북동부 ACM 룰렛 잘하는 방법 2023에서 강한 존재를 갖기위한 북동부
세계에서 가장 유명한 인간 - 컴퓨터 상호 작용 회의는 이번 달 독일 함부르크에서 열리고 있으며, Khoury College, College of Engineering 및 College of Arts, Media and Design 연구원들이 준비되어 있습니다. 앵무새 사회화부터기만적인 어두운 패턴에 이르기까지 모든 것을 다루는 그들의 작품은 룰렛 잘하는 방법쪽으로 만들었습니다.7 등급 기관전 세계에서 룰렛 잘하는 방법 간행물, 미국에서 6 위, 매사추세츠에서 1 위. MIE 부교수 Jacqueline Griffin은“소셜 미디어에 대한 신뢰에 대해 이야기 할 때 무엇을 의미 하는가?
the컴퓨팅 시스템의 인적 요소에 관한 ACM 룰렛 잘하는 방법 회의전 세계와 다양한 문화, 배경 및 위치에서 룰렛 잘하는 방법원과 실무자들이 대화 형 디지털 기술을 사용하여 세상을 더 나은 곳으로 만들기위한 가장 중요한 목표를 가지고 있습니다. 아래는 COE Northeastern University 논문의 하위 집합입니다.룰렛 잘하는 방법 발표자 일정and그들의 논문Khoury 사이트에 나열되어 있습니다.
소셜 미디어에 룰렛 잘하는 방법 신뢰에 대해 이야기 할 때 우리는 무엇을 의미합니까? 체계적인 검토
우승자 : 최고의 종이
저자 : Yixuan Zhang, Joseph D. Gaggiano,Nutchanon Yongsatianchot, Nurul M. Suhaimi,MISO KIM(Camd), Yifan Sun,Jacqueline Griffin(Coe), Andrea G. Parker
사람들이 소셜 미디어를 신뢰합니까? 그렇다면 왜, 어떤 맥락에서, 그리고 그 신뢰가 그들의 삶에 어떤 영향을 미칩니 까?
기능적 파괴 : 전자 제품 응용 분야에 룰렛 잘하는 방법 지속 가능한 재료의 물리적 전이 활용
우승자 : 명예로운 언급
저자 : Tingyu Cheng, Taylor Tabb, Jung Wook Park, Eric M. Gallo, Aditi Maheshwari,룰렛 잘하는 방법 돌리기그레고리 D. 아보우드*(Coe), Hyunjoo Oh, Andreea Danielescu
오늘날의 전자 제품은 안정적인 기능과 고정 된 물리적 형태를 제공하여 오랜 기간 동안 신뢰할 수있는 작동과 반복적 인 사용을 위해 최적화되었습니다. 그러나 응용 프로그램이 그러한 견고성을 요구하지 않더라도 이러한 전자 제품의 영속성은 환경 적 결과를 초래합니다.
생각 거품 : 플레이어의 정신 모델 개발에 룰렛 잘하는 방법 대리
저자 : Omid Mohaddesi (Industrial PhD'23), Noah 룰렛 잘하는 방법coine (Industrial PhD'25), Min Gong (Industrial MS'22), Ozlem Ergun (Coe), Jacqueline Griffin (Coe), David Kaeli* (Coe), Stacy Marsella (+Cas), Casper Harteveld*
작년 룰렛 잘하는 방법에서 영예 롭다이 룰렛 잘하는 방법 팀은 게임을 설계했습니다. 플레이어는 공급망 중단 중에 공장에서 약물을 공급하고 병원을 공급하려는 도매업자로 역할을 수행했습니다.
(작년), 우리는 관찰 가능한 행동을 사용하여 비장, 원자로 및 추종자를 식별했으며 이제는 이러한 그룹의 정신 모델 개발의 차이점을 조사하려고 시도했습니다. "Omid Mohaddesi, 누군가가 머리 속에있는 실제 상황의 표현을 언급합니다. "우리는 사람들 그룹의 정신 모델 개발과 정보 공유가 정신 모델 개발에 어떤 영향을 미치는지를 볼 수 있습니다.이 모든 통찰력은 잠재적으로 더 나은 의사 결정 지원 도구를 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.".
룰렛 잘하는 방법팀은 시간이 지남에 따라 피험자의 정신 모델이 어떻게 발전했는지에 대한 상황에 맞는 통찰력을 얻으려면 공급망 게임에 "생각 거품"이라는 반복적이고 개방형 반사 프롬프트를 추가했습니다. 두 가지 관련 룰렛 잘하는 방법를 통해, 그들은 환경의 요소를 인식하고 있는지 (“백 로그가 올라 갔는지”), 그 요소의 의미를 이해하거나 (“이것은 우리 사업에 나쁘다”) 미래 상태 (“우리는 더 많은 약을 구매해야 할 것”)에 기초하여 참가자들의 반성을 코딩했습니다.
룰렛 잘하는 방법에 따르면 참가자의 공급망 관리 결정의 차이는 정신 모델 개발의 차이의 결과라는 것을 발견했습니다. 예를 들어, 비장은 상황을 이해하기 위해 고군분투하기 때문에 미래에 대한 불확실성을 초래하는 반면, 상황을 긍정적으로 해석하기 때문에“추종자”신뢰의 제안을 신뢰합니다.
정신 모델 룰렛 잘하는 방법는 최근 인간-컴퓨터 상호 작용의인지 적 측면을 이해하기 위해 더 많은 관심을 받았다. 그러나 복잡한 동적 시스템에서 정신 모델의 추출에 대한 룰렛 잘하는 방법는 충분하지 않습니다.
SwellSense : 마이크로 캡슐 용지와 2.5D 상호 작용 생성
저자 : Tingyu Cheng, Zhihan Zhang, Bingrui Zong, Yuhui Zhao, Zekun Chang, Ye Jun Kim, Clement Zhang,룰렛 잘하는 방법 돌리기그레고리 D. 아보우드*(Coe), Hyunjoo OH
이 논문에서는 스테치 가능한 회로를 특수한 마이크로 캡슐 용지에 스크린룰렛 잘하는 방법 제조 기술 인 SwellSense를 제안하여 감지 기능을 갖춘 국부적 팽윤 패턴을 만듭니다. 이 간단한 기술을 통해 사용자는 광범위한 종이 기반 촉각 대화식 장치를 만들 수 있으며, 이는 대부분 2D 평면 형태 계수를 유지하지만 3D 대화식 아티팩트로 구부러 지거나 접을 수 있습니다.
알고리즘 힘 또는 처벌 : 수동 감지에 룰렛 잘하는 방법 정보 작업자 관점 AI 성능 및 복지의 표현형
저자 : Vedant Das Swain, Lan Gao, William A. Wood, Srikruthi C. Matli,룰렛 잘하는 방법 돌리기그레고리 D. 아보우드*(Coe), Munmun de Choudhury
우리는 수동 감지 가능성에 룰렛 잘하는 방법 출현을 목격하고 있습니다. 하이브리드 작업 패러다임은 동시에 PSAI를위한 새로운 기회를 창출했지만, 전력 비대칭 내에서 오용과 개인 정보 침입에 룰렛 잘하는 방법 불안을 촉진시켰다.