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hcil-symposium-2024-full-program.pdf
1983年在马里兰大学推出的人类计算机互动实验室（HCIL）拥有丰富的历史，可以改变人们通过新技术的经验。从了解用户需要开发和评估这些技术的情况下，实验室的教职员工和学生已经领导HCI研究已有40多年了。HCIL是在马里兰州高级计算机研究研究所（UMIACS）内建立的。今天，HCIL参与者包括校园以下单位的教职员工和学生：信息研究（iSchool），计算机科学，心理学，教育，英语，工程，新闻学和美国研究。此外，HCIL教师是校园中许多中心和机构的成员企业家精神。这本小册子包含座谈会摘要以及过去一年中我们教师新闻和成就的精选亮点。请访问我们的网站（https://hcil.umd.edu），以了解有关HCIL中正在进行的研究的更多信息。如果您想要更多信息，请联系：
GUC 列表当前 06-10-24.xlsx
技术教室：1. * 基础技术教室配备投影仪、电脑（带 DVD 驱动器）、摄像头和麦克风，用于 Zoom 视频会议。所有布线均专用于室内电脑。如果希望使用个人笔记本电脑，用户需要提供视频线和笔记本电脑连接所需的任何适配器，或使用 Zoom 中的无线屏幕共享功能。2. ** 通用技术教室包括基础技术教室中的所有设备，外加文档相机。3. *** 扩展技术教室包括通用技术教室中的所有设备，外加以下一项或多项附加功能：PTZ 摄像机、视频或音频捕捉设备或增强型交互式技术。4. ^ 工作室技术教室设有计算机站，并配备了学科或相关学科独有的硬件和软件。5. 有关技术增强型教室政策的信息，请访问此链接：
磁跟踪自动校准
磁感应正在成为一种支持各种应用的新兴技术。代表性用例包括高精度姿势跟踪、人机交互和触觉感应。该技术使用多个 MEMS 磁力计来捕捉近距离变化的磁场。然而，磁力计易受现实世界干扰，如硬铁和软铁效应。因此，用户需要频繁执行繁琐而冗长的校准过程，严重限制了磁跟踪的可用性。为了消除/减轻这一限制，我们提出了 MAGIC（磁力计自动校准），这是一个系统框架，可自动校准 MEMS 磁力计阵列的软铁和硬铁干扰。为了最大限度地减少用户干预的需要，我们引入了一个新颖的自动触发模块。与传统的手动校准方法不同，MAGIC 以最少的用户注意力实现了卓越的校准性能（例如，用于跟踪应用）。通过实证研究，我们发现 MAGIC 也会产生边际开销和成本，例如总能源成本为 0.108 J。
TMP12 气流和温度传感器数据手册 (REV. B)
TMP12 产生一个与摄氏温度成线性比例的内部电压，标称值为 5 mV/° C。线性化输出与连接到 TMP12 的 2.5 V 精密参考电压的外部电阻分压器的电压进行比较。分压器根据用户需要设置一个或两个参考电压，提供一个或两个温度设定点。比较器输出是开集晶体管，能够吸收超过 20 mA 的电流。有一个板载滞后发生器来加速温度设定点输出转换；这也可以减少嘈杂环境中不稳定的输出转换。滞后由外部电阻链编程，并由从 2.5 V 参考电压中吸取的总电流决定。TMP12 气流传感器还包含一个精密的低温度系数 100 Ω 加热器电阻，可直接连接到外部 5 V 电源。当加热器启动时，它会使模具温度升高约 20°C
生成的AI和批判性思维技能的发展
Kabarak大学抽象的AI在其产生很大程度上准确和可信的内容的能力上继续增长。 尽管这些功能具有明显的好处和优势，但在许多情况下，滥用情况的增加也越来越担心。 在这些滥用情况的情况下，关键的令人担忧的趋势是缺乏对某些用户“原样”使用它的生成AI内容的批判性评估，而无需对其准确性，逻辑，实用性，完整性和道德声音进行很多思考。 这项研究检查了生成AI与批判性思维的发展之间的关系。 这项工作确定生成的AI既是危险，也可能是批判性思维的推动者。 还确定了生成AI的开发和用户需要进行批判性思维。 进一步确定，可以通过对使用工具的输出的系统和深入的质疑，可以使用生成AI来发展批判性思维技能。 质疑的想法以知识和接受为前提：Genai产出容易出现不准确，幻觉和偏见，而其他挑战也使其不适合接受而毫无疑问。 索引术语 - 生成的AI，批判性思维，基础模型，幻觉，偏见，询问，评估Kabarak大学抽象的AI在其产生很大程度上准确和可信的内容的能力上继续增长。尽管这些功能具有明显的好处和优势，但在许多情况下，滥用情况的增加也越来越担心。在这些滥用情况的情况下，关键的令人担忧的趋势是缺乏对某些用户“原样”使用它的生成AI内容的批判性评估，而无需对其准确性，逻辑，实用性，完整性和道德声音进行很多思考。这项研究检查了生成AI与批判性思维的发展之间的关系。这项工作确定生成的AI既是危险，也可能是批判性思维的推动者。还确定了生成AI的开发和用户需要进行批判性思维。进一步确定，可以通过对使用工具的输出的系统和深入的质疑，可以使用生成AI来发展批判性思维技能。质疑的想法以知识和接受为前提：Genai产出容易出现不准确，幻觉和偏见，而其他挑战也使其不适合接受而毫无疑问。索引术语 - 生成的AI，批判性思维，基础模型，幻觉，偏见，询问，评估
UCLA基因组学技术中心和生物信息学中心
库构造：批量测序：rnaseq rnaseq用rRNA耗竭☐miRNaseq☐chipseq☐chipseq physeq（wgbs）☐甲基甲基（RRBS）☐人wes☐人wes☐小鼠wes☐小鼠wes☐小鼠☐ tcr tcr☐bcr☐fb☐ATAC☐多组件（3'GEX+ATAC）☐ffpe/固定/固定☐bd Rhapsody☐ HD：☐人类全转录分析（WTA）☐小鼠全转录分析（WTA）10x Xenium：☐新鲜的10x Xenium ffpe 10x 10x xenium（用户需要提供面板。): Please specify: ________________________ GeoMx DSP: ☐ Dry Run ☐ hWTA ☐ mWTA ☐ hCTA ☐ Protein Panel (Specify):____ ☐ Other (please specify): ____ CosMx SMI: ☐ Human Universal Panel (1000 genes) ☐ Human Immuno-Oncology (100 genes) ☐ Mouse Neuro Panel (1000 genes) ☐ Human免疫肿瘤蛋白面板（64个蛋白质）☐其他（请指定）：____ stereoseq：stereoseq（1 cm x 1 cm）如果您需要定制的细胞染色抗体，请指定染色的名称和稀释因子：
为系统可靠性而开发 OMS/MP - MST.edu
需要开发 OMS/MP（作战模式概要/任务概况），为用户提供 RAM 分析目标和 ROC 分析基础数据。但是，由于作战环境和编写指导导致数据采集量不足，导致以用户为导向的产品开发和可靠的武器系统采购无法满足要求。如图 1 所示，MAA（任务区域分析）的用户 OMS/MP 已通知 ILS 办公室。它作为计算 RAM 目标的数据提供。然后，将计算出的目标应用于武器系统设计和 ILS 开发。用户需要在军事力量需求请求的 ILS 因素中包含操作可用性目标，并考虑任何类似武器系统的操作可用性。但是，由于背景数据不足，开发人员在分析需求时，大多数基于 OMS/MP 的操作可用性目标的确定并不应用于设计标准中。在这方面，本文描述了武器系统可靠性分析的一个基本过程。提出了一种基于可靠性分析模型（RELEX）的改进可靠性分析流程。通过在武器系统中的应用，证明了该流程的合理性。
任何时间协作脑部计算机接口用于增强...
在本文中，我们介绍并在两个现实的环境中进行测试，即协作脑部计算机界面（CBCIS），它们可以显着提高感知组决策的速度和准确性。这项工作的主要区别特征是：（1）我们的CBCIS结合了行为，生理和神经数据，以便能够在最快的团队成员进行投票后的任何时间提供小组决定，但CBCI-CASS辅助决策的质量可以单调地提高小组决策的时间越长； （2）我们将CBCIS应用于军事相关性的两个现实情况（巡逻黑暗的走廊并在夜间用户需要识别出任何出现的任何身份不明的角色的前哨站），其中决策是基于通过视频供稿传达的信息； （3）我们的CBCIS利用与事件相关的电位（ERP）通过出现潜在威胁引起的大脑活动引起，但独特的是，该系统是自动估计的（而不是不切实际地提供）。由于这些元素，在两个测试环境中，由我们的CBCIS辅助的小组比以更传统的方式整合了单个决策时，使我们的CBCIS辅助更为准确，更快。
知识图谱上的可理解人工智能
人工智能应用逐渐走出研究实验室的安全墙，侵入我们的日常生活。知识图谱上的机器学习方法也是如此，自 21 世纪初以来，其应用稳步增长。但是，在许多应用中，用户需要对 AI 的决策进行解释。这导致对可理解人工智能的需求增加。知识图谱是可理解人工智能的沃土的缩影，因为它们能够以人类和机器可读的方式显示连接数据（即知识）。本调查简要介绍了知识图谱上的可理解人工智能的历史。此外，我们认为可解释人工智能的概念过于繁重，与可解释机器学习重叠。通过引入父概念“可理解的人工智能”，我们在解释这两个概念的相似性的同时，对它们进行了明确区分。因此，我们在本调查中为知识图谱上的可理解人工智能提供了一个案例，包括可解释的机器学习和知识图谱上的可解释人工智能。这导致引入了一种新的知识图谱上的可理解人工智能分类法。此外，我们还对该研究领域的研究进行了全面概述，并将其置于分类法的背景下。最后，确定了该领域的研究空白，以供未来研究。
mm mm AFTC 自动故障树代码...
60 摘要：故障树在系统的可靠性和安全性分析中起着主导作用。手动构建故障树是一项非常耗时的任务，而且它不会给出正式的结果，因为它高度依赖于分析师的经验和启发式方法。这就需要计算机化的故障树构建，这仍然吸引着可靠性分析师的兴趣。AFTC 软件是一种用户友好的软件模型，用于基于决策表构建故障树。软件配备了各种核电站 (NPP) 系统中常用组件的决策表库。用户需要根据可用的流程图制作要构建故障树的系统的节点图。文本节点图是定义系统流程图的唯一输入。AFTC 软件是一个基于规则的专家系统，它从系统流程图和组件决策表中绘制故障树。AFTC 软件以文本和图形格式提供故障树。提供有关如何输入系统流程图和组件决策表的帮助。该软件是用 C 语言开发的。软件通过印度 PHWR 消防水系统的简化版本进行验证。将进行代码转换以创建基于窗口的版本。