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      身體偏轉(zhuǎn)對虛擬現(xiàn)實頭控交互操作的影響

      2022-10-19 13:52:56鄧成龍趙銘蒯曙光
      人類工效學(xué) 2022年4期
      關(guān)鍵詞:光標(biāo)角度方向

      鄧成龍,趙銘,蒯曙光,,3

      (1.華東師范大學(xué) 腦科學(xué)與教育創(chuàng)新研究院,上海 200062;2.華東師范大學(xué) 心理與認(rèn)知科學(xué)學(xué)院,上海 200062;3.華東師范大學(xué) 上海市心理健康與危機干預(yù)重點實驗室,上海 200026)

      1 引言

      虛擬現(xiàn)實(VR)技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于心理學(xué)研究[1]、教育[2]、娛樂[3]和仿真訓(xùn)練[4-5]等不同行業(yè)。在VR應(yīng)用場景中,操作者需要與虛擬物體進(jìn)行大量的交互,比如點擊、移動、旋轉(zhuǎn)和縮放等操作[6-7]。不同于鼠標(biāo)、觸摸屏等二維平面上的交互,3D空間的交互面臨很多抖動的問題。一方面,三維空間交互沒有支撐,主要是懸空操作,導(dǎo)致交互的抖動增大;另一方面,虛擬物體的距離較遠(yuǎn),超過了手臂的范圍,因此VR空間主要采用射線技術(shù)與虛擬物體交互,遠(yuǎn)距離操作進(jìn)一步放大了基于射線技術(shù)交互的抖動[8-9]。這些情況對VR中的交互技術(shù)提出了新的挑戰(zhàn),需要更穩(wěn)定的交互方式。頭控交互一直是人機交互領(lǐng)域關(guān)注的重點,過往研究已經(jīng)證明了頭控交互具有很高的穩(wěn)定性。在完成指向小目標(biāo)的任務(wù)中,頭控比其他的交互方式具有更高的操作效率和更低的錯誤率[10-11]?;谶@些特點,頭控交互已經(jīng)成為了VR的重要交互方式,很多應(yīng)用場景使用頭控完成操作。因此,詳細(xì)了解頭控的操作特性,對VR中的頭控交互設(shè)計有重要的意義。

      過往研究探討了人類在身體直立狀態(tài)下頭控操作的時間特性。一些研究者發(fā)現(xiàn)使用頭控選中靜止目標(biāo)的總操作時間(MT)與移動距離(A)和目標(biāo)寬度(W)之間的關(guān)系滿足經(jīng)典的費茨定律[10,12-14]:

      MT=a+blog2(2A/W)=a+b=|ID

      (1)

      其中a和b是擬合常數(shù),ID是任務(wù)難度。另外一些研究者進(jìn)一步分析了頭控的操作過程,他們發(fā)現(xiàn),頭控需要消耗相對較長的時間將光標(biāo)從起點移動到目標(biāo)區(qū)域附近,但是只花費很短的時間將光標(biāo)放入目標(biāo)區(qū)域內(nèi),證明了頭控具有良好的穩(wěn)定性[11,15-16]。隨著VR技術(shù)的發(fā)展,越來越多的VR仿真應(yīng)用開始模擬真實環(huán)境的操作,比如飛行等,操作者需要在身體處于偏轉(zhuǎn)狀態(tài)下完成瞄準(zhǔn)、射擊等任務(wù)。當(dāng)我們的身體發(fā)生偏轉(zhuǎn)時,重力對身體的影響也會發(fā)生改變,研究顯示身體偏轉(zhuǎn)會影響身體不同部位的肌肉力量[17]、對身體偏轉(zhuǎn)程度感知的準(zhǔn)確性[18]、以及指向目標(biāo)的準(zhǔn)確性[19-20]等。少量研究還發(fā)現(xiàn)身體偏轉(zhuǎn)也會影響手控指向目標(biāo)的操作時間[21]。比如,Scotto Di Cesare 等人(2014)在研究中比較了身體在無偏轉(zhuǎn)與向前偏轉(zhuǎn)(6°,12°,18°)狀態(tài)下用手指向消失的目標(biāo)的表現(xiàn),他們發(fā)現(xiàn)身體向前偏轉(zhuǎn)的操作反應(yīng)時和完成時間大于無偏轉(zhuǎn)狀態(tài)[21]。然而,目前還沒有研究者探討過身體偏轉(zhuǎn)對頭控操作時間的影響,頭控在身體偏轉(zhuǎn)狀態(tài)下的操作時間特性還不清楚。

      為了獲悉身體偏轉(zhuǎn)如何影響的頭控的操作時間特性,本研究通過一臺模擬器改變身體的偏轉(zhuǎn)角度和偏轉(zhuǎn)方向,讓被試在VR中完成一項常見的放置任務(wù):把一個目標(biāo)快速放入指定的目標(biāo)中。我們設(shè)置的實驗場景與人的身體共同偏轉(zhuǎn),光標(biāo)和目標(biāo)與人的相對位置不發(fā)生變化,頭只在自身坐標(biāo)系的水平方向上轉(zhuǎn)動。為了系統(tǒng)了解身體偏轉(zhuǎn)對頭控操作時間特性的影響,我們參照過往研究的方法,將移動過程分成三個階段:加速階段、減速階段和調(diào)整階段[15-16]。加速階段和減速階段代表了光標(biāo)從起點移動到目標(biāo)附近的階段,與交互方式的速度有關(guān)。調(diào)整階段則是將緩慢調(diào)整光標(biāo)位置對準(zhǔn)目標(biāo),與交互方式的穩(wěn)定性相關(guān)。本研究提出兩個假設(shè),假設(shè)1:相比無偏轉(zhuǎn)狀態(tài),身體在偏轉(zhuǎn)的情況下,頭的轉(zhuǎn)動速度變慢,導(dǎo)致加速階段和減速階段的操作時間增加,同時由于重力的影響引起頭控的抖動增加,繼而增加調(diào)整階段時間,因此身體偏轉(zhuǎn)將增大頭控的總操作時間;假設(shè)2:由于在不同身體偏轉(zhuǎn)方向下脖子克服重力的情況不同,因此不同偏轉(zhuǎn)方向?qū)︻^控操作時間的影響存在差異。

      2 對象與方法

      2.1 被試

      一共招募了20名在校大學(xué)生參與此實驗,其中包括9名女性和11名男性,他們的平均年齡為22歲(SD=1.9歲),平均身高為169.4 cm(SD=5.3 cm)。他們的視力或者矯正視力正常,所有被試均為右利手,無脖子轉(zhuǎn)動障礙。他們對實驗?zāi)康牟恢?,完成實驗之后將獲得一定的金錢報酬。

      2.2 實驗儀器

      本研究使用Oculus Rift虛擬現(xiàn)實頭盔(單眼分辨率:1 200×1 080;刷新率:90 Hz;最大視角:110°),能夠?qū)崿F(xiàn)頭部的6自由度(位置:X,Y,Z;旋轉(zhuǎn):Yaw,Pitch,Roll)定位追蹤。在實驗過程中,我們關(guān)閉了Oculus Rift的位置追蹤功能,只保留旋轉(zhuǎn)追蹤功能,實驗參與者只能通過轉(zhuǎn)頭完成任務(wù)。此外,我們使用了一個模擬器座艙(長2.55 m × 寬2.45 m×高2.5 m)改變參與者的身體朝向和角度,模擬器能夠在X軸(Pitch)和Z軸(Roll)自由旋轉(zhuǎn)360°(圖1a)。實驗還使用一個安裝在旋轉(zhuǎn)座艙右側(cè)的搖桿,通過搖桿上的按鍵確認(rèn)光標(biāo)的選中和放下操作。實驗程序由Unity5.6.2和C# 編寫,并運行在Alienware Area-51(System:windows 8.1;CPU:Intel Core i7-5820K;RAM:32G;Video Card:NVIDA GeForce GTX TITAN X)電腦上。

      2.3 實驗設(shè)計

      本研究采用的實驗刺激如圖1b所示,虛擬場景中放置一塊2 000 m×2 000 m的灰色背景,一個黃色的小球(光標(biāo))和一個白色半透明的小球(目標(biāo))出現(xiàn)在背景的前方,距離被試正前方3m深度的位置,高度與參與者的眼高相同。光標(biāo)直徑大小為2°和4°。由于在放置任務(wù)中,操作時間與目標(biāo)容差(目標(biāo)與光標(biāo)大小的直徑差異)呈現(xiàn)規(guī)律性的關(guān)系,因此本實驗采用目標(biāo)容差作為自變量,設(shè)置了三個水平:1.5°、3°、5°,對應(yīng)的目標(biāo)直徑在3.5°和9°之間(圖1c)。光標(biāo)隨機出現(xiàn)在參與者視野的左側(cè)或右側(cè),目標(biāo)則對應(yīng)的出現(xiàn)在視野的右側(cè)或左側(cè),因此參與者需要從左向右或者從右向左轉(zhuǎn)頭將光標(biāo)放入目標(biāo)區(qū)域內(nèi),光標(biāo)與目標(biāo)的距離設(shè)置為25°和50°。參與者需要在不同的身體偏轉(zhuǎn)角度(0°、30°、45°、60°)和身體偏轉(zhuǎn)方向(左偏,右偏,前偏,后偏)情況下完成任務(wù)(圖1d)。為了確保光標(biāo)和目標(biāo)與參與者的相對位置和方向保持一致,光標(biāo)和目標(biāo)與參與者一起偏轉(zhuǎn)。綜上,本研究采用4(身體偏轉(zhuǎn)方向:左、右、前、后)× 4(身體偏轉(zhuǎn)角度:30°、45°、60°)× 3(目標(biāo)容差:1.5°、3°、5°)× 2(移動距離:25°、50°)× 2(光標(biāo)大小:2°、4°)× 2(頭的轉(zhuǎn)動方向:從左往右、從右往左)的被試內(nèi)設(shè)計。此外,被試還需要在偏轉(zhuǎn)角度為0°的情況下(直立狀態(tài))完成任務(wù)作為基線。

      圖1 實驗設(shè)置示意圖

      注:(a)實驗設(shè)備和操作示意圖。參與者坐在模擬器內(nèi)戴上VR頭盔完成任務(wù),右手握住固定在模擬器上的搖桿,用于光標(biāo)的選中和放下確認(rèn),模擬器能夠在X軸(Pitch)和Z軸(Roll)上自由旋轉(zhuǎn)360°;(b)實驗刺激.。黃色小球為光標(biāo),白色半透明小球為目標(biāo)區(qū)域;(c)放置任務(wù)中的實驗參數(shù)設(shè)置示意圖。目標(biāo)容差定義為目標(biāo)直徑與光標(biāo)直徑的視角大小差異;移動距離定義為目標(biāo)位置與光標(biāo)的初始位置之間的直線距離對應(yīng)的視角大?。还鈽?biāo)大小定義為光標(biāo)直徑對應(yīng)的視角大??;(d)身體直立和四種身體偏轉(zhuǎn)方向示意圖。

      參與者一共需要完成5個session,第1個session是練習(xí),后面4個session是正式測試,每天完成1個session,總共需要5天,以避免長時間使用VR引起的疲勞和暈動等問題。每個session包含13個區(qū)組,由身體偏轉(zhuǎn)方向與偏轉(zhuǎn)角度的所有條件組合(12個區(qū)組)加上基線(1個區(qū)組)組成。每個區(qū)組包含所有的目標(biāo)容差、移動距離、光標(biāo)大小和頭的轉(zhuǎn)動方向的條件組合,總共是24個試次,所有條件組合順序隨機。此外,區(qū)組的呈現(xiàn)順序隨機,并且連續(xù)兩次區(qū)組的身體偏轉(zhuǎn)方向不同。

      2.4 實驗過程

      本研究得到了華東師范大學(xué)倫理委員會的批準(zhǔn)。被試在測試前自愿簽署知情同意書,然后進(jìn)入模擬器座艙,佩戴好安全帶,戴上VR頭盔,用右手握住搖桿。程序首先播放當(dāng)前區(qū)組的偏轉(zhuǎn)方向和偏轉(zhuǎn)角度提示聲音,被試按一次搖桿上的按鍵,座艙偏轉(zhuǎn)到指定的位置,然后開始任務(wù)測試。在虛擬場景中,一個黃色光標(biāo)小球和一個白色半透明的目標(biāo)球分別隨機地出現(xiàn)在被試的左(右)側(cè)和右(左)側(cè)(圖1b)。在被試的正前方有一個紅色的小點代表頭的朝向。被試轉(zhuǎn)頭指向黃色光標(biāo),然后按下?lián)u桿上的按鍵選中光標(biāo),此時光標(biāo)顏色變?yōu)榧t色。接著被試通過轉(zhuǎn)頭將光標(biāo)又快又準(zhǔn)地完全放入到目標(biāo)球內(nèi),并再按一次搖桿上的按鍵放下光標(biāo),完成當(dāng)前試次。如果小球沒有完全放入目標(biāo)球體中,系統(tǒng)給出錯誤提示音。當(dāng)一個區(qū)組結(jié)束之后,模擬器座艙回到水平位置,參與者休息至少40 s,然后座艙轉(zhuǎn)動到下一個區(qū)組的指定位置,繼續(xù)完成任務(wù)。在正式測試前被試需要完成20次偏轉(zhuǎn)角度為0°的練習(xí)試次,熟悉任務(wù)的操作過程。實驗程序記錄了任務(wù)的完成時間和光標(biāo)的移動軌跡,采樣率為90 Hz。被試一共需要完成5個session,每天完成一個session,每個session需要花費大約1 h。最后一個session結(jié)束之后,被試需要完成一份7點李克特操作難度問卷,對不同身體偏轉(zhuǎn)方向和偏轉(zhuǎn)角度的操作難度評分,1分表示操作非常容易,7分表示操作非常困難。

      2.5 數(shù)據(jù)分析

      由于一名被試的總操作時間(1 835 ms±649 ms)遠(yuǎn)大于其他被試的操作時間(1 084 ms±126 ms),因此被剔除,剩余19名被試的數(shù)據(jù)進(jìn)入分析。

      我們對光標(biāo)的移動過程進(jìn)行分析,并參照過往研究的劃分方法將光標(biāo)的速度軌跡劃分成加速階段、減速階段和調(diào)整階段(圖2)[15-16]。加速階段為光標(biāo)從開始到速度達(dá)到最大值。減速階段與調(diào)整階段的分界點為光標(biāo)速度<最大速度的一半,并且滿足如下三個標(biāo)準(zhǔn)之一:(1)光標(biāo)的速度方向由正變?yōu)樨?fù);(2)光標(biāo)的加速度方向由負(fù)變?yōu)檎?3)光標(biāo)的加速度為負(fù),但是其絕對值<加速度最大值的0.1倍,并且持續(xù)一段時間。

      圖2 光標(biāo)在X軸方向(自身坐標(biāo)系)的速度軌跡樣例和三階段劃分標(biāo)準(zhǔn)示意圖。三階段劃分標(biāo)準(zhǔn)參考Deng等人(2019,2022)的研究方法。在每次任務(wù)開始前,光標(biāo)位置指向目標(biāo)位置的方向為速度的正方向。

      身體在直立的情況下,完成任務(wù)的正確率非常高,達(dá)到了98.14%,當(dāng)身體偏轉(zhuǎn)到60°時,完成任務(wù)的平均正確率仍然高達(dá)96.97%,說明了頭控的穩(wěn)定性,因此我們只分析正確試次的時間數(shù)據(jù)。我們根據(jù)公式,把移動距離和目標(biāo)容差兩個自變量結(jié)合,換算成任務(wù)難度指標(biāo)ID,總共包含6個任務(wù)難度值(表1)。我們對操作時間進(jìn)行重復(fù)測量方差分析,并對不滿足球形假設(shè)檢驗的結(jié)果進(jìn)行Greenhouse-Geisser校正。

      表1 任務(wù)難度以及對應(yīng)的移動距離(A)和目標(biāo)容差(TT)組合

      3 結(jié)果

      3.1 總操作時間

      圖3 操作總時間

      注:圖中ID表示任務(wù)的難度,由不同的移動距離(A)和目標(biāo)容差(TT)組合獲得,ID1 - ID6任務(wù)難度逐漸增大。實線表示A=50°(ID3,ID4,ID6),虛線表示A=25°(ID1,ID2,ID5)。菱形圖標(biāo)表示TT=1.5°(ID5和ID6),三角形圖標(biāo)表示TT=3°(ID2和ID4),圓形圖標(biāo)表示TT=5°(ID1和ID3)。

      3.2 三階段操作時間

      圖4 三階段操作時間

      注:圖中ID表示任務(wù)的難度,由不同的移動距離(A)和目標(biāo)容差(TT)組合獲得,ID1 - ID6任務(wù)難度逐漸增大。實線表示A=50°(ID3,ID4,ID6),虛線表示A=25°(ID1,ID2,ID5)。菱形圖標(biāo)表示TT=1.5°(ID5和ID6),三角形圖標(biāo)表示TT=3°(ID2和ID4),圓形圖標(biāo)表示TT=5°(ID1和ID3)。

      3.3 難度問卷結(jié)果

      圖5 操作難度問卷得分

      3.4 模型擬合

      頭控的操作時間受到移動距離(A)、目標(biāo)容差(TT)和身體偏轉(zhuǎn)角度(RD)的影響,我們建立操作時間與三個影響因素的函數(shù)關(guān)系,量化頭控的操作時間。由于初始距離和目標(biāo)容差對頭控操作時間的影響與以往研究一致,因此我們?nèi)匀辉谫M茨定律(公式1)的基礎(chǔ)上增加身體偏轉(zhuǎn)角度。本研究的結(jié)果顯示,操作時間與身體偏轉(zhuǎn)方向呈線性關(guān)系,并且身體偏轉(zhuǎn)方向與任務(wù)難度沒有強交互作用,因此身體偏轉(zhuǎn)角度在新模型中作為獨立參數(shù)。此外,在本研究中,由于光標(biāo)大小的影響很小,頭的轉(zhuǎn)動方向沒有顯著差異,因此新的模型不考慮這兩個因素。綜上,我們提出的新模型如下:

      MT=a+b[RD+clog2(2A/TT)]=a+b|IDnew

      MT表示操作時間,A表示移動距離,TT表示目標(biāo)容差,RD表示身體偏轉(zhuǎn)角度,a、b和c是模型擬合常數(shù)。分別擬合四個偏轉(zhuǎn)方向的數(shù)據(jù)(見圖6),結(jié)果顯示,模型能夠很好地解釋所有偏轉(zhuǎn)方向的數(shù)據(jù)變化(左偏:R2=0.9541;右偏:R2=0.9449;前偏:R2=0.9650;后偏:R2=0.9510)(圖6),模型擬合結(jié)果的詳細(xì)參數(shù)見表2。這些結(jié)果證明了我們提出的模型的合理性。

      表2 四個身體偏轉(zhuǎn)方向的公式2擬合結(jié)果參數(shù)

      圖6 公式2對四個身體偏轉(zhuǎn)方向數(shù)據(jù)的擬合結(jié)果

      注:(a)身體向左偏轉(zhuǎn),ID=RD+189.89log2(2A/TT);(b)身體向右偏轉(zhuǎn),ID=RD+184.8log2(2A/TT) ;(c)身體向前偏轉(zhuǎn),ID=RD+1059.51log2(2A/TT);(d)身體向后偏轉(zhuǎn),ID=RD+127.28log2(2A/TT).

      4 討論

      本研究在VR環(huán)境中通過使用頭控完成放置任務(wù),系統(tǒng)探索了身體偏轉(zhuǎn)對頭控操作時間的影響,我們發(fā)現(xiàn)身體偏轉(zhuǎn)會降低頭控的整體操作效率,但是我們的研究結(jié)果部分支持了實驗假設(shè)1。我們猜測身體偏轉(zhuǎn)會同時增加加速階段、減速階段和調(diào)整階段的操作時間。本研究的結(jié)果顯示,身體偏轉(zhuǎn)增加了調(diào)整階段的時間,但是并沒有增加加速和減速階段的時間。相反,加速階段的時間基本不受身體偏轉(zhuǎn)角度的影響,并且增加偏轉(zhuǎn)角度反而減少了減速階段的時間。這些結(jié)果表明,被試在身體偏轉(zhuǎn)狀態(tài)下提高了轉(zhuǎn)頭速度,使得光標(biāo)更快地從起點移動到目標(biāo)附近。然而,身體偏轉(zhuǎn)對減速階段帶來的時間優(yōu)勢小于對調(diào)整階段造成的時間損耗,導(dǎo)致總的操作時間增加。

      本研究還發(fā)現(xiàn)不同的身體偏轉(zhuǎn)方向?qū)︻^控操作時間的影響不同,向后偏轉(zhuǎn)的操作時間最長,向左和向右偏轉(zhuǎn)的操作時間次之,向前偏轉(zhuǎn)的操作時間最短,這些結(jié)果說明重力對不同身體姿勢狀態(tài)下脖子的轉(zhuǎn)動造成了不同的影響,與實驗假設(shè)2一致。此外,我們還發(fā)現(xiàn)當(dāng)偏轉(zhuǎn)角度從0°增加到45°時,向前偏轉(zhuǎn)的操作時間與身體直立狀態(tài)下的操作時間非常接近,向前偏轉(zhuǎn)的平均操作時間只增加了9 ms,然而,當(dāng)身體偏轉(zhuǎn)角度進(jìn)一步增加到60°時,操作難度開始快速增加,操作時間相比直立狀態(tài)增加了47 ms,該結(jié)果說明在一定的偏轉(zhuǎn)角度內(nèi),向前偏轉(zhuǎn)不會增加頭控的操作難度。該結(jié)果也支持了其他的研究發(fā)現(xiàn)。雖然Scotto Di Cesare 等人(2014年)發(fā)現(xiàn)身體向前偏轉(zhuǎn)18°時手控指向目標(biāo)的操作時間顯著大于無偏轉(zhuǎn)狀態(tài)下的時間,但是他們的結(jié)果顯示身體偏轉(zhuǎn)與無偏轉(zhuǎn)的平均完成時間差異在10 ms左右[21],身體向前偏轉(zhuǎn)對手控操作的影響也很小。

      本研究結(jié)果對VR中的頭控交互設(shè)計有重要的幫助作用。首先,我們的結(jié)果為身體偏轉(zhuǎn)角度范圍的選取提供了參考依據(jù)。我們結(jié)果顯示,身體偏轉(zhuǎn)30°對頭控操作時間的影響很小,但是增加到60°,操作難度快速增加,因此進(jìn)一步增大偏轉(zhuǎn)角度,可能影響用戶體驗。其次,本研究的發(fā)現(xiàn)也為身體偏轉(zhuǎn)方向的選取提供了參考。本研究結(jié)果提示相關(guān)的VR應(yīng)用應(yīng)優(yōu)先考慮用戶在向前偏轉(zhuǎn)情況下完成任務(wù),而盡可能避免在身體向后偏轉(zhuǎn)時完成任務(wù)。最后,我們改進(jìn)了費茨定律模型,融入了身體偏轉(zhuǎn)角度因素,使得新模型的應(yīng)用范圍更廣,幫助交互設(shè)計人員預(yù)測用戶的表現(xiàn),量化任務(wù)難度,節(jié)約設(shè)計時間。

      本研究也存在一定的不足。首先,頭控操作容易引起脖子疲勞[10,22],本研究沒有比較身體處于偏轉(zhuǎn)狀態(tài)下與無偏轉(zhuǎn)的疲勞程度差異。其次,我們只采用了選中靜止目標(biāo)任務(wù),在VR中還存在很多其他任務(wù),比如選中運動目標(biāo)、移動、旋轉(zhuǎn)等操作[6-7],身體偏轉(zhuǎn)角度和偏轉(zhuǎn)方向?qū)︻^控操作時間影響的差異是否一致,還需要進(jìn)一步驗證。

      5 小結(jié)

      本研究系統(tǒng)探討了在VR環(huán)境中身體偏轉(zhuǎn)對頭控完成放置任務(wù)操作時間的影響。我們的結(jié)果證明了身體偏轉(zhuǎn)加大了頭控的操作難度,并且不同偏轉(zhuǎn)方向的操作難度不同,向前偏轉(zhuǎn)的難度最低,向后偏轉(zhuǎn)的難度最高,向左和向右偏的難度轉(zhuǎn)介于兩者之間。我們提出了包含身體偏轉(zhuǎn)角度的模型,該模型成功地解釋了頭控在四個偏轉(zhuǎn)方向的操作時間特性。本研究結(jié)果為VR中的頭控交互設(shè)計提供了重要的幫助。

      致謝

      感謝孫晨、田宸宇和邱運達(dá)對本研究數(shù)據(jù)采集和分析提供的幫助。

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