这是“神经工程管理”第46篇推送
内容来源：余明奇
本期编辑：董博
校 对：郭晓彤
审 核：付汉良
仅用于学术交流，原文版权归原作者和原发刊所有
摘要
每个人将复杂的空间信息转化为执行物理任务的能力差异很大。这种差异在很大程度上可以由他们使用不同信息格式的经验和个体空间认知的差异来解释。机械、电气和管道(MEP)设计的传统交付依赖于二维等轴测图形。三维(3D)、计算机辅助设计(CAD)、增强现实、虚拟现实和3D打印的进步为传递工程信息提供了新的格式选择；然而，将它们提供给技术人员在施工工作面使用的情况相对较少。本研究的目的是了解建筑技术人员在进行复杂的空间任务时，信息格式和空间认知是如何影响他们的注视模式的。对MEP工人进行了一系列的现场试验，考察了信息格式和空间认知对他们在制作比例模型管道组件时眼睛注视模式的影响。向被试提供眼动追踪眼镜以及三种信息格式之一：二维(2D)等轴测图、3D图像+2D等轴测图和3D物理模型+2D等轴测图。卡片旋转和立方体比较测试被用来测量空间认知。研究结果表明，信息格式和空间认知对工人的注视模式有显著影响，不同的信息格式存在不同的注视模式，这种差异与空间认知能力的不同有关。此外，当使用不同的工程信息格式时，绩效的提高与不同的眼睛注视模式相关。
关键词：工程信息传递；空间认知；劳动生产率；眼动追踪
思维导图
引言
工程信息可交付物是设计的基本成果，在施工过程中发挥着不可或缺的作用，它们被技术人员用来建造项目
工程信息交付物是技术人员在施工工作面执行任何任务或过程所需的图纸和规范。几十年前，三维（3D）可视化和数据集成在工程系统设计方面经历了重大的技术进步。尽管三维计算机辅助设计(CAD)和建筑信息模型(BIM)已经在设计中占据主导地位，但这些系统提供的替代信息格式很少在施工工作面使用。相反，施工人员使用的通用信息格式依旧是二维(2D)平面图。
工程信息的可用性和准确性对施工工艺性能起着重要作用
然而，已经使用多年的二维图纸在施工工作面的使用仍然存在问题。因此，Liberda等人要求行业专家对影响建筑生产率的51个变量进行三个分类，包括劳动力、管理和外部环境。在调查中，缺乏施工所需的基本信息在51个因素中排名第八，这些因素通常被建筑专家认为是生产率的障碍。
Naoum等人的一项研究发现，工程信息的重要性更加关键。他对36家建筑公司进行了一项调查，以量化影响建筑劳动生产率的因素。设计错误和变更订单导致的延误排在第二位，通信系统排在第三位。此外，缺乏管理信息系统的整合也排在前10位。这些先前的发现突显了工程信息可交付成果对技术人员绩效的重要性。
此外，了解单个技术人员如何获取、查看和解释他们执行任务所需的信息是当前知识体系中的一个基本空白，必须在进一步的研究中加以考虑
综述
先前的研究检验了工程信息的格式和空间认知对技术人员绩效的影响
Dadi等人利用2D平面图、3D CAD和3D打印模型来构建比例模型组件，对26名被试的认知负荷和绩效进行了研究。研究结果表明，2D工程可交付成果的认知需求较高，3D工程可交付成果的认知需求较低，但这些研究不能完全确定工程可交付成果的格式与工人绩效之间的关系。通过对钢铁工人应用不同的实验方案，Sweany等人确定了信息格式和任务绩效之间的显著统计关系。当被试使用2D方案集时，与使用3D CAD模型或3D物理打印相比，他们的绩效最差。Goodrum等人调查了管道工的空间认知如何影响他们在比例模型组装任务中的绩效。他们成功发现，当只提供2D信息时，空间认知相对较低的被试比空间认知相对较高的被试绩效更差。当用3D信息补充2D等轴测(ISO)图时，空间认知程度较低的被试能够像空间认知程度较高的被试一样高效地完成模型组装。
本研究对不同格式的工程信息和空间认知之间的因果关系提供了更深入的理解，发现这些信息和空间认知与技术人员的绩效有关
先前的研究确实发现了空间认知的差异，但没有研究不同空间认知的个体在复杂任务中如何与信息和集合进行不同的交互。本研究通过使用眼动追踪技术解决了这一限制。记录和分析眼球运动可以更好地理解工人如何利用工程信息的格式，以及信息格式如何控制眼睛注视模式的差异，并提高人类在空间复杂任务中的绩效。
先前的研究已经表明，个人在使用3D信息完成一项物理任务时绩效更好
能力水平和绩效特征之间的交互作用经常发生，不同的信息传递平台可能会增强、降低或不改变用户绩效。最好的结果是帮助绩效较差的人赶上高绩效用户(Quarles等人)。然而，人-信息界面之间的交互也可能导致最终用户绩效的意外减弱。例如，Baldwin发现，与视觉空间显示相比，听觉路线导航系统提高了低方向感(SOD)司机获得的纵览知识，而降低了高方向感司机的纵览知识。此外，当两种显示格式(听觉和视觉空间)都被提供时，高方向感司机的绩效被进一步减弱，但低方向感司机的绩效不会。因此，必须更好地理解空间能力调节展示创新有效性的方式。
仅仅知道人类绩效、空间认知和格式之间的相关性会导致意想不到的后果。需要并可以通过眼动追踪技术解决对因果关系的理解
不同空间认知的个体实际上依赖不同格式的信息吗，如何依赖？空间认知不同的个体在眼睛注视模式上是否存在差异？建筑业的运作模式是提供单一格式和可交付的信息，通常是通过工程教育中的插图和模型或建筑工地的计划和规范。理解因果关系不仅在建筑领域，而且在社会的其他领域为提高人类绩效创造了潜在的途径。准确地了解个人如何不同地使用信息来完成相同的任务，也可以理解人类的学习如何根据个人需求进行定制。
眼动追踪是一种用来记录和评估人的眼动的系统
研究人员既可以识别个体在给定时间注视的位置，也可以识别他们将眼睛从一个位置转移到另一个位置的顺序。研究眼睛的运动提供了关于被试注视模式的有用信息。眼球运动显示被试的注意力水平、意识、疲劳程度、感知和认知过程。由于眼球运动可以洞察推理、解决问题和搜索策略，许多研究已经应用客观方法来评估不同视觉任务中眼动行为和认知过程之间的联系。
眼动追踪研究中使用的主要测量方法——注视、眼跳
此外，还有许多基于这些基本测量的衍生指标，包括凝视和扫视路径测量、对同一目标的注视再访问次数、瞳孔大小和眨眼频率。注视是眼睛相对静止的时刻，接受或编码信息。根据给定的语境，注视有不同的解释。编码任务中，在给定区域的注视频率越高，表明对目标的兴趣越大。这也可能是目标复杂且编码难度更大的迹象。注视时间与注视对象处理难度相关联，注视时间越长，表明被注视的物体越吸引人，或者这个人在提取信息方面有困难。当涉及到对目标项目的识别时，大量的注视显示出效率较低的搜索能力或高度的不确定性。眼跳是两次注视之间发生的快速眼动。扫视路径显示了包括眼跳、注视和眼跳的整个过程。在搜索任务中，最佳扫视路径可以看作是一条指向目标的直线，在目标上的注视时间相对较短。只有少数研究在施工过程中使用了眼动追踪方法，这些研究大多集中在与施工安全相关的方面。除了与视觉注意力的联系外，眼动追踪技术还测量了工人对风险的感知。Fang和Cho分析了建筑工人对危险的识别，估计他们的视觉注意力焦点，并引入了一种自动估计视觉注意力焦点的方法。结果表明，眼动追踪技术是一种可用于帮助施工过程的研究方法，以便在不同的测试场景中有效地估计注意力的视觉焦点。
方法
本研究在实验中使用了多个认知和被试绩效指标，以避免过度依赖任何一个指标
被试在实验中的绩效是通过多项指标测量衡量的，包括完成时间、安装错误、返工和直接工作率。此外，这项工作的认知测试包括两个独立的空间认知测试，以及使用眼动追踪技术来定量生成注视图和热点图，以直观和定量地衡量具有不同空间认知的个人如何与他们的工程可交付物和物理组件进行交互。
眼动追踪技术有助于识别每种信息格式的集中区域，以便进行更深入的分析，例如特定的空间复杂性区域。它还有助于探索个体空间认知和信息展示之间的相互联系，以及它们联合作用对技术人员绩效的影响。理解这个界面不仅有助于提高建筑工人的绩效，而且还为更广泛的变革性发现打开了大门，这些发现是如何通过使信息界面更容易解释来更自然地将信息界面与人类集成在一起。
实验设计
这项研究包括开发不同信息格式的管道工程模型，并让技术人员参与后来的模型组装。本研究中任务设计的发展是建立在Goodrum等人的一项研究基础上的。管道设计(图1)是用三种工程信息格式开发的，其中包括：
一组10页的传统2D等轴测图(图2)；
一组10页的2D等轴测图，带有组件的3D图像(图3)；
一组10页的2D等轴测图，带有3D物理打印模型(图4)。
图 1 管道模型
图 2 二维等轴测图
图 3 带有3D图像的二维等轴测图
图 4 带有3D物理模型的二维等轴测图
被试
所有的被试都是来自机械、电气和管道行业的建筑工人。将被试限制在MEP行业的原因有三。首先，等轴测图是提供给MEP行业的主要信息格式。其次，MEP行业涉及空间复杂的系统，在这些系统中，串联安装的组件通常会因组件之间的三维向量而异。第三，MEP行业构成了直接工艺劳动力的很大比例，并在大多数商业和工业项目中占很高比例。因此，改进的潜力和对行业实践的影响是显著的。这项研究涉及来自美国工业工作场所的总共60名MEP行业工作者，其中大多数被试是科罗拉多前线山脉当地管道工工会的成员。被试的年龄从18岁到64岁不等。他们的行业经验从0年到40年不等。
空间认知测试
为了测量空间认知，教育测试服务开发了卡片旋转和立方体比较测试来评估感知空间模式或保持空间物体方向的能力。卡片旋转测试衡量识别被操纵的2D形状的能力。立方体比较测试与此相似，但使用的是经过处理的3D立方体。为了检验空间认知对工人绩效的影响，在这项研究中对每个被试进行了两项测试。
实验方法
所有的现场试验都是在工作场所的办公室或培训中心进行的。每个试验涉及一名来自MEP行业的单个被试，总共有60名MEP工人，每个被试使用三种信息格式中的一种来指导1：12比例的管道模块模型的组装。
具体地说，20名工人被给予2D等轴测图，20名工人被给予带有组件3D图像的2D等轴测图，20名工人被给予带有组件3D物理模型的2D等轴测图。这些任务包括读取图纸、测量管道长度、连接管道构件以创建线轴，以及组装线轴以完成模型。线轴是包含管件装配图的等轴测图纸；一系列线轴构成整个装配设计。实验中使用的管子直径为12.5 mm(1/2英寸)的聚氯乙烯(PVC)，无需焊接或弯管。
出于分析目的，所有现场试验都进行了视频记录，每隔30秒观察一次被试。根据视频，每个30秒的时间间隔被分为三类:直接工作、间接工作和返工。
直接工作是为了组装模型而安装部件或测量部件的物理行为(即，搬运PVC管、测量和连接部件)。
间接工作是指阅读计划，想象模型如何组装的行为，或任何其他不是直接工作或返工的行为(例如，对模型进行心理概念化)。
返工是指拆卸已经组装好的任何部件或重新安装部件的行为。
类别的总和为每个被试组装模型所花费的总时间(完成时间)。此外，在每个实验结束时统计错误的数量。在实验过程中，被试的眼球运动是用双目眼动追踪眼镜（SMI ETG 2 Wireless Analysis Pro, SensoMotoric Instruments, Teltow, Germany）记录的。为了确保眼睛追踪数据的准确性，使用了三点校准。
数据分析
使用SMI BeGaze 3.4版分析软件对用眼动追踪记录的移动眼动追踪数据进行分析，BeGaze量化并可视化聚合多个被试数据。为了收集来自多个被试的数据，有必要通过一种称为语义凝视映射(SGM)的过程将场景视频中的凝视数据映射到参考图像。该方法包括观察刺激视频中的凝视光标并点击参考图像中的相关位置，将被试的眼睛注视数据映射到参考图像上。本研究中的参考图像是不同的信息格式(图2-4)。
现场实验结果——信息格式对技术人员绩效的影响
按信息格式组织的现场试验结果如表1所示。采用方差分析以统计验证观察到的信息类型对绩效指标的影响。总体而言，被试在使用2D等轴测图加3D图像或2D等轴测图加3D物理模型时绩效最好，而单独使用2D等轴测格式时绩效最差。
表 1 按信息格式划分的现场试验结果
信息格式对技术人员眼睛注视模式的影响1
在完成数据收集和注视图之后，生成了场景中眼球运动的图形表示，以供进一步分析。所有被试的眼睛注视模式被映射到三张信息格式的图像上。图5-7示出了被试的眼动数据，包括每种信息格式的平均注视时间、平均注视次数和平均每页重复访问次数。图画上的注视次数越多，表明目标区域相对更复杂，也更难编码。
图 5 每种格式平均注视时间的眼动数据
图 6 每种格式平均注视次数的眼动数据
图 7 每种格式平均重访次数的眼动数据
信息格式对技术人员眼睛注视模式的影响2
为了比较被试在不同信息格式下眼睛注视模式的视觉绩效，研究人员为三种信息格式创建了热点图（图8、9、10）。眼睛注视程度最高的区域显示为深灰色，而注视程度相对较低的区域显示为从浅灰色到中灰色的渐变。与图9、10不同，图8中的热图表明2D等轴测格式具有最大的眼睛注视集中度。
图 8 20名被试的2D等轴测格式的热点图
图 9 20名被试的热点图，采用2D等轴测图加3D图像格式
图 10 20名被试的热点图，采用2D等轴测图加3D物理格式
信息格式对技术人员眼睛注视模式的影响3
热图直观地表明，不同的信息格式有不同的注视模式，ANOVA对观察到的影响进行了统计验证。分析表明，基于不同的信息类型(表2)，在三个眼动追踪指标(注视时间、注视次数和重访次数)上观察到了显著的统计学差异。使用2D等轴测格式加3D图像或2D等轴测格式加3D物理模型的被试绩效最好(基于完成时间、返工、错误、直接和间接时间)，并且与使用2D等轴测格式的被试相比，他们的注视时间更短，对图纸的注视更少。此外，使用2D等轴测加3D物理模型比使用其他格式的模型有更多的重访次数。
表2 20名被试的2D等轴测格式的热图
现场实验结果——信息格式和空间认知对技术人员绩效和注视模式的影响
采用卡片旋转和立方体比较测试的方法，探讨了信息格式和空间认知对技术人员在使用不同工程信息格式时的作业绩效和眼睛注视模式的影响。分数越高，空间认知能力越强。旋转卡片测试总分为40分，立方体比较测试总分为14分。为了建立比较组，将立方体比较测试的分数与卡片旋转测试的分数进行等权比对。在这两个分数都被评为40分后，它们被加在一起，形成了一个综合的空间认知分数。然后，被试根据他们的综合空间认知得分与参加现场试验的整个人群的平均水平进行比较，被分成高、低空间认知能力组。得分低于综合空间认知得分平均值的被试被归入低综合空间认知组。那些得分达到或高于平均分的人被归入高综合空间认知组。
创建热点图，以直观地比较高、低空间认知被试的眼睛注视模式
作为一个例子，所有信息格式的高、低空间认知被试的线轴热图第5页所有信息格式如图11所示，同样，眼睛注视最集中的区域显示为深灰色。与空间认知水平高的被试相比，空间认知水平低的被试在2D等轴测图形式下有更多的眼睛注视。此外，空间认知程度较低的被试比空间认知程度较高的被试更依赖3D信息。复合空间认知的结果被用来控制个体在使用不同工程形式时的空间认知、操作和眼动追踪数据之间的差异。
图11 高、低空间认知组在2D等轴测图中线轴5的热点图
图12 高、低空间认知组在2D等轴测图+ 3D图像中线轴5的热点图
图13 高、低空间认知组在2D等轴测图+ 3D物理模型中线轴5的热点图
信息格式控制下复合空间认知得分对技术人员绩效的影响
现场试验的结果比较了高和低空间认知被试的绩效，这些被试被给予相同的工程信息见表3。当被试使用传统的2D等轴测图来完成组装时，在所有绩效指标上，具有较高空间认知的被试比具有较低空间认知的被试绩效更好，具有很强的统计显著性差异。相比之下，在使用2D等轴测图+3D图像或3D物理模型的被试之间，没有观察到性能指标的差异。高空间认知和低空间认知的被试在所有绩效指标上绩效几乎相同，除了在使用2D等轴测图和3D物理模型时的错误数量之外，没有统计学上的显著差异。这些结果表明，具有较低空间认知的被试使用2D等轴测图加上3D图像或3D物理模型的绩效与具有较高空间认知结果的被试一样高效和有效。
表 3 基于空间认知、控制信息格式的眼动追踪指标
现场实验结果
——复合空间认知成绩对眼睛注视模式、信息格式控制的影响1
对给予相同工程信息的高、低空间认知被试的眼动数据进行比较,现场实验结果如表4所示。信息格式和空间认知显著影响工人的眼睛注视模式。当被试使用传统的2D等轴测图完成装配时，与空间认知程度较低的被试相比，空间认知程度较高的被试的注视时间更短，注视和重访的次数更少。
表 4 基于空间认知、控制信息格式的眼动追踪指标
现场实验结果
——复合空间认知成绩对眼睛注视模式、信息格式控制的影响2
这些发现突出了在这项研究和之前的研究中发现的高、低空间认知组之间的绩效差异：在使用传统的2D等轴测图时，空间认知水平较高的被试比空间认知水平较低的被试绩效更好(Goodrum et al. 2016; Sweany et al. 2016)。高、低空间认知组的成绩差异与二维等轴测图上的注视点数和注视时间有关。与空间认知程度较高的被试相比，空间认知程度较低的被试经历了更长的注视时间、更多的注视和重访次数，以及更差的绩效程度。
相比之下，当被试使用2D等轴测图加上3D图像或3D物理模型时，结果截然不同。 高和低空间认知被试除了2D等轴测图加3D物理模型中的重复访问次数外，在所有眼动追踪指标中的结果几乎相同，没有统计学上的显著差异。此外，本研究和之前的研究发现，当提供2D和3D信息时，空间认知水平较低的被试与空间认知水平较高的被试一样高效。
现场实验结果——空间认知与3D信息的关系1
这项研究发现，空间认知水平较低的个体更依赖3D信息。当提供2D+3D信息格式时，空间认知程度较低的被试与空间认知程度较高的被试相比，对3D信息的注视时间更长，注视和重访次数更多。此外，他们能够像具有较高空间认知的被试一样高效地完成模型组装。
为了解释2D等轴测图+3d图像格式中空间认知和3D信息之间的关系，在控制了2D等轴测图+ 3D图像格式的每一侧之后，分别为每个线轴绘制了高和低空间认知被试的注视点数（图14）。左图显示了当使用2D+3D图像格式的2D ISO绘图侧时，高(H)和低(L)空间认知被试的平均注视点数。右图显示了当使用2D+3D图像格式的3D图像一侧时，高、低空间认知被试的平均注视点数。如2D等轴测图所示(左)，高空间认知被试和低空间认知被试对10个线轴中的每一个具有几乎相同的平均注视点数。然而，对于3D图像（右）中的10个线轴，空间认知程度低的被试与空间认知程度较高的被试相比，始终需要更多的注视点，尤其是对于更复杂的线轴，如线轴3、5和8，它们显示出一组复杂的管道，其方向由两个或更多个向量定义。
图 14 在2D+3D图像格式下，高、低空间认知组对线轴的注视点数为1~10
空间认知与3D信息的关系2
表5给出了控制使用2D ISO和3D图像的高、低空间认知被试在2D ISO+3D图像格式中的眼动数据的统计结果。在2D ISO+3D图像格式的2D等轴测图侧的所有眼动追踪指标中，高和低空间认知被试之间在统计学上没有显著差异。然而，高和低空间认知被试在3D图像方面的所有眼动追踪指标上都有统计学上的显著差异；观察到空间认知较低的个体的注视次数、注视次数和重访次数比空间认知较高的个体在统计学上显著，并且显著高于空间认知较高的个体。
在2D+3D物理模型格式中使用相同的过程来解释空间认知和3D信息之间的关系。在2Diso+3D物理格式中对每一侧进行控制后，绘制了高低空间认知被试的平均注视点数(图15)。如图所示，观察到高和低空间认知被试在2Diso侧的平均注视点数几乎相同。然而，对于3D图像侧的10个线轴，与高空间认知被试相比，低空间认知被试也始终需要更多的注视点。
表 5 按空间认知划分的眼动指标，控制在ISO+3D图像格式中使用2D ISO图像与3D图像
图 15 在2D+3D物理模式下，高、低空间认知组对线轴1~10个注视点数
空间认知与3D信息的关系3
高、低空间认知水平的被试之间，在2D等轴测图的任何眼动指标上都没有统计学上的显著差异。然而，当使用3D物理模型时，高、低空间认知被试在所有眼动追踪指标上都有统计学上的显著差异(表6)。
两种格式(2D+3D图像和2D+3D物理模型格式)的相似结果表明，低空间认知群体使用信息的方式不同。当提供3D信息时，具有较低空间认知的个体能够同样高效地工作(基于完成的时间，返工和错误)作为具有更高空间认知能力的对应者，但他们更多地依赖3D信息来完成他们的工作。
表 6 按空间认知划分的眼动指标，控制使用2D iso对iso + 3D物理格式的3D模型
实验局限性
模型装配任务的规模
大多数工业项目中使用的管道通常为152.4毫米(6英寸)直径或更大，明显大于本研究使用的12.7毫米(0.5英寸)聚氯乙烯管材。虽然安装管道的任务较多，但这种研究模式只关注通过阅读和理解工程图纸来测量和组装管道
本研究仅关注了影响工人生产率的两个因素：信息格式和空间认知。然而，建筑工地是一个动态的环境，有许多因素影响着工人的绩效
没有详细研究个人如何根据空间认知不同地使用3D信息
例如，在设计中，空间认知水平较低的人使用3D信息来增强2D图纸中提供信息的复杂程度如何？这可以通过定义兴趣区(AOI)来解决，例如，基于特定2D和3D图像中信息的空间复杂程度，并调查具有空间认知差异的个体如何访问不同的AOI。
现场试验如果在建筑工地进行，而不是在受控环境下进行，其他工地因素可能会影响结果
可以提高被试的样本量
结论
观察到空间认知水平较低的个体比空间认知水平较高的个体更依赖3D图像的使用，以获得类似的绩效水平
空间认知水平较低的个体在3D图像上的注视时间、注视次数和重访次数比空间认知水平较高的个体在统计学上更长。通过研究眼球运动，可以洞察推理、解决问题和搜索策略，从而提供有关被试注视模式的有用信息。本文拓宽了人们对工作记忆中关于空间布局的综合信息的编码方式，以及如何通过练习已经获得的信息来提高信息保留率和反应的理解。此外，增加了对工程信息格式如何控制眼睛注视模式的差异和改善人类在空间复杂任务中的绩效的理解。
发现了在执行复杂任务时眼睛注视模式、信息格式和空间认知之间的关系
信息格式和空间认知水平显著影响工人的眼睛注视模式。研究结果表明，用3D信息补充2D图形有助于有效、高效地交流复杂的空间主题，特别是对于空间认知水平较低的被试，他们对3D信息的注视时间和注视和重访次数都高于空间认知水平较高的被试。然而，他们能够像具有较高空间认知能力的被试一样高效地完成模型组装。
本研究使得将计划阅读和任务培训的主题整合到建筑技术人员的培训模块中成为可能
帮助建筑公司理解如何改进和扩大现有的工程交付成果，以帮助具有不同空间认知和人口统计特征的技术人员提高他们在规划和执行建筑任务方面的效率(速度)和有效性(减少错误)。
通过了解个别技术人员如何获取、查看或解释他们执行任务所需的信息，填补知识体系的空白
未来研究展望
未来需进一步研究先进的3D可视化技术带来的改进
随着信息系统的不断发展，这些结果表明，信息格式的高速缓存对于全面改进以利用技术人员的个体特征可能是必要的。
个体如何对通过图像呈现的信息进行排序，以获得完成物理任务所需的信息。这些序列可以由扫视路径定义，因为基于单个注视的扫视路径的复杂性是巨大的，因此需要解决如何简化扫视路径以使其仍然有意义和可分析的问题。
引用
Alruwaythi O, Goodrum P. A Difference in Perspective: Impact of Different Formats of Engineering Information and Spatial Cognition on Craft-Worker Eye-Gaze Patterns[J]. JOURNAL OF CONSTRUCTION ENGINEERING AND MANAGEMENT, 2019, 145(11): 04019065.
# SUMMARY
本篇文章来源于微信公众号：神经工程管理