1、人机交互领域的前沿探索与实践洞察

人机交互领域的前沿探索与实践洞察

在当今科技飞速发展的时代,人机交互(HCI)作为一个关键领域,正不断推动着人们与计算机设备之间的互动变革。本文将深入探讨人机交互领域的重要会议、相关组织及其工作,以及会议中的部分研究成果。

一、INTERACT 2011会议概况

INTERACT 2011会议以“构建桥梁”为主题,深刻认识到人机交互研究的跨学科和跨文化特性。该会议旨在吸引能够跨越学科、文化和社会界限的研究成果,为从业者和研究人员提供了一个探讨人机交互各方面问题的重要平台。

会议的投稿情况创下了纪录,主技术类别共收到680份投稿,其中包括402篇长论文和278篇短论文。最终,171篇论文(111篇长论文和60篇短论文)被接受,综合接受率不到25%。从所有赛道的741份投稿中,共有290篇被接受,具体分布如下:
| 类别 | 数量 |
| — | — |
| 完整研究论文 | 111 |
| 简短研究论文 | 60 |
| 交互式海报论文 | 54 |
| 博士研讨会论文 | 17 |
| 研讨会 | 16 |
| 教程 | 12 |
| 演示 | 5 |
| 组织概述 | 6 |
| 工业论文 | 4 |
| 特殊兴趣小组 | 3 |
| 小组讨论 | 2 |

会议的成功举办离不开众多人员的辛勤付出。程序委员会(PC)成员投入了大量时间确保会议的高质量。今年,会议改进了评审流程,采用了副主编模式。招募了103名副主编(ACs),每人处理多达12篇论文。ACs又招募了近800名外部评审员,保证每篇论文都有三到六名评审员进行评审,并且AC

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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