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工具化用户：人类、计算机、系统
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战术显控系统人机交互中的特征整合设计研究 - 包装工程
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。
强于大市AI 端侧深度报告之AI 手机
智能手机是最适合承载端侧 AI 的载体， AI 手机可提供差异化的用户价 值与品牌价值。智能手机具有保有量大、使用便携、使用场景多、使用 时长久、应用生态系统强大等优势，可创造众多的 AI 使用场景，并加速 第三方 AI 应用成熟，我们认为智能手机将是生成式 AI 最佳的应用载体 之一。 AI 手机的定义具有三个典型特征：①能够在手机端侧运行大模型； ② SoC 中包含 NPU 算力；③达到一定参数要求的性能指标。 AI 手机可提 供差异化的用户价值与品牌价值。对用户而言， AI 手机将是自在交互、 智能随心、专属陪伴、安全可信的个人化助理，使用体验较目前阶段智 能手机大幅提升。对于手机厂商而言，可提供品牌形象与用户粘性。
计算机桌面通知系统 (CDNS) AtHoc 自助服务用户指南
您可能希望用来接收通知的设备（除非您的命令另有指示，否则不强制提供任何此类信息）。单击“保存”。 完成后，关闭浏览器窗口退出自助服务。
通过利用计算机视觉进行用户动作仿真来改善跟踪综合
法医分析是由需要可靠，最先进的工具和持续培训的熟练法医从业人员进行的。为了提供教育和学术界，依靠现实的培训数据集。这些数据集对于教授研究人员，验证法医工具，推进算法和进行研究至关重要。同时，法医社区面临现实数据集的缺点，这主要是由于道德和法律原因。为了克服这一挑战，先前的工作引入了几个框架，目的是创建真实证据的无问题。这些框架通过用模拟用户行为痕迹填充磁盘图像来生成合成数据集。但是，一般同意，现有框架在生成的数据集的质量方面存在一些缺点，尤其是由于将不切实际的痕迹纳入了基于GUI的环境中。回顾了共同框架的实现细节，我们发现当前的解决方案错过了逼真的痕量合成，从而降低了合成数据集的质量和实用性。通过利用计算机视觉，本文介绍了一种新颖的方法，旨在提高合成数据集的质量。我们提出了一个架构，并利用用于创建人体接口设备（HID）输入的操纵程序提供了开源实现，该输入由计算机视觉算法控制以模仿类似人类的用户行动。通过这种方式，我们提供了外部GUI自动化能力，可以比现有解决方案更现实的痕量综合，并将适用性开放到广泛的基于GUI的操作系统。与以前的研究结果相反，我们的方法独立于在虚拟机中运行的软件，通过省略自动化工件进一步优化了生成的数据集的质量。我们的实验表明，使用外部GUI自动化进行用户动作仿真会导致更大的量和更广泛的痕迹分布。因此，我们的方法可能会在此字段中重新确定数据集的质量。©2023作者。由Elsevier Ltd代表DFRWS发布，这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
计算机 计算机的特点 计算机的局限性 ...
9. 在电脑前工作时间过长会导致用户背痛、神经损伤等。 10. 通过自动化任务，失业率正在以非常快的速度增长。 计算机的演变/世代。 除此之外，请参阅 Sinha 的书，即详细信息。 这些不是来自 P.K.Sinha 的书。 第一代 1942-1954 1. 这一代的计算机使用真空管或真空管作为其基本电子元件。 2. 它们比早期的机械设备更快。 3. 这些计算机体积非常大，而且非常昂贵。 缺点 1. 它们消耗太多电量，产生太多热量，即使使用很短的时间也是如此。 2. 它们非常不可靠，经常发生故障。 3. 它们需要定期维护。它们的组件是手工组装的。 4. 需要大空调。 示例：I. 第一台计算机是 ENIAC（电子数字积分器和计算器），它是第一台使用真空管的电子计算机。
计算机科学一个值得信赖的节点 - 八用户大都会量子通信网络
简介量子通信网络在量子通信领域提出了革命性步骤（1，2）。尽管实际证明了量子密钥分布（QKD）（3-8），但向许多用户扩展标准的两用户QKD协议的差异已经阻止了大规模采用量子通信。到目前为止，量子网络依赖于一个或多个概率特征：受信任的节点（9-13）是潜在的安全风险；主动切换（14 - 17），限制了功能和连接性；最近，波长多路复用（18）具有有限的可伸缩性。量子通信研究的最终目标是，具有基于物理定律而不是计算复杂性的安全性，使得与当前的Internet相像，以实现广泛的连接性。为了实现这一目标，量子网络必须是可扩展的，必须允许使用不同硬件的用户必须与流量管理技术兼容，不得限制允许的网络拓扑，并且必须尽可能避免避免潜在的安全风险（如受信任的节点）。到目前为止，所有人都证明了QKD网络属于三个宽大的冠军。第一类是值得信赖的节点网络（9-12），其中假定网络中的某些或所有节点被认为可以免受窃听。在大多数实用的网络中，很少能相信每个连接的节点。此外，此类网络倾向于在每个节点上同时使用发件人和接收器硬件的多个副本，从而使成本越来越高。第二类是积极切换或“访问网络”的，其中只允许某些用户一次交换密钥（19）。同样，点对点网络网络在利基应用程序中很有用，并且已使用无源束分式（BSS）（20 - 22），活动
元宇宙系列深度研究：脑机接口现状与未来
号质量，提高信噪比。特征提取根据特定的BCI范式所设计的心理活动任务相关的神经信号规律，采用时域、频域、空域方法或相 结合的方法提取特征。模式识别通过采用先进的模式识别技术或机器学习算法训练分类模型，针对特定的用户定制特征提取和解 码模型。 3. 控制接口：根据具体的通信或控制应用要求，控制接口把上述解码的用户意图所表征的逻辑控制信号转换为语义控制信号，并由
用户说明
请严格按照这些用户说明使用 CleanSpace 呼吸器。不要修改或改变本产品。▪ 当污染物浓度未知时，或在立即危及生命或健康的环境中，请勿将其用于呼吸保护，以防止未知的大气污染物。▪ 如果氧气浓度低于 19.5%，请勿使用。▪ 除非您有紧急的健康原因（例如，您感到头晕，并认为在离开受污染区域时摘下呼吸器可能会有所帮助），否则请不要在离开受污染区域之前摘下 CleanSpace 呼吸器。▪ 除非与 CleanSpace 全面罩一起使用，否则 CleanSpace 呼吸器不会保护您的眼睛。在可能损坏或刺激眼睛的情况下，请佩戴护目镜。▪ 仅使用 CleanSpace 认可的过滤器和配件。▪ 除非 CleanSpace 呼吸器已通电并正常运行，否则请勿使用。▪ 请勿在 CleanSpace 呼吸器连接到充电器时使用它。 ▪ 请勿在空气污染物浓度超过国家法规规定的浓度时使用。 ▪ 仅供受过培训的人员使用。 ▪ 过滤器需要定期更换。过滤器更换频率取决于 CleanSpace 呼吸器的使用情况以及环境中污染物的浓度。 ▪ 请勿用于逃生目的。 ▪ 国家法规可能会根据过滤器类别和所用的面罩对过滤器的使用施加具体限制。