................................................B-3 图 B-6。步兵师 ................................................................................................................B-3 图 B-7。海军陆战队师 ..............................................................................................................B-3 图 B-8。斯特赖克旅战斗队 ................................................................................................B-4 图 B-9。补给站 ................................................................................................................B-4 图 B-10。战斗勤务支援部队 ................................................................................................B-5 图 B-11。带标签字段的单位符号................................................................................B-6 图 B-12。带标签字段的设备符号................................................................................B-7 图 B-13。带标签字段的安装符号................................................................................B-8 图 B-14。稳定操作和支持操作符号及标签字段 .................B-8 图 C-1。连续操作区域 ................................................................................................C-1 图 C-2。非连续操作区域 ................................................................................................C-2 图 C-3。稳定操作和支持操作 ................................................................................C-2 图 C-4。战斗勤务支援行动................................................................................C-3 图 D-1。条形状态图示例......................................................................................D-2
医疗保健领域的图形挖掘
图形是一种无处不在的数据结构，可为具有交互的对象提供强大的建模。得益于人工智能和机器学习的最新进展，图形数据挖掘技术取得了快速进步。另一方面，公共卫生领域的研究和临床实践产生了大量相互关联的数据，而对现代图形挖掘原理和技术的探索仍然相当有限。在本次演讲中，我将介绍我们在医疗保健图形数据挖掘方面的研究愿景和议程，然后介绍我们在挖掘大脑网络、EHR 网络和移动网络方面取得的最新进展。最后，我将讨论未来方向，这些方向可以从与 BIOS 研究人员的进一步合作中受益。杨博士可以与教师、博士后和学生见面。如果有兴趣，请在 2022 年 10 月 5 日之前联系 Porchia Arnold（Porchia.Arnold@emory.edu）。