车载信息交互系统on-board information interactive system 安装在车辆上的通信系统，属于信息交互或娱乐服务装置，应具备下列至少一项功能： a) 对外可通过蜂窝网络、短距离通信等通信技术建立连接并进行数据交换等功能，对内可通过汽 车总线与电子电气系统进行信息采集、数据传递与指令下发等功能； b) 实现通话录音、文化娱乐等相关服务功能。 车载信息交互系统通常为远程车载信息交互系统（T-Box）、车载综合信息处理系统（IVI）以及其混合体。

该内容为SteamVR 2.x内容，与SteamVR原有的射线系统分开独立存在，后期如果SteamVR更新，该系统也是可以继续用的。 该系统共计包含四个组件，具体挂载如下： 首先导入SteamVR插件包，完成后先拖拽一个Player预制件出来，路径：SteamVR/InteractionSystem/Core/Prefabs/Player 1、RightHand上挂载Kvr_UIPointer组件 2、InputModule上挂载Kvr_InputModule组件 3、Canvas/画布上挂载Kvr_UICanvas组件 画布上随便放几个UI，这里需要将Canvas的Render Mode设置为World Space/世界模式 详细的步骤也可查看本人VR专栏，博客内部也有介绍。

《人机交互的软件工程方法》大作业 题 目： 智能家居交互系统的设计

交互系统的神经关系推断 该存储库包含PyTorch的官方实现： 交互系统的神经关系推断。 Thomas Kipf *，Ethan Fetaya *，Kuan-Chieh Wang，Max Welling，Richard Zemel。 ：平等贡献） 摘要：从物理学中的动力学系统到复杂的社会动力学，相互作用的系统本质上是普遍存在的。 组件之间的相互作用会引起复杂的行为，通常可以使用系统组成部分的简单模型来解释这些行为。 在这项工作中，我们介绍了神经关系推理（NRI）模型：一种无监督的模型，该模型学会推断交互作用，同时仅从观测数据中学习动力学。 我们的模型采用变分自动编码器的形式，其中潜在代码表示基础交互图，而重构基于图神经网络。 在模拟物理系统上的实验中，我们证明了我们的NRI模型可以无监督的方式准确地恢复地面与地面的相互作用。 我们进一步证明，我们可以找到可解释的结构，并预测真实运动捕

c#设计的企业交互asp.net程序

本项目发明了一种新的基于视觉技术的教鞭幕布交互方法，利用教鞭在幕布上的移动和停顿等动作完成翻页、画线注释等动作。该方法使用单摄像头实时拍摄投影幕布，结合教鞭头的颜色信息对教鞭进行实时跟踪，并根据教鞭在幕布上的坐标来判断是否进行翻页动作，根据停顿延时来判断画线注释的起止。实验结果表明，该方法可以完成鲁棒的教鞭跟踪和准确的画线注释，对光照和人脸等干扰条件没有严格的限制，实现了自然友好的人机交互操作，可以运用于互动投影、增强现实、智能交互、数字娱乐、多媒体教学等多种应用场合。 内有详细的源代码,执行程序和研制报告.winxp+ppt2007+bcb6下测试通过,屏幕分辨率最好为1024*768(因为涉及到坐标变换)

着FPGA单片可编程容量的日益增大，传统的嵌入式系统设计正在逐渐被片上系统所取代，用于数据通信的以太网片上系统设计也越来越备受关注，另外，通信数据采集的可视化及数据处理的简单化要求也越来越明显，基于这两方面，本文简要介绍了如何利用Xilinx公司的MicroBlaze微处理器软核，以及相应的嵌入式操作系统Xilkernel和Lwip协议功能函数，采用片上系统设计理念，来设计完成基于FPGA的嵌入式以太网与Matlab通信平台的数据传送交互系统。

智慧城市公共信息服务交互系统设计与实现

基于人体通信的信息交互系统设计

GB∕T 36464.2-2018 信息技术 智能语音交互系统 第2部分：智能家居.pdf