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设计认知分析的未来 - Strathprints
摘要的“设计认知”是指设计所涉及的心理过程和表示，自1960年代设计研究以来一直是一个重要领域。该领域现在面临着重大的挑战，需要重大变化以克服研究主题和方法论的停滞。应对这些挑战需要我们了解设计认知研究的过去和现在，并就其未来进行新的新讨论。这个主题收集旨在通过库存当前的方法，探索新兴的主题和方法论以及确定未来的询问方向来满足这一需求。在本社论中，我们研究了有关我们调查的内容以及如何进行这项研究的关键问题。我们提出了一个由结构化文献综述，作者的作品以及设计认知界的广泛横截面的观点形成的愿景。该愿景在从现在到近未来的路线图中形式化，强调了该领域的关键主题和研究问题。最终，生态测量，人工智能的新应用以及向理论构建和研究成熟的迈进，构成了设计认知界的重要长期挑战。
航空航天冷冻机选择最佳有效载荷性能
目前已在太空中部署和开发未来部署的各种航空航天冷冻冷却器设计所证明的，可变的有效负载要求促使人们需要广泛选择的冷冻冷却器类型和尺寸。反向Brayton，Stirling，Pulse Tube和Joule-Thomson是最常见的类型，以及这些类型的混合组合，例如Cryocoolers的Raytheon Stirling / Pulse Tube Tage（RSP2）系列。这些类型中的每一种都体现了其独特的优势，其相关性和重要性是有效载荷依赖的功能。工作温度，热负荷，制冷阶段的数量，有效载荷物理配置和最大允许的发射振动是关键有效负载要求的示例，可驱动选择最佳冷冻机类型和大小的选择。另一个关键因素是采购成本，特别是对于需要低温制冷的新兴类别的“响应空间”红外传感器。本文讨论了各种冷冻机类型的优势和劣势，以及如何将这些特性与用户在有效载荷要求上的最大优势保持一致。
将价值敏感设计映射到人工智能上以实现社会公益原则
摘要 价值敏感设计 (VSD) 是一种将价值观融入技术设计的成熟方法。它已应用于不同的技术，最近又应用于人工智能 (AI)。我们认为，AI 提出了许多特定于 VSD 的挑战，需要对 VSD 方法进行一些修改。机器学习 (ML) 尤其带来了两大挑战。首先，人类可能无法理解 AI 系统如何学习某些事物。这需要关注透明度、可解释性和可问责性等价值观。其次，ML 可能导致 AI 系统以“分离”其中嵌入的价值观的方式进行适应。为了解决这个问题，我们提出了一种三重修改的 VSD 方法：(1) 将一组已知的 VSD 原则 (AI4SG) 整合为设计规范，从中可以得出更具体的设计要求； (2) 区分设计所提倡和尊重的价值观，以确保结果不仅不会造成伤害，而且还会带来好处；(3) 扩展 VSD 流程以涵盖 AI 技术的整个生命周期，以监控意外的价值后果并根据需要进行重新设计。我们以 SARS-CoV-2 接触者追踪应用为例，说明了我们的 VSD for AI 方法。
特里普拉邦电气工程理学硕士......
理解 Z 变换、逆 z 变换和离散方程、采样器、保持装置的作用 学生能够分析任何离散数据控制系统的稳定性 分析所考虑的 MIMO 离散时间系统。（状态空间模型、可控性、可观测性） 设计所考虑的离散时间控制系统的状态反馈控制器 为所考虑的系统设计补偿器和离散控制器 教学大纲：采样数据控制系统、采样过程、理想采样器、香农采样定理、采样时间选择、零阶保持（ZOH）。z 变换、ZOH 的逆 Z 变换脉冲传递函数、系统稳定性、z 平面稳定性、极坐标图分析、使用根轨迹图的稳定性分析、Z 平面稳态误差分析、离散时间系统的状态空间模型、可控性和可观测性、通过状态反馈分配特征值、卡尔曼滤波、李雅普诺夫稳定性分析、补偿器设计。书籍：1. BC Kuo，数字控制系统，Oxford2014 2. KMMoudgalya，数字控制，Wiley India2015 3. Gopal，数字控制和状态变量方法，Mc Graw Hill，2014 MEE 903：非传统能源和发电 100 分
gateKEEPER AI 接待机器人
在 SouthBay，我们生产定制医疗和半导体部件。作为一家重要的硅谷公司，我们需要最好的产品来确保员工安全，公司保持有效运营。Covid-19 带来了一些重大挑战，mAIrobotics 是一家轻松赢得我们业务的公司。确保每个人的体温合格是绝对的要求，但确保每天每个班次的每个人的体温良好需要花费太多时间和精力。在评估了几种产品后，mAIrobotics 显然是赢家。他们不仅拥有一款能够准确高效地捕获温度的出色产品；能够立即从任何浏览器在 Google Cloud 上安全地查看和操作记录是一种非常好的体验。界面快速、流畅、安全、现代且摩擦通常很低，就像我们对正确的 UI/UX 设计所期望的那样。但真正让我们折服的是始终如一、快速的客户服务，它满足了我们的所有需求，确保产品满足了我们想要的一切。mAIrobotics 是一个轻松的选择，它让我们的生活变得更好。谢谢 mAIrobotics！
引用 (APA) Umbrello, S., & van de Poel, IR (2021)。将价值敏感设计映射到人工智能上以实现社会公益原则。人工智能与伦理，283–296。https://doi.org/10.1007/s43681-021-00038-3
摘要 价值敏感设计 (VSD) 是一种将价值观融入技术设计的成熟方法。它已应用于不同的技术，最近又应用于人工智能 (AI)。我们认为，人工智能提出了许多特定于 VSD 的挑战，需要对 VSD 方法进行一些修改。机器学习 (ML) 尤其带来了两个挑战。首先，人类可能不理解人工智能系统如何学习某些东西。这需要关注透明度、可解释性和可问责性等价值观。其次，ML 可能导致人工智能系统以“脱离”其中所嵌入的价值观的方式进行适应。为了解决这个问题，我们提出了一种三重修改的 VSD 方法：(1) 将一组已知的 VSD 原则 (AI4SG) 整合为设计规范，从中可以得出更具体的设计要求；(2) 区分设计所提倡和尊重的价值观，以确保结果不仅不会造成伤害，而且还有助于实现利益；(3) 将 VSD 流程扩展到涵盖人工智能技术的整个生命周期，以监控意外的价值后果并根据需要重新设计。我们通过 SARS-CoV-2 接触者追踪应用程序的示例用例说明了我们的 VSD for AI 方法。
白炽灯和 LED 刹车灯：反应时间的新颖分析
摘要 在英国，追尾碰撞占所有车辆事故的 8% 左右，而未注意到或对刹车灯信号做出反应是主要原因。同时，车辆上传统的白炽刹车灯正越来越多地被大量采用 LED 的设计所取代。在本文中，我们使用一种新方法在模拟环境中使用物理刹车灯组件记录受试者的反应时间来研究刹车灯设计的有效性。测量了 22 名受试者对 10 对 LED 和白炽灯刹车灯的反应时间。为每个受试者调查了三个事件，即刹车灯亮到油门松开的延迟时间（BrakeAcc）、油门松开到刹车踏板踩下的延迟时间（AccPdl）以及从灯亮到刹车踏板踩下的累积时间（BrakePdl）。据我们所知，这是第一项将反应时间分为 BrakeAcc 和 AccPdl 的研究。结果表明，与八个测试的 LED 灯相比，两个装有白炽灯泡的刹车灯导致反应时间明显变慢。BrakeAcc 结果还显示，经验丰富的受试者通过松开油门踏板对刹车灯的激活做出反应更快。有趣的是，分析还显示，刹车灯的类型会影响 AccPdl 时间，尽管经验丰富的受试者并不总是比没有经验的受试者反应更快。总体而言，研究发现，不同设计的刹车灯会显著影响驾驶员的反应时间。
整体船舶理论在船舶速度损失评估中的应用
整体船舶理论在大型散货船设计和运行仿真驱动优化中的应用。L Nikolopoulos、E Boulougouris、M Khorasanchi，英国格拉斯哥思克莱德大学船舶建筑、海洋与海洋工程学院 摘要 过去 20 年，航运业发生了显著变化。燃料成本的变化、艰难多变的市场条件、社会对“绿色”环境足迹的持续压力，加上日益严格的国际安全法规，共同构成了商业船舶设计所遵循的新框架。鉴于目前商业航运的这种现状，需要改变船舶设计的理念和流程，转向新方法，其中整体方法被视为必要。除了考虑组成船舶生命周期和供应链的子系统之间的所有相互关系外，考虑因素也是成功和“以运营商为导向”的设计的关键。本文介绍的方法建立在计算机辅助工程 (CAE) 软件 CAESES 中，该软件在设计过程中集成了 CFD 代码。它可以成功地用于优化船舶的基本设计或现有船舶的运行，以最大限度地提高最终设计的效率、安全性和竞争力。该模型是基于大型散货船的设计创建的，
各种可再生能源条件下配备涡流发生器的多排水热回收系统的热经济和环境影响
为了应对不断增长的能源需求、日益加剧的气候变化问题以及日益严重的环境恶化，可再生能源的引入已在各个行业和地区获得关注。与此同时，科学家和工程师已经认识到热回收系统在减少能源消耗方面的潜力，从而进一步研究其实际应用。本研究引入了一种创新设计，将涡流发生器集成到同心管热交换器中，用于从为 48 间住宿提供服务的多排水水系统中回收热量。通过评估该设计与各种可再生能源结合使用时的经济和环境影响来评估其可持续性。具体而言，目标是量化在拥有 48 间住宿的建筑的多排水应用中实施此设计所产生的成本和环境节约。数值研究阐明了流速变化对传热、总传热和热增强因子的影响。分析了四种可再生能源输入 - 太阳能、风能、生物质能和水力发电 - 以及一个存储系统（抽水蓄能）。研究表明，设计实施可使冷水温度升高 3.5 至 7.5 ◦ C。此外，太阳能、风能、生物质能、水力发电和抽水蓄能的每日环境节约估计分别为 0.783 欧元、0.339 欧元、0.141 欧元、0.027 欧元和 1.356 欧元。相反，每种相应能源的每日经济节约计算为 3.62 欧元、2.49 欧元、5.05 欧元、3.62 欧元和 6.70 欧元。这项研究强调了所提出的设计在通过环境保护和经济效率促进可持续发展方面的可行性。
战略评估：主体、评估者和社会
目前，算法的广泛应用是对模糊概念（如优点）进行正式和定量的衡量，以便做出决策。当人们为了获得有利的决策结果而对这类评估做出战略性回应时，他们的行为可能会受到道德判断。他们可能被描述为“玩弄系统”或“作弊”，或者（在其他情况下）投入“诚实的努力”或“改进”。关于战略行为的机器学习文献试图通过强调决策主体为获得更有利的评估而付出的努力来描述这些动态——一些研究提供了预防或防止此类操纵的方法，一些研究将“玩弄”与“改进”行为区分开来，而另一些研究则旨在衡量分类系统的努力负担或不同影响。我们从不同的出发点开始：评估本身的设计可以理解为促进评估者的目标，而这些目标可能与更广泛的社会目标不一致。为了阐明评估代表一种战略互动的观点，在这种互动中，评估者和评估对象都是出于自身利益，我们提出了一个模型，该模型使用三个相互作用的主体来表示评估过程：决策主体、评估者和社会，代表一套价值观和监督机制。我们强调了我们的模型对一系列社会系统的适用性，在这些系统中，一两个参与者策略性地破坏其他参与者的利益以促进自己的利益。将评估者视为战略参与者使我们能够重新审视决策主体，关注评估制度设计所依据的动机。在实践中，战略行为的道德地位往往取决于评估的道德地位以及引发这种行为的动机。我们将我们的框架应用于各种扩展示例并讨论道德含义。