摘要：复杂系统人机交互是汽车人机交互设计教学中的重要一环。依托用户体验实验室多年智能汽车交互研究背景及设备环境条件,在传统的设计教学模式基础上,以智能座舱交互设计为主题,将认知工作分析方法引入研究生课程。课程中,学生自主选择设计载体及交互对象,以城市空中交通(UAM)智能座舱交互设计为例,学生将实地调研、桌面调研、用户调研与认知工作分析方法相结合,推导界面功能架构图,落实到界面原型设计。此外,在实验室的支持下,基于高保真原型,进行UAM智能座舱HMI可用性测试,证明了设计方案的初步可用性与易用性,并进行设计迭代。学生通过课程实践掌握复杂系统交互设计中的分析方法和工具,为后续自主开展相关研究奠定基础。

摘要：随着人工智能等技术的不断进步,由人—智能体—社会构成的系统正朝着协同共生的趋势发展,其引发的风险也不容忽视。智能体在与人类认知行为和社会现有结构进行信息传播和态势共融方面面临着亟待解决的问题,特别是缺乏面对风险的韧性属性的系统性分析。为了解决上述问题,本文首先辨析人机共生社会的概念及发展历程。然后,对智能体的韧性属性和人类的心理韧性进行了阐释,为人机协同共生韧性系统提供了机制分析。最后,从人类感知与认知限制、信息不确定性和模糊性、智能社会价值观与伦理模糊性以及难以中立性等层面分别探讨人与智能体关系的演变以及产生风险的根源,从而为消解风险、提高人—智能体—社会系统韧性提供了深入的分析与设计视角。总体而言,本研究旨在深化对人类与智能体在交互环境与社会价值层面韧性增强属性的理解,同时为人机共生社会中的风险消解与韧性提高提供了有价值的见解。随着人工智能技术的不断演进,我们对人—智能社会协同共生的理解和体验也将不断丰富,对于未来的智能传播交互理论和实践具有重要意义。

摘要：为了研究虚拟环境下人对空间大小和空间距离的认知机理,提出一种基于虚拟再现行为的知觉匹配法。从虚拟现实(virtual reality,VR)空间对真实空间的再现性角度出发,构建VR空间与真实空间的知觉匹配模型,设计并开展VR空间认知系列实验,分析虚拟环境下人对空间大小和空间距离的认知倾向与认知偏差等。通过VR空间大小认知实验发现:在高度感和宽度感的认知上,分别以±1.9%和±1.4%的标准认知偏差度基本再现了与在真实空间中相同的认知;在深度感的认知上,存在距离被低估与判断力下降的现象,其标准认知偏差度约为±3.4%。通过自我中心距离认知实验发现:在VR空间中,自我中心距离的标准认知偏差度为±(0%~2.5%);人对侧方向区域的距离认知明显优于正方向,同时对正前方和侧下方区域表现出更加稳定的距离认知,波动幅度小于0.5%,但对上方区域的距离认知具有不稳定性。通过尺寸-距离关系认知实验发现:添加尺寸参照可优化对正方向区域约1%的认知偏差;同时,可将标准认知偏差度缩小为±(0.5%~1.5%),有效提升了人在VR空间中对空间距离的判断能力。研究结果可为VR空间制作与虚拟人机交互设计提供理论支持,在一定程度上有利于用户交互体验的优化。

摘要：针对苗族图案的文化传承及设计应用问题,提出基于可拓表征和神经网络的民族图案创新设计方法,对苗族蜡染图案进行解构、映射和重构.首先对苗族蜡染图案进行可拓表征,运用发散树法构建设计生长阶段模型对苗族图案基元进行拓展分析.其次基于感性工学对苗族蜡染图案进行感性意象分析,提出一种面向图案构型、纹样语义和种类的图案解构方法,构建图案特征要素解构空间和情感意象认知空间.运用神经网络构建感性预测模型根据用户意象偏好推荐图案构型等设计要素,对设计思维进行收敛,并与线性回归预测模型进行对比验证其优势性.最后根据神经网络感性预测模型推荐的特征要素应用形状文法对苗族蜡染图案进行细化设计.以苗族蜡染图案为例,验证该方法的可行性,为其他民族图案的解构及创新设计提供参考.

摘要：木偶戏是广西众多戏曲种类的其中一种,在20世纪新中国成立初期,木偶戏贯穿着整个玉林人民生活中,然而随着时代的不断向前发展,人们的文化娱乐越来越多元化,木偶戏这一民间艺术也慢慢地被人们淡忘,甚至以玉林白话为木偶戏的主要演奏语言在大多数青年人身上也逐渐陌生化。放眼世界,一些国家对传统文化关的保护方面欣欣向荣,反观我们本土玉林木偶戏也应该根据本身独有的魅力,辅以现代化的手段使这门快要消逝的文化以新的姿态回归人们的视野。因此,广西玉林木偶戏作为自治区的非物质文化遗产之一,它该如何在这个新时代下发展,值得我们深思和探讨。

摘要：针对RANSAC算法由于迭代次数过多、精确度不高所造成的计算量增大,拼接效果不好等方面的不足。本文提出了一种带预处理的RANSAC图像拼接算法,包括图像的特征提取与粗匹配,预处理,变换矩阵的求解,图像配准和图像融合等步骤。文中重点论述了预处理的思路和方法:采用Delaunay三角剖分得到的拓扑图对数据集进行筛选,然后用欧氏距离选择RANSAC算法的初始点。通过设计拼接算法的流程和基于Matlab的实验仿真,证明该方法不但有效而且较直接RANSAC图像拼接算法减少了迭代次数、缩短了计算时间,显著提高了拼接效率。