新的场面活动引导和控制系统可为机场内的飞机 和车辆编定识别标牌。 The new Surface Movement Guidance and Control System Atenna (SMGCS) generates target identification labels for aircraft and vehicles on the airfield.
[1] 创新设计竞争力战略研究 [J]. 中国工程科学 , 2017, 19(3): 100-110. Competitive Strategy for Innovative Design in China[J]. Strategic Study of CAE, 2017, 19(3): 100-110. [2] 路甬祥 . 论创新设计 [M]. 北京 : 中国科学技术出版 社 , 2017. LU Yong-xiang. On Innovative Design[M]. Beijing: China Science and Technology Press, 2017. [3] ENDSLEY M R. Toward a Theory of Situation Aware- ness in Dynamic Systems[J]. Human Factors, 1995, 37(1): 32-64. [4] 卫宗敏 . 面向复杂飞行任务的脑力负荷多维综合评估 模型 [J]. 北京航空航天大学学报 , 2020, 46(7): 1287- 1295. WEI Zong-min. A Multi-dimensional Comprehensive Evaluation Model of Mental Workload for Complex Flight Missions[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2020, 46(7): 1287-1295. [5] BAUMGARTNER N, MITSCH S, MÜLLER A, et al. A Tour of be Aware: a Situation Awareness Framework for Control Centers[J]. Information Fusion, 2014, 20(15):
• MBSE 的系统架构• MBSE 的一致性原则• MBSE 模型导向的系统工程环境• 基于MBSE 、 M&S 及T&E 的系统发展• 具系统规范的系统模型( System Model ) • 具系统整合的系统模型( System Model ) • 具人机均可辨认的系统模型( System Model ) • SET : 系统工程的转型架构• SET : 系统整合的建模环境• CBTE : 战力导向的测评架构• CBTE : 战力导向的系统发展• 战力导向的系统获得
1 )交互性与安全性的矛盾问题。在当前智能座 舱所处的发展阶段,新型人车交互方式的安全性尚需 要进一步检验,繁复的人机交互会对驾驶人造成分神 影响甚至带来安全隐患;在未来智能座舱发展的第三 阶段,还将面临着人车交互的信任问题。解决该问题 是智能座舱实现实质性发展的关键。 2 )舱内交互与舱外交互的协同问题。智能座舱 作为移动生活智慧终端的“第三空间”,其交互范畴 需全面覆盖汽车舱内及舱外的立体化时空场景,不仅 需要解决舱内的人机交互问题,也要解决舱外的人机 交互问题,以及舱内舱外人机交互的协同问题。现有 研究已部分解答了该问题,但仍需结合真实应用场景 继续深入研究。 3 )智能座舱与其他智慧生活形态的连接问题。 汽车智能座舱是智慧城市的重要组成部分,其交互设 计不是孤立的,需有机对接到整个智慧城市的系统 中。目前,对该问题的研究关注还比较少,有较大的 研究空间。 4 )智能交互的应用实现问题。虽然智能交互的 部分关键技术已实现了突破,但离普遍应用还较远。 其根本原因在于交互技术的发展还不够充分,主要体 现在信息感知、信息传输、信息处理等三个方面,具 体为传感探测仪器的精度不足、高速物联通信基础设 施建设不足、芯片及软件产品的算力不足。这些问题 的解决将决定智能座舱交互设计的发展速度。 综合以上研究现状与问题分析,汽车智能座舱交 互设计的发展趋势总结如下: 1 )交互模态多元化、复合化。基于视觉、听觉、 触觉等多感官通道的立体融合式交互模态将成为主 流,结合更加深入的效率、安全、信任等人机交互研 究,将逐渐发展成为全面的智能交互体系。 2 )交互方式人性化、情感化。虽然交互模态日 益多元化,但座舱人机交互的方式将变得越来越简 单,汽车将自发迎合人的自然交互习惯,让驾驶员以 更少的注意力完成更多的人机交互,从而找到智能座 舱交互性与安全性的平衡点。同时座舱人机交互将更 注重对人的情感需求的感知与响应,成为情感化的智 能伙伴。 3 )交互设计场景化。智能座舱的交互设计将结 合更多的场景催生更丰富的交互方案,不仅从车内场 景扩展到车外场景,也会由单一场景扩展到复合场 景,甚至扩展到智慧生活的任意场景中,并实现交互 模式的订制化,使汽车智能座舱真正成为未来智慧生 活空间的一部分。 4 )交互相关技术日益成熟。在国家政策的持续 引导与驱动下,硬件技术、软件技术、物联通信基础 设施等都将迎来持续的建设、发展与完善,为智能座 舱交互设计的全面发展提供技术基础。
4北京基因组和精密医学技术的主要实验室,北京100101,中国对应作者:Fang Xiangdong,电子邮件:fangxd@big.ac.ac.cn
因此,跨个体、跨场景的脑电分析方法逐渐成为研究热点。越来越多的研究人员将广泛应用脑 电信号分析的特征于跨个体、跨场景的脑电信号分析研究中。 Touryan 等人采用经典的独立成分分 析的特征分析方法描述特征空间,计算功率谱密度( Power Spectral Density , PSD ),并采用顺序 前向浮动选择方法识别频谱特征中的独立成分集,结果表明该方法可以识别出跨场景脑电信号中的 共同成分 [88] 。 Kakkos 等人采用了特征融合的方法,将 PSD 与功能连接特征相结合,提高了跨场景 分类的性能,并证明了脑特征融合在跨场景中的应用更为有效 [89] 。 Xing 等人将模糊熵特征用于跨 场景脑电信号分析,发现模糊熵特征相对于其他特征更能适合跨场景 [90] 。卷积神经网络 ( Convolutional Neural Networks , CNN )和递归神经网络( Recurrent Neural Networks , RNN )等基 于深度学习的新型跨任务模型在跨场景脑电分析中展现了巨大潜力。这些模型能够自动提取特征和 学习复杂的脑电特征,从而有效地缩小不同任务和场景之间的差距,提高模型的泛化能力 [91][92][93] 。 近年来,一些跨学科的方法被创新性地应用于跨场景研究, Zhao 等人提出了一种跨学科的对齐多 源域自适应方法,用于跨个体的 EEG 疲劳状态评估,显著提高了模型的泛化能力 [94] , Zhou 等人在 此基础上进行改进,提出了一种跨任务域自适应方法,有效提升了跨场景认知诊断的性能 [95] 。
按钮布局的一致性,机载显控系统的人机工效研究也 逐渐得到了相关领域的重视。为了解决仪表板日益拥 挤的问题,工程师在第 2 代机电伺服仪表的基础上对 飞行仪表进行综合,也对指示相关信息的仪表进行综 合,减少仪表数量;同时将无线电导航和其他经过计 算机加工的指引信息综合进相关的显示器中,形成第 3 代飞机仪表,即综合指引仪表。综合指引仪表不但 可以显示飞机综合的实时状态信息,同时还通过指引 信息告诉飞行员如何正确操纵飞机,以达到预定飞行 状态或目的地 [5] 。第 3 代头盔显示系统首次采用虚拟 成像技术,可直接将虚拟画面投射到驾驶员的面罩 上,配合计算机图像和数据处理运算技术,具备了实 时呈现画面的能力。 以人工智能、大数据为代表的信息技术在军事领 域广泛应用,现代战争形态演变不断突破,向着机械 化、信息化、智能化的方向发展。进入 21 世纪,触 屏及语音交互的方式取代了烦琐复杂的硬件按钮操 作,更为清晰的数字化屏幕也为信息显示提供了更大 的发展空间。第 4 代新型战斗机的机载设备通过更 大、更清晰的数字化屏幕呈现出更加多样的信息内 容。这一时期的人机交互主要通过数字屏幕进行信息 输出,通过语音、触摸屏和简洁的按键等多通道进行 信息输入。未来飞行员头盔的发展趋势是研制功能强 大、集综合性防护于一体的头盔系统,全息投影技术 也会逐渐发展成熟并应用于头盔显示器中 [6] 。历代战 机座舱显控界面见图 1 。 对战机座舱显控系统的发展,各领域的研究人员 针对人因工效、人机交互、座舱显示技术、人机协同 等方面进行了一系列研究。总结 20 世纪 80 年代至今具 有代表性的人物及研究成果,其研究成果引用量较高, 为座舱显控发展提供了理论依据或技术支撑,见表 1 。 军事技术的发展促使战场环境复杂性的大幅提 升,如 F–35 的大屏幕显示器将远不能满足飞行员获 取信息数据流的显示需求,而未来战斗机为了隐身, 会减小座舱空间,进而缩小座舱显示面积 [25] 。座舱内 的系统控制器将尽可能简化,除了保留一些控制飞行 的基本操作杆和少数与安全相关的控制器,其余的操
5.4 学分转移 19 5.5 零科目注册/休学 20 5.6 一般评估规定 20 5.7 评估原则 21 5.8 评估方法 21 5.9 升学/留校察看/取消注册 22 5.10 重修科目 23 5.11 对评估结果提出上诉/对考试委员会的取消注册决定 23 5.12 特殊情况 24 5.13 评分 25 5.14 不同类型的 GPA 26 5.15 大学毕业要求 27 5.16 奖励分类指南 33 5.17 奖励分类 34 5.18 在学生记录中记录纪律处分 35 5.19 毕业 35 6. 科目大纲 36最终课程文件适用于 2016/17 学年入学学生。课程主办方可随时决定对其进行审查和更改。学生将在适当的时候被告知更改。ii
编码特征作为预测结果,邀请用户进行认知情况调 研。从用户调研数据的计算结果可知,用户对不同特 征编码的认知存在一定的共性,有共同的认知习惯。 1 )就属性语义来看,认知效率主要受色相、明 度、饱和度、尺寸、位置、形状的影响。色相:国军 标对色彩的应用有明确的规范,在进行色相编码时, 应考虑用户对专用色彩属性的认知习惯,严格遵守色 彩使用规范。对于没有硬性规定的色彩,也应以用户 过往的知识、经验为基础进行编码设计。如,在界面 设计中,一般认为红色表示危险,黄色表示警告,绿 色表示安全。明度:实验表明,在深色背景下,明度 越高信息等级越高。战术显控系统复杂性较高,合适 的明度编码设计适合应用于信息层级设计,能够有效 降低用户的学习成本。饱和度:饱和度取决于该色中 含色成分和消色成分(灰色)的比例。含色成分越大, 饱和度越大;消色成分越大,饱和度越小 [14] 。高饱和 度的色彩编码方式更能引起视觉关注,帮助用户集中 注意力。形状:在战术显控系统中,涉及形状属性的 元素主要为图形和符号,包括通用类和特殊类。在进 行形状编码时,现有图符应遵循沿用的原则,新的图 符应结合现实形态、行业背景进行设计,以符合用户 认知习惯、缩短学习过程,提高交互效率。尺寸:根 据实验结果显示,信息尺寸的大小与信息的重要等级 成正比,信息越重要,尺寸越大。位置:用户对显示 屏上的信息关注度依次为中间、左上方、右上方、左 下方、右下方 [15] 。在进行界面布局时,应注意信息等 级与其在界面中位置的一致性,同时要保证同类信息 的位置编码统一。 2 )就情感语义来看,战时用户的生理和心理负 荷较高,任务情景的不确定性易增加用户的操作压 力 [5] 。在进行交互界面设计时应考虑信息编码元素的 情感性。从实验结果来看,影响情感语义的特征主要 为形状和色彩。尖锐的形态容易让用户产生较大的心 理压力,而圆润浑厚的形状更容易使用户平静。在进 行形状编码时,可采用倒角的设计手法。根据蒙赛尔 色彩体系对色彩要素的划分及实验结果,战术显控系 统的主色可以选用冷色调,明度、饱和度不宜过高, 以避免色彩刺激增加用户的焦虑感。而对于重点信息 和即时变化类信息,可采用高明度或高饱和度的色 彩,以提高用户的警觉性。
【半导体工程学系的优势】【半导体工程学系的优势】,每学期定期举办全系导生活动,每学期定期举办全系导生活动,24 小时开放之教学实验室、学生读书室、学生图书室及研讨室。 小时开放之教学实验室、学生读书室、学生图书室及研讨室。※,(如台积电)暑期实习。(如台积电)3+2 uiuc电机所双联(uiuc电机所双联)(uiuc电机所双联)※※※※※※※※,补助出国奖学金至国外大学进行交换学生(一学期或一学年),补助出国奖学金至国外大学进行交换学生(一学期或一学年)欢迎与半导体工程学系联系(一学期或一学年)欢迎与半导体工程学系联系https://nano.nycu.edu.tw:(1)请务必于113/4/5(五)至113/5/5(2)至半导体工程学系官网填写出席调查回条。(2)5/17(2)5/17(2)5/17(五)