觸覺回饋的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊

圖解設計故事學：好設計，觸發愉悅、渴望、驚喜和信任感!用講故事的技術，把設計思考作成一部好劇本

為了解決觸覺回饋的問題，作者艾琳．路佩登 這樣論述：

《圖解設計思考》作者艾琳．路佩登Ellen Lupton最新暢銷作品 你可將這本書視為創作行動的腳本。 在書中所介紹的工具和概念都能應用於當今的設計實務上，現在的設計不僅隨時在改變，也更以使用者為中心。 你將在書中學到如何使用圖片、表格、寫作和其他方法，來進行創新與分析。 這本書涵蓋了許多設計師可以用來衡量專案的工具包括：寫作技巧與說故事清單，幫助設計師檢視相關問題，像是：你的作品中有沒有故事情節？有沒有向使用者提出行動呼籲？你有沒有機會與潛在使用者建立共鳴？是否能讓觀眾積極互動、創意觀看？有沒有運用設計元素來邀請使用者參與故事？   第一次聽到「設計就是要解決問題」這句話，是我還在紐

約柯柏聯盟學院（The Cooper Union）念藝術的時候。當時是一九八〇年代早期，Photoshop、數位字型或網路根本還沒有出現。老師告訴我們，若想要解決與視覺有關的問題，設計師就要以理性的手法來應用各種簡單的形式。紐約地鐵的標誌系統就是一件能解決問題的傑出作品，用現在的眼光來看依然十分出色。設計大師馬西莫．維涅里（Massimo Vignelli）與鮑伯．諾達（Bob Noorda）運用無襯線字體和明色系的圓點，設計出一整套標誌，把越來越凌亂的地鐵路線整合起來。整套視覺系統經過許多年研究，終於在一九七〇年正式上路，一目了然又便於維護，不僅解決了當年的問題，還沿用四十年至今。   當年

還是學生的我，常覺得光是解決問題，無法充分體現設計實務的豐富性。美、感覺與感官呢？還有幽默、衝突和詮釋呢？後來我以設計和寫作為業，一路上都仍在思考這些問題。我對設計和語言間的關係深感著迷，於是便寫了文字設計與語言學的理論。在馬里蘭藝術學院教書之後，我也和學生們一起探索各種不同的應用方法，包含體驗設計、多感官設計、設計思維和感知心理學。   這本書將探索說故事和設計之間的關聯。故事往往描繪事件並激發好奇心，它的篇幅可能比一首打油詩還要短，也可能會如史詩一般長。而設計則是運用形狀、色彩、材料、語言和系統思考來改變事物的意義，舉凡交通標誌、網路應用程式，到洗髮乳的瓶罐或緊急避難所，都會因設計有所不同

。設計能體現價值、傳達理念，能為人們帶來快樂、驚喜，進而促使我們採取行動。無論是設計出互動式的產品或內容豐富的出版品，設計師所做的，都是邀請人們進入一個場景，探索其中所包含的意義，並去觸碰、思索、漫遊和行動。本書將以說故事的觀點，來探索視覺傳達的心理學。人們總會不斷找尋方法或創造出自己的一套模式來認識這個世界，當原本的模式受到挑戰，我們往往會感到新奇、刺激，有時也會覺得挫折。而將說故事融入設計，能讓消費者對產品和內容產生想像，進而引發行動和行為。     本書共分為三個部份。第一部份是「行動」，探索了常見的敘事方法，包含敘事弧線和英雄旅程。設計師在思考使用者與產品及服務的關係時，便可以將這些方

法應用在其中，比如當使用者開啟某個小裝置、辦理銀行帳戶，或者到訪圖書館等等，這些過程其實都有各自的敘事弧線，有不同的跌宕起伏，更包含了迥異的期待和懸念。設計就是一門未雨綢繆、預測未來的藝術。若要規劃場景和設計故事，就必須學習使用相應的工具和技術，才有能力去設想未知的情況、反思當下的狀態，進而規劃出可能的解決方案。   第二部份「情緒」則著眼於設計如何影響我們的感覺、情緒和共鳴。「共創」（co-creation）便是其中一種方式，能與使用者建立共鳴，進而設計出改善生活的解決方案。而想要做出引發共鳴的作品，設計師必須認知到，每位使用者的情緒歷程都包括了高低起伏，各個階段中，會有不同的煩惱、憤怒和滿

足，畢竟沒有人會成天歡欣鼓舞。   第三部份「感官」聚焦於感知與認知。故事的發展取決於事件，人們的感知也是如此。舉凡凝視（gaze）、完形法則（Gestalt principles）和直觀功能（affordance）等原則，都將感知視為一種創造秩序和意義的動態過程。人的感知是十分活躍的，並且隨時都在改變，每當人們看見、觸摸和使用我們設計的作品，就會產生感知，比如說，光是運用顏色和形狀，就能觸發多種感官的實際經驗。設計當然可以先將人們引導至某種特定方向，但最終，使用者還是會擁有各自的體會。這本書涵蓋了許多設計師可以用來衡量專案的工具，例如，寫作技巧有助於設計師傳達出清晰生動的故事，好讓客戶和同事

都能理解，而說故事清單則能在專案執行期間，幫助設計師檢視相關問題，你的作品中有沒有故事情節？有沒有向使用者提出行動呼籲？你有沒有機會與潛在使用者建立共鳴？是否能讓觀眾積極互動、創意觀看？有沒有運用設計元素來邀請使用者參與故事？   這是一本關於設計過程的書，同時也探索了該如何談論設計。設計師能運用故事來觸發情緒或消除疑慮，也能闡述事實或影響觀點。使用一個應用程式的過程就好像歷經一趟旅行，都需要花上好一段時間，過程中會接收到不同的聲音、景象和觸覺回饋。而且就像旅途中會碰到路障，使用新程式的過程中也會遇上一些阻礙，像是電池沒電了、信用卡刷不過，或者不斷跳出來的無意義視窗，不僅破壞了使用體驗，還耽

誤了我們的時間。這些都是我們日常劇場中的小場景，可能包含了愉快的感受，也可能帶來麻煩，端看這些體驗最初是如何被計畫的。希望你會喜歡這本書，把它當成你的工具，因為這本書的設計初衷，就是希望能讓設計師一邊創作一邊閱讀。這本書充滿了趣味的圖片，在以文字書寫而成的故事旁邊，講述著屬於自己的圖像故事。  

觸覺回饋進入發燒排行的影片

基於虛擬導引之雙用戶手術機器人訓練系統開發

為了解決觸覺回饋的問題，作者劉哲維 這樣論述：

隨著醫療科技的進步，機器人技術廣泛應用於不同的醫學領域中，突破傳統技術限制，大幅提升醫療保健的品質，其中外科手術輔助機器人就是一個典型的例子。然而對於新手外科醫師而言，操作手術機器人具有一定的難度，為了協助新手醫師提升操控技巧，有越來越多研究投入手術機器人訓練系統開發。此篇研究針對目前手術機器人常見的相關研究與技術，提出具備觸覺回饋和力覺引導功能之雙用戶手術機器人訓練系統，讓專家可以即時幫助新手提高技術水平。此篇論文提供基於虛擬導引(VF)的訓練機制，並引入模糊邏輯的概念來設計專業水平分析系統，能根據受訓者的專業水平調整訓練方法和手術過程的主導權限，提供更靈活的訓練模式。在系統成效驗證的實驗

中，本系統確實能提供適當的訓練引導，也能有效達成共享控制，藉由虛擬環境的手術模擬訓練和現實環境的測試實驗，可以發現加入VF引導和輔助功能後，受訓者的操作路徑誤差分別降低75.51%和55.29%，由此可證實本系統提出之VF功能可以有效提升手術操控表現，並增加系統的安全性。此外，透過問卷調查使用者感受，證實本系統具有高度的易用性，並能夠增加手術訓練的效率。

神經回饋原理與實踐

為了解決觸覺回饋的問題，作者（美）托馬斯 F.科盧拉 這樣論述：

本書是一部闡述基於腦電的神經回饋科學原理和技術基準的著作，兼具完整性與權威性。   本書內容分為2部分，第1部分主要介紹大腦節律如何反映主要的神經調節過程，以及用於神經回饋訓練的大腦活動資訊測量、處理和回饋原理、方法與實踐；第2部分結合“自上而下”和“自下而上”的方法，論述了神經回饋的核心科學原理，以及神經回饋評估和治療的臨床經驗與實踐。   本書適合神經調控、認知與心理調控、腦機智能融合等方向的高年級本科生、碩士和博士研究生。同時，本書可啟發並指導神經回饋應用於：神經和精神疾病的防治與康復，尤其是對認知和心理障礙的干預；健康個體的認知與行為表現的提升和優化、情緒調節能力的提升、腦機協同訓練和

學習等實踐。 Thomas F. Collura （湯瑪斯 F. 科盧拉），博士，智慧腦（Brain Master）科技公司的創始人兼總裁，俄亥俄州貝德福德腦健康中心主任，國際神經回饋和研究學會（ISNR）的前任主席，應用心理生理學和生物回饋協會（AAPB）EEG分部前任主席，曾在AT＆T貝爾實驗室、克利夫蘭診所神經病學部、凱斯西儲大學和Picker X-射線公司（現為西門子醫療系統公司）擔任教職。主要研究方向為大腦誘發電位、矽積體電路、癲癇腦電圖譜、定量腦電圖和神經回饋。 伏雲發，中國科學院研究生院、中國科學院瀋陽自動化研究所機器人學國家重點實驗室博士，副教授。昆明理工

大學腦資訊處理與腦機交互融合控制學科方向團隊負責人。主要從事：（1）智慧自主機器人控制理論、方法及創新應用；（2）現代信號處理和模式識別理論、方法及創新應用（應用於生物醫學信號處理和特徵識別）；（3）腦資訊處理與腦-機交互控制和通信（Brain Information Processing and Brain-machine Interaction Control and Communication ）的理論、方法、模型及創新應用；（4）腦功能神經成像、腦網路連通性計算與腦-電腦介面（Brain Functional Neuroimage, Brain network connectivity

and Brain-computer Interface）及創新應用；（5）實驗心理學與行為學（Experimental Psychology and Behavioral Science）及創新應用。 第1章 概述 1 1．1 神經回饋的定義 1 1．2 主要的心理健康幹預措施及其特點 3 1．3 EEG信號的產生 4 1．3．1 大腦皮層的錐體細胞產生電位 4 1．3．2 EEG信號幅度反映局部的同步 5 1．3．3 測量的大腦節律反映了啟動和抑制時的調節機制 5 1．3．4 EEG信號在大腦內的容積傳導 6 1．4 EEG信號的測量 6 1．4．1 在頭部放置感測器

6 1．4．2 使用差分放大器 7 1．4．3 放大器的性能指標：輸入阻抗和共模抑制比 7 1．4．4 信號特性：頻率和振幅 7 1．5 EEG信號的處理 8 1．5．1 數位化：取樣速率和解析度 8 1．5．2 快速傅裡葉變換就像一個“棱鏡” 8 1．5．3 數字濾波就像一個“有色透鏡” 8 1．6 相干性和同步性 9 1．6．1 由回饋訓練的閾值和方案設置決策點 9 1．6．2 通過資料存儲保存信號和結果 10 1．6．3 統計資料為資訊評估和決策提供依據 10 1．7 如何將EEG資訊回饋給受訓者 10 1．7．1 圖像／文本顯示提供視覺回饋 11 1．7．2 聲音提供聽覺回饋 11 1

．7．3 觸覺回饋和其他回饋 11 1．8 受訓者須知 12 1．9 大腦中發生了什麼 12 1．9．1 自動調節 12 1．9．2 操作性條件反射 13 1．9．3 想要保持安靜、集中注意力和放鬆 13 1．9．4 增強後同步化 13 1．9．5 經典條件反射和其他機制 14 1．10 非自主性技術 14 1．10．1 顱電刺激 14 1．10．2 光刺激 15 1．11 神經回饋的結果 15 1．11．1 神經回饋是一個學習過程 15 1．11．2 神經回饋可以實現特定的生理變化 16 1．11．3 神經回饋既是一門技藝，又是一門科學 16 1．12 神經回饋是否會造成傷害 17 1．13

神經回饋的臨床應用 19 第2章 EEG信號和節律的神經生理起源 23 2．1 偶極子源和突觸後電位 24 2．1．1 泊松方程 25 2．1．2 偶極子場的測量 25 2．2 EEG信號在頭皮處變模糊：來自侵入式記錄的證據 29 2．3 神經動力學基礎 33 2．4 混沌與腦動力學：一種簡化的視角 37 2．4．1 神經回饋的EEG動力學觀測 37 2．4．2 基本模型 38 2．4．3 一種EEG波模型：進入動作狀態 39 2．4．4 生理模型及其在神經活動中的應用 41 2．4．5 神經元彙集的重要性：時間一致性 43 2．4．6 向混沌的轉變 44 2．4．7 建立臨床實用模型 4

5 2．4．8 訓練應用：第一階段――初級突觸訓練 46 2．4．9 訓練應用：第二階段――次級突觸訓練 46 2．4．10 總結 47 2．5 大腦和皮層的功能解剖結構 48 2．6 直流（DC）和慢變皮層電位（SCP） 49 第3章 EEG儀器及其測量 56 3．1 引言 56 3．2 差分放大器 57 3．3 10―20系統 63 3．4 EEG電極材料 64 第4章 EEG信號數位化與處理 68 4．1 採樣原理 71 4．1．1 採樣解析度 71 4．1．2 取樣速率 71 4．1．3 窗（資料段）大小和頻率解析度 72 4．1．4 頻率混疊和頻譜洩露 72 4．2 聯合時頻分析

（JTFA） 73 4．3 數字濾波器 74 4．3．1 數位濾波器頻寬、類型與階數 75 4．3．2 正交濾波器 76 4．4 持續獎勵準則 78 4．5 不應期 78 第5章 EEG信號成分及其性質 81 5．1 節律 82 5．2 節律 83 5．3 節律 84 5．4 節律 86 5．5 節律 89? 5．6 DC和SCP的頻率 90 5．7 亞慢頻電位 91 第6章 基於連通性的EEG生物回饋 92 6．1 相干性 92 6．2 相干性和相位的類比 94 6．3 譜相關係數 97 6．4 同步性 99 6．5 同調性 100 6．6 不對稱性 101 6．7 相位 101 6．8

信號之和 102 6．9 利用壓縮譜陣列模型顯示雙導聯EEG信號和／差結果 104 第7章 神經回饋訓練方案基礎 111 7．1 標準訓練方案 111 7．1．1 “警覺度”訓練方案 111 7．1．2 “專注度”訓練方案 111 7．1．3 “最佳表現”訓練方案 112 7．1．4 “放鬆”訓練方案 112 7．1．5 “敏銳度”訓練方案 112 7．1．6 “深入度”訓練方案 113 7．2 “擠壓”方案 115 7．3 多重抑制方案 115 7．3．1 重疊頻段的使用 116 7．3．2 多重閾值 116 7．4 亞慢頻和超慢頻訓練方案 116 7．5 同步性訓練 117 7．5．1

單人同步性訓練 117 7．5．2 單人雙導聯同步性訓練 118 7．5．3 單人和／差導聯訓練 118 7．5．4 單人四導聯同步性訓練 120? 7．6 雙人模式 120 7．6．1 雙人雙導聯同步性訓練 121 7．6．2 雙人四導聯同步性訓練 122 7．7 應用聚焦――應用於最佳表現的神經回饋 123 7．8 基本注意事項 124 7．9 放鬆 125 7．10 相干性 125 7．11 集中訓練方案 126 7．12 低頻抑制“擠壓”訓練 127 7．13 寬頻“擠壓”訓練 128 7．14 /? 訓練 128 7．15 光刺激、聽覺刺激和電磁刺激 129 7．15．1 光刺激

129 7．15．2 觸覺刺激――“接觸器”振動觸覺墊 129 第8章 即時Z分數訓練 131 8．1 與Z分數和人群統計資料有關的一些重要概念 135 8．2 暫態Z分數和靜態Z分數 136 8．3 多變數訓練――ZOK比率 139 8．4 多變數即時Z分數訓練結果 142 8．5 Z+：下一代LZT訓練軟體 149 8．6 Z柱狀圖 154 8．7 Z 地形圖 155 8．8 Z分數訓練的理念：在靈活性、適當性與被卡住之間尋找平衡 157 第9章 LORETA（溯源）神經回饋 158 第10章 光刺激和非自主（意志）性神經回饋 163 第11章 實踐中的神經回饋 179 第12章 療程

管理和控制 184 第13章 MINI-Q評估和訓練方法 190 13．1 四導聯感測器位置方案的功能分析及利用即時Z分數 192 13．2 MINI-Q Ⅱ位置方案1――“記憶和規劃” 193 13．3 MINI-Q Ⅱ位置方案2――“視覺和規劃” 194 13．4 MINI-Q Ⅱ位置方案3――“執行和表達” 195 13．5 MINI-Q Ⅱ位置方案4――“感知和理解” 196 13．6 MINI-Q Ⅱ位置方案5――“注意和感知” 197 13．7 MINI-Q Ⅱ位置方案5a――“記憶和感知” 198 13．8 MINI-Q Ⅱ位置方案6――“視覺和行為” 199 13．9 MINI

-Q Ⅱ位置方案7――“規劃和表達” 200 13．10 MINI-Q Ⅱ位置方案8――“理解和執行” 201 參考文獻 203

用於減緩虛擬實境暈眩之輔助系統

為了解決觸覺回饋的問題，作者王中瑋 這樣論述：

虛擬實境技術在過去幾年越發成熟，從初期的硬體及軟體開發已經解決了部分技術難題來提升使用者對於虛擬實境的體驗。而最困難的問題其中之一──暈動症（cybersickness）仍未解決，它會導致頭痛、噁心、嘔吐、疲勞等症狀。暈動症的主要原因是來自於視覺感知和前庭系統間的衝突。許多應用程式或遊戲會要求使用者在超出追蹤設備涵蓋面積的虛擬環境中移動，此時會使用到虛擬移動。許多使用者曾回報說，當他們在虛擬環境中使用虛擬搖桿進行移動，而身體保持靜止時，容易造成暈動症。為了提供更高的沈浸感並減少不適感，本研究設計了一套應用於頭戴式裝置（HMD）上的震動穿戴裝置。透過 HMD 上四個位置的震動馬達，欲模擬出在連

續的平面移動（如駕駛、滑行）上，四個方向所受到的慣性力回饋。本系統總共徵集了 18 位受測者，欲了解使用者於不同情況下，各裝置降低暈眩的成效。此外，也對使用者的回饋進行了質化分析，討論目前裝置存在的問題及未來可改善的方向。