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航战座舱显控交互研究进展与人机协同发展趋势 - 包装工程
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
飞机座舱数字信息界面交互设计与情境意识研究综述
高的问题，在全面进入 2D 数字屏幕界面阶段后，飞 机座舱只有少数的传统机械仪表被保留，大部分的飞 行信息数据都由计算机分析后再在主飞行显示器 （ PFD ）上显示出来，这种获取信息的方式大大增强 了飞行员驾驶的安全性。平视显示器（ HUD ）是飞机 座舱人机交互界面的另一种形式。 HUD 可以减少飞 行技术误差，在低能见度、复杂地形条件下向飞行员 提供正确的飞行指引信息。随着集成化和显示器技术 的不断进步， 20 世纪末至今，飞机座舱有着进一步 融合显示器、实现全数字化界面的趋势。例如，我国 自主研发生产的 ARJ21 支线客机、 C919 民航客机， 其座舱的人机界面设计均采用触控数字界面技术代 替了大部分的机械仪表按钮 [2] 。 20 世纪 70 年代，美军在主战机上装备了头盔显 示系统（ HMDs ），引发了空中战争领域的技术革命。 在虚拟成像技术成熟后，利用增强现实（ AR ）技术 可以直接将经过计算机运算处理过的数据和图象投 射到驾驶员头盔的面罩上。例如，美国 F-35 战斗机 的飞行员头盔使用了虚拟成像技术，将计算机模拟的 数字化信息数据与现实环境无缝融合，具有实时显示 和信息叠加功能，突破了空间和时间的限制。 20 世纪 90 年代，美国麦道飞机公司提出了“大 图像”智能化全景座舱设计理念，之后美国空军研 究实验室又提出了超级全景座舱显示（ SPCD ）的概 念，充分调用飞行员的视觉、听觉和触觉，利用头 盔显示器或其他大屏幕显示器、交互语音控制系统、 AR/VR/ MR 系统、手 / 眼 / 头跟踪电子组件、飞行员 状态监测系统等，把飞行员置身于多维度的显示与 控制环境中。此外，在空间三维信息外加上预测信 息的时间维度功能也是未来座舱显示器的发展趋势 [3] 。 2020 年，英国宇航系统公司发布了一款第六代 战斗机的概念座舱，去除了驾驶舱中所有的控制操 作仪器，完全依靠头盔以 AR 形式将操作界面显示 出来。由上述分析可知，未来基于 XR 环境下的虚拟 增强型人机界面将成为飞机座舱人机交互的全新途 径之一。 在学术界，有关飞机座舱人机交互界面的研究也 取得了较为丰硕的成果，其中代表性研究成果见表 1 。
计算机 计算机简介 - 摩苏尔
计算机系统。应用软件可能由单个程序组成，例如图像查看器；一组紧密协作以完成任务的程序（通常称为软件包），例如电子表格或文本处理系统；一组较大的相关但独立的程序和软件包（通常称为软件套件），它们具有通用用户界面或共享数据格式，例如 Microsoft Office，它由紧密集成的文字处理器、电子表格、数据库等组成；或一个软件系统，例如数据库管理系统，它是一组基本程序，可以为各种其他独立应用程序提供某种服务。
计算机介绍计算机组件
运行计算机系统。应用程序软件可能由一个程序组成，例如图像查看器；一小部分程序（通常称为软件包）紧密合作以完成任务，例如电子表格或文本处理系统；具有相关但独立的程序和软件包的较大集合（通常称为软件套件），这些程序和包装具有共同的用户界面或共享数据格式，例如Microsoft Office，包括密切集成的文字处理器，电子表格，数据库等。;或软件系统，例如数据库管理系统，该系统是基本程序的集合，可以为各种其他独立应用程序提供一些服务。
计算机7级计算机-HIZ
当今的学生需要学习如何使用技术来应对各种社会经济挑战，例如全球变暖，气候变化，可持续发展，粮食短缺等。学生必须研究计算机科学，因为它促进了创造力，批判性思维和解决问题的技能，这些技能将培养其数字创业技能并为未来的就业市场做好准备。本系列将使他们能够掌握基本的数字技能（文字处理，演示，电子表格，照片编辑等。），编码和编程的基本原理，并了解数字世界中的道德规范，行为和实践。
机械工程实践领域/工程领域
• 航空航天 • 农业 • 汽车 • 航空 • 生物医学 • 建筑 • 建筑服务 • 散装处理 • 化学加工 • 通信 • 国防 • 发电和配电 • 食品加工 • 卫生 • 制造和加工 • 矿物加工
描述人工智能领域的研究领域
根据中心性和密度的值，每个集群根据四个主题进行分类：i）运动、ii）基础、iii）新兴或衰退和iv）利基（He，（1999）；Cahlik，（2000））。运动主题在研究中高度相关且发展良好，因为它们的中心性和密度水平高于平均水平。基本主题在研究中发展程度较低，但相关主题，显示出低密度和高中心性。新兴或衰退主题的密度和中心性水平最低。这发生在它们生命的两个时刻：当它们出现或衰退时。只有通过比较它们随时间的演变，才能理解新兴或衰退主题之间的区别。最后，小众主题发展程度较高，但由一小部分研究人员开发，密度高于平均水平，中心性低于平均水平。
处理组学数据是生物学和计算机科学交叉领域的一项跨学科挑战
如今，生成组学数据是生物学实验室的常见活动。制备生物样本的实验方案描述得很好，大多数研究机构都有从这些样本生成组学数据的技术平台。此外，制造商不断提出技术改进，同时降低实验成本并增加单次实验获得的组学数据量。在这种情况下，生物学家面临着处理大型组学数据集（也称为“大数据”或“数据洪流”）的挑战。处理组学数据会引发通常由计算机科学家处理的问题，因此生物学家和计算机科学家之间的合作对于有效地研究整个细胞机制至关重要，正如组学数据所承诺的那样。在本章中，我们定义了组学数据，解释了它们的生成方式，最后介绍了它们在基础和医学研究中的一些应用。