Since the Asia Pacific Workshop on Multilateral Cooperation in Space Technology and Applications was held in Beijing in December, 1992, the preparatory committee for Asia-Pacific Space Cooperation Mechanism and the Li...Since the Asia Pacific Workshop on Multilateral Cooperation in Space Technology and Applications was held in Beijing in December, 1992, the preparatory committee for Asia-Pacific Space Cooperation Mechanism and the Liaison Committee for AP-MC-STA have done many fruitful works. Thanks to the First Asia Pacific Conference on Multilateral Cooperation in Space Tech-展开更多
为女孩创造空间:推动性别包容的公共空间新战略“为女孩创造空间”(Make Space for Girls,简称MSFG)是一家总部位于伦敦的慈善机构,致力于推动英国公共空间与公园更好地包容青少年女性。该组织通过调研公共空间的使用与设计模式,揭示其...为女孩创造空间:推动性别包容的公共空间新战略“为女孩创造空间”(Make Space for Girls,简称MSFG)是一家总部位于伦敦的慈善机构,致力于推动英国公共空间与公园更好地包容青少年女性。该组织通过调研公共空间的使用与设计模式,揭示其中存在的性别不平等现象,并与公私营机构合作,积极推动在户外环境规划设计中体现青少年女性的需求。研究显示,由于在公园等公共空间设计过程中缺乏女性视角,导致少女们难以找到让她们感到受接纳与被重视的场所。展开更多
智能车辆人机协作的关键是以人为核心,换道作为最基本的驾驶任务之一,准确高效预测驾驶人换道意图对人机协作拟人化发展至关重要。本文基于驾驶人认知决策空间的理论,设计了驾驶人换道意图预测试验,分析了车辆操纵数据、驾驶人视觉特性...智能车辆人机协作的关键是以人为核心,换道作为最基本的驾驶任务之一,准确高效预测驾驶人换道意图对人机协作拟人化发展至关重要。本文基于驾驶人认知决策空间的理论,设计了驾驶人换道意图预测试验,分析了车辆操纵数据、驾驶人视觉特性与驾驶场景之间的关系,生成了驾驶人注视区与驾驶场景拓扑关系图,构建了不同时间窗口的驾驶人换道意图预测模型数据集,基于ConvNeXt(convolutional network)模型的逆残差深度可分离卷积,结合注意力机制ECA(efficient channel attention)、ConvLSTM(convolutional long short term memory)网络以及GCN(graph convolutional networks)图神经网络等结构,构建了基于注意力机制的驾驶人换道意图预测模型。结果表明,数据集时间宽度为3 s时模型的预测准确率表现最佳,为91.15%,通过对比试验、消融试验充分验证了所提出的基于注意力机制的驾驶人换道意图预测模型的优越性能。展开更多
文摘Since the Asia Pacific Workshop on Multilateral Cooperation in Space Technology and Applications was held in Beijing in December, 1992, the preparatory committee for Asia-Pacific Space Cooperation Mechanism and the Liaison Committee for AP-MC-STA have done many fruitful works. Thanks to the First Asia Pacific Conference on Multilateral Cooperation in Space Tech-
文摘为女孩创造空间:推动性别包容的公共空间新战略“为女孩创造空间”(Make Space for Girls,简称MSFG)是一家总部位于伦敦的慈善机构,致力于推动英国公共空间与公园更好地包容青少年女性。该组织通过调研公共空间的使用与设计模式,揭示其中存在的性别不平等现象,并与公私营机构合作,积极推动在户外环境规划设计中体现青少年女性的需求。研究显示,由于在公园等公共空间设计过程中缺乏女性视角,导致少女们难以找到让她们感到受接纳与被重视的场所。
文摘智能车辆人机协作的关键是以人为核心,换道作为最基本的驾驶任务之一,准确高效预测驾驶人换道意图对人机协作拟人化发展至关重要。本文基于驾驶人认知决策空间的理论,设计了驾驶人换道意图预测试验,分析了车辆操纵数据、驾驶人视觉特性与驾驶场景之间的关系,生成了驾驶人注视区与驾驶场景拓扑关系图,构建了不同时间窗口的驾驶人换道意图预测模型数据集,基于ConvNeXt(convolutional network)模型的逆残差深度可分离卷积,结合注意力机制ECA(efficient channel attention)、ConvLSTM(convolutional long short term memory)网络以及GCN(graph convolutional networks)图神经网络等结构,构建了基于注意力机制的驾驶人换道意图预测模型。结果表明,数据集时间宽度为3 s时模型的预测准确率表现最佳,为91.15%,通过对比试验、消融试验充分验证了所提出的基于注意力机制的驾驶人换道意图预测模型的优越性能。
