XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System交互
55 英寸一体式 PCAP 交互式显示器，灵感源自技术，专为创意空间和共享而设计
用户控制图片（亮度、对比度、清晰度、背景级别、色调、颜色、降噪、伽玛选择、低蓝光、色温、颜色控制、过扫描、图片重置）、屏幕（缩放模式、自定义缩放、屏幕重置）、音频（平衡、高音、低音、音量、音频输出（线路输出）、最大。音量，最小。音量、静音、音频重置、音频输出同步、扬声器设置）、配置 1（Android 启动器、开启状态、触摸锁、触摸模式、鼠标模式、面板保存、RS232 路由、启动源、WOL、conf.1 重置、恢复出厂设置）、配置 2（OSD 超时、OSD H 位置、OSD V 位置、系统旋转、信息 OSD、徽标和动画、徽标设置、动画设置、显示器 ID、显示器信息、HDMI 版本、conf.2 重置）、高级选项（信息亭模式、侧边栏、无信号图像、电动支架、红外控制、电源 LED 灯、风扇、关闭定时器、时间表、单线 HDMI、单线 HDMI 关闭、故障转移、语言、OSD 透明度、省电、高级选项重置）
分布式认知：迈向人机交互研究的新基础
我们正在快速经历一个历史时刻：人们在一台计算机前工作，由一台小型 CRT 控制，专注于仅涉及本地信息的任务。联网计算机变得无处不在，在我们的生活中以及科学、商业和社会互动的基础设施中发挥着越来越重要的作用。为了在新千年推动人机交互的发展，我们需要更好地理解新兴的交互动态，其中焦点任务不再局限于桌面，而是延伸到一个复杂的网络信息世界和计算机介导的交互。我们认为分布式认知理论在理解人与技术之间的交互方面发挥着特殊的作用，因为它的重点一直是整个环境：我们在其中真正做什么以及我们如何协调其中的活动。分布式认知为如何思考设计和支持人机交互提供了彻底的重新定位。作为一种理论，它专门用于理解人与技术之间的交互。在本文中，我们提出分布式认知作为人机交互的新基础，勾勒出一个综合的研究框架，并使用我们早期工作中的选集来提出该框架如何为数字工作材料的设计提供新的机会。
第 1 章 交互系统 - 开普敦大学
背景 ................................................................................................................................ 1 目标 ................................................................................................................................ 2 交互系统 .............................................................................................................................. 2 过去 .............................................................................................................................. 2 现在 .............................................................................................................................. 2 未来 .............................................................................................................................. 3 实用性和可用性 ............................................................................................................. 4 实用性 ............................................................................................................................. 4 可用性 ............................................................................................................................. 4 为什么 HCI 很重要？ ............................................................................................................. 5 生产力 ............................................................................................................................. 5 生活质量 ............................................................................................................................. 5 安全关键系统
交互式二元格 - 环境环境概念 -
在过去的30年中，环境和气候灾难加剧，通过加剧性别不平等并威胁其权利，生计，健康和健康，对妇女和女孩产生了不成比例的影响。尽管在保护生物多样性，在土地上工作以及有效的环境和气候治理方面的作用至关重要，但在决策中，妇女的人数仍然不足。妇女和女孩，特别是来自土著社区和地方社区的妇女和女孩，通常没有充分的保护或资源，领导环境宣传。为了实现可持续发展，必须确保妇女平等参与绿色，蓝色和护理经济体，并显着增加对性别响应性的气候融资。
旋转：同时感知交互和导航
最近在操纵和运动领域取得了显着进展，但移动操作仍然是一个长期以来的挑战。与运动或静态操纵相比，移动系统必须在非结构化和动态环境中可行的多种长距离任务。尽管应用程序广泛且有趣，但在开发这些系统（例如基础和手臂之间的协调）时，有很多挑战，依靠在船上感知到感知和与环境互动，最重要的是，同时整合了所有这些部分。先前的作品使用模块化技能来解决问题，以使其动机和操纵被微不足道地捆绑在一起。这引起了多个限制
有问题的交互式媒体使用（PIMU）
青少年医学专家 Amy Sass 博士建议父母在评估孩子的媒体准备程度时问自己两个问题。首先，您是否愿意让孩子接触特定的电影、歌曲、游戏或网站，而无需持续监控或监督他们？如果不愿意，那么您的孩子还没有准备好。其次，您是否愿意回答孩子关于媒体接触可能引发的性、暴力、虐待、自毁行为或物质主义的问题？如果不愿意，那么您还没有准备好。如果您对这两个问题的回答都是“是”，那么您的孩子就到了“合适的年龄”，可以调节与相关内容的关系。
交互式对话 - 包容性发展，共享...
过去五年来呈现了一系列全球紧急情况，这对妇女的经济福祉产生了不成比例的影响。朝着增加妇女参与劳动力的进步已经停滞不前，在妇女赋予妇女经济能力的其他方面的进步也减慢甚至逆转。的回应尚未得到充分的保护并保留了近几十年来的性别平等增长，这些趋势在低收入国家中令人震惊，这些国家继续面临诸如高债务水平，缺乏财政空间，外国援助和停滞经济的挑战。
AIS 人机交互事务 - NSF-PAR
并行和分布式处理的可用性、合理的成本以及数据源的多样性促进了人工智能（AI）的先进发展。人工智能计算环境的发展并不随着社会、法律和政治环境的变化而变化。在考虑部署人工智能时，部署背景以及针对该特定环境的人类智能增强的最终目标已经成为专业、组织和社会的重要因素。在本研究评论中，我们重点介绍了人工智能系统近期发展的一些重要社会技术方面。我们详细阐述了构成增强智能基础的人机交互的复杂性。我们还强调了与这些互动有关的伦理考虑，并解释了增强智能如何在塑造人类工作的未来方面发挥关键作用。
基于人工智能的脑部计算器交互神经接口及其并行编程，使用群集移动设备上的高性能计算
因此，下一个提到的结果遵循。基于通过实验测量左手和右手拇指运动过程中大脑电活动获得的EEG信号，我们获得了用于训练集合随机森林算法的输入和输出数据，该算法是通过Scikit-Learn库的软件工具实现的。使用Joblib库的软件工具，可以通过将N_JOBS HyperParameter的值设置为-1时在物理内核和计算机流程上训练集合的随机森林算法时并行化计算。基于DASK库的软件工具，将并行计算分布在群集计算机系统的物理核心及其流中，这使得组织高性能计算以训练集合随机森林算法。结果，根据质量指标：准确性，ROC_AUC和F1评估了创建算法，软件 - 硬件计算管道的质量。所有这些一起制作
类比设计中人与人工智能的交互协同创造力
简介 十一年前，马希尔 (Maher) 问道：“谁在创造？” (Maher 2012)，并提出了几个创造性应用的分析空间，包括构思和互动两个维度。马希尔的问题引出了乔丹诺斯 (Jordanous) 的 PPP 视角框架，其中创造行为可以由人类或人工智能 (Jordanous 2016) 执行，以及坎托萨洛 (Kantosalo) 和塔卡拉 (Takala) 的 5C 框架，其中创造行为由人类和人工智能共同组成的集体执行 (Kantosalo and Takala 2020)。1然而，对于人与人工智能互动中创造力的位置，人们的共识较少。混合主动性创造性界面方法提出了一组基本的细粒度活动，这些活动可以由人类或人工智能以某种结构化对话的形式执行（Deterding 等人，2017 年；Spoto 和 Oleynik，2017 年），随后扩展到生成应用（Muller、Weisz 和 Geyer，2020 年），针对特定算法方法进行了改进（Grabe、Duque 和 Zhu，2022 年），并针对其他算法方法进行了批评（Zheng，2023 年）。虽然这些方法生成了重叠的分析动作词汇，但它们并没有解决创造力在何处发生（以及由谁或什么通过这些动作发生）的问题。在这篇短文中，我们提供了对该问题的一个答案的几个例子。我们重新利用 Kantosalo 和 Takala (2020) 的 5C 中的集体概念，提出一种类型的创造力可能会在以下互动空间中不对称地出现 (Rezwana and Maher 2022)