报告一
题目：心理学与智能人机交互
报告人简介：李宏汀博士，华东师范大学心理与认知科学教授。主要研究领域：智能汽车、智能产品人因与用户体验、复杂系统人因工程等。曾任华为2012人机交互实验室人因专家。目前担任中国心理学会工程心理学专业委员会副主任委员，中国载人航天工程工效学专家组成员。已在《Applied Ergonomics》、《International Journal of Human–Computer Interaction》、《心理科学进展》、《人类工效学》等国内外学术期刊发表论文近90篇，主持近10项省部级以上项目，其中3项国家基金面上项目。已为包括三星集团、字节跳动、OPPO、联想等公司提供用户体验产品设计和开发咨询服务70余项，合作出版教材、专著5本。
报告简介：如今AI语音、智能座舱、自适应设备、智能交互终端无处不在，技术的迭代升级不再只追求功能强大，更聚焦贴合人的心理、适配人的行为、顺应人的认知。讲座将以智能消费类产品为例，从用户需求和认知特征出发，分析心理学如何赋能智能人机交互设计，让智能产品从“能用”升级为“好用、享用”。帮助同学了解企业视角下，心理学在智能产品人机交互设计中的价值。
报告二
题目：生成式扩散模型的安全攻防：从像素攻击到概念抹除
报告人简介：周承复，台湾大学资讯工程学系教授，分别于 1999 年和 2002 年取得美国马里兰大学（University of Maryland, College Park）的信息科学硕士与博士学位。毕业后，他加入台湾大学资讯工程学系任教，现任该系教授。他曾于 2013 年 8 月至 2014 年 7 月担任资讯工程学系副系主任。此外，他于 2019 年 8 月至 2023 年 7 月期间担任台湾大学医学院附设医院信息室主任。自 2023 年 8 月起，他接任台湾大学计算器及信息网络中心主任。他曾于 2002 年 6 月至 9 月，以及 2017 年 8 月至 2018 年 7 月期间，两度赴美国南加州大学（University of Southern California）信息科学系担任访问学者。2020 年 11 月，他获选为国际信息处理联合会第 7.3 工作小组（IFIP WG 7.3）成员，该工作小组主要专注于计算机效能建模与分析。他目前的研发兴趣包括：分布式机器学习系统、智能医疗、无线（传感器）网络，以及多媒体系统及其效能评估。
报告简介：主要探讨如何防范扩散模型（Diffusion Models）在图像编辑与内容生成中所带来的恶意篡改、诈骗与版权侵权等风险。第一部份针对“像素域扩散模型（PDMs）”容易抵御现有攻击且防护技术未被充分探索的漏洞，提出了全新的攻击框架 AtkPDM。该框架包含特征表示攻击损失与潜在优化策略，能有效对抗主流的 PDM 编辑方法（如 SDEdit），并同时保持图像的自然度，甚至能延伸应用于潜在扩散模型（LDMs）。第二篇部分则针对，现有的“概念擦除（Concept Erasure）”技术多局限于文本提示词，忽略了学习嵌入（embeddings）与反转潜在变量（inverted latents）等其他输入模态可能成为防御破口的风险。对此，作者提出多模态评估框架 M-ErasureBench，揭示现有方法在非文本模态下的防御失效问题（白箱设定下概念再现率超过 90%）。随后提出 IRECE 插拔式模块，透过交叉注意力定位目标概念并在去噪时扰动相关潜在变量，成功降低高达 40% 的概念再现率。两项研究均为建构更安全、可靠的生成式人工智能保护机制提供了实用的技术方案与基准。
报告三
题目：迈向高阶智能系统的下一代人机交互范式
报告人简介：孙兆辉博士，华东师范大学心理与认知科学学院准聘副教授，个人信息学系统实验室负责人，具身机器人与交互智能实验室（筹）负责人，主要研究领域为人工智能、智能人因工程和具身人机交互，在交通人因工效学（自动驾驶、民用航空、低空飞行）、个人健康信息学（认知与精神类疾病的早期筛查与临床后康复、数字药物与严肃游戏）、智能产品服务用户体验（旅游与出行体验、互联网与消费体验、混合现实与游戏体验、情感计算与数字/具身陪伴）、群智协同与创新（具身机器人、大模型与智能体、人机交互与协作、人机共智创新）等“心理学+人工智能”应用场景开展跨学科研究工作，近五年在IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems、IEEE Transactions on Industrial Informatics、IEEE Transactions on Computational Social Systems等IEEE系列顶级期刊上发表论文30余篇。
报告简介：随着人工智能、具身智能与复杂决策系统不断进入人的工作、学习与日常生活，人机交互研究的核心问题正在发生转变：交互不再只是人与工具之间的操作关系，而逐渐成为人与高阶智能系统之间的认知协同、信任建构与行为适应过程。在这一背景下，如何理解人在面对复杂智能系统时的感知、注意、理解、判断、控制感与心理安全感，成为下一代人机交互范式中的关键议题。本报告以“有形化设计”为切入点，探讨高阶智能系统如何更好地进入人的认知与行动过程。报告将围绕人的认知负荷、心理模型、信任形成、风险感知和长期技术适应等问题，分析智能系统能力增长与人的理解能力、使用经验之间的关系。通过讨论如何将抽象、复杂、动态的智能过程转化为人可感知、可理解、可预期、可调控的交互对象，尝试提出一种以人为中心、以认知规律为基础的智能系统设计思路。本报告旨在说明，面向未来的人机交互不应仅关注智能系统“能做什么”，更应关注人在智能环境中“如何理解、如何判断、如何行动”。高阶智能系统的发展，最终需要回到人的认知结构、心理需求与行为能力之中，才能真正形成可信、可用、可持续的人智协作关系。
报告四
题目：From storyboard to metaboard: a situated design thinking support for PBL（从故事板到元板：面向项目式学习的情境化设计思维支持）
报告人简介：陈国栋博士，台湾“中央”大学资讯工程学系讲座教授，曾任系主任与研发长，学历为台湾大学电机工程学士、硕士与博士学位。其研究以信息科技重塑学习为核心，聚焦生成式AI应用、数字实境／元宇宙、教育机器人及数字学习剧场，发展具身互动、情境学习、戏剧角色扮演、多模态实时评量、AI导师，并探讨学习成效、恒毅力、能动性、成长型思维及心理拥有感。2020–2026年期间，团队于GCCCE获最佳论文奖5次、提名13次；ICCE获奖最佳论文3次、提名6次；ICALT获最佳论文奖2次、提名6次（最佳论文含最佳论文,最佳学生论文,最佳技术论文），合计获奖10次、提名25次。
报告简介：在生成式人工智能（GenAI）迅速普及的今日，专题式学习（PBL）与设计教育面临着全新的挑战：学生极易过度依赖 AI 产生认知卸除（Cognitive Offloading），并陷入看似完美却脱离现实的高保真错觉（High-Fidelity Illusion）中，导致抽象设计与物理实作之间产生严重的认知断裂。本次演讲将分享我们最新的实证研究——Metaboard 虚实整合框架。有别于传统的静态故事板，Metaboard 利用 LLM 将设计转化为连续多模态的提示词溯源串流（Prompt Stream），并透过数字分身与硬件连动的同步机制，刻意揭露 AI 虚拟预期与真实物理感测间的“结构性矛盾”。然而，光有强大的系统并不足以构成深度的学习。本次演讲的核心，将深入探讨如何设计“结构化认知鹰架”以驾驭强大的 AI。我们将引入“认知学徒制（Cognitive Apprenticeship）”概念，说明如何透过限定知识库将 LLM 从单纯的生成工具转型为“领域专家顾问”。同时，我们将展示一套标准化的人机共创导航脚本（AI-Collaboration Protocol），引导学生经历“定义、发散、验证、修正”四阶段，并结合教师的里程碑混合式介入（Blended Milestone Intervention），将事前批判与事后防御机制完美融合。透过这套人机协同编排（Human-AI Co-Orchestration），我们将展示如何把“虚实矛盾”转化为“生产性错误（Productive Error）”，强迫学生从被动接收 AI 产出，转变为积极主动的逻辑重构者。本研究不仅证实该模式能显著提升学生的设计思维与心理拥有感，更为 AI 时代下的工程与设计教育，提供了一套兼具理论深度与落地可行性的实践典范。
报告五
题目：眼动追踪技术及其应用
报告人简介：胡孟晗博士，华东师范大学信息与电子工程学院副教授，博士生导师，上海市图像图形学学会理事及康复辅助与健康促进专委会主任，中科院大类二区期刊Displays副主编，ESCI期刊Phenomics、Intelligence & Robotics青年编委
报告简介：眼动追踪技术依托机器视觉、光电传感算法捕捉眼球运动轨迹、注视点位等视觉数据，是解析人类视觉认知、行为偏好的核心技术，主要分为屏幕固定式与穿戴式两大类型。该报告梳理该技术核心运行原理与技术迭代历程，总结其在心理学认知研究、人机交互、电子竞技等领域的落地应用，分析当前技术存在环境抗干扰弱、设备成本偏高、隐私伦理受限等现实问题，结合人工智能融合趋势，提出优化算法精度、轻量化设备、完善应用规范的发展方向。
报告六
题目：应用基因演算法识别中间楼层隔震建筑物
报告人简介：高清云博士，台湾新竹交通大学土木工程博士。攻读博士其间以类神经网络、结构系统识别及结构健康监测为主要研究方向。博士毕业后，即被网罗至中国台湾著名的科研机构“地震工程研究中心”和“灾害防救科技中心”服务，协助建立台湾地区行政机构及各县市地震灾害防治相关程序与办法以及从事地震灾害防治相关议题研究。2007年到现在则于台湾嘉南药理大学服务，目前任教于职业安全卫生系，主要研究领域为人工智能应用、结构系统识别与健康监测。
报告简介：建筑结构物于大型地震作用下，使用隔震装置(Isolation Device)以降低结构物的损伤为一相当有效的方式。基部隔震建筑物(Base-Isolated Building)使用柔性支承垫的隔震原理，主要是利用其低水平劲度来延长建筑物的周期，其因周期的延长，而避开了地震主周期，进而达到减少地震力的传入，及降低地震反应的效果。基部隔震建筑物若坐落于都会区，近20几年来发现其将会产生地界问题，致有中间楼层隔震建筑物(Mid-Story Isolated Buildings)的诞生，其目的是为了避免地界问题的产生，且仍能保有隔震效益。基因算法是一种基于达尔文适者生存的进化论的优化搜寻技术，其演算的流程是经由模仿生物演化特性，让母代随着每一代的变动来进行演化，其中主要包括选择(Selection)、交配(Crossover)及突变(Mutation)三种运算，可以求得近似全局最佳解。此外，其以适应函数值优劣来作为判断解答好坏的依据，求解时不需做微分，因此特别适合解决非线性的问题，因此本研究即以此法来识别具部分非线性特性的中间楼层隔震建筑物，最后利用一数值范例来证明此法运用于识别中间楼层隔震建筑物的正确性与适用性。
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