XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System交互式
开放世界交互式个性化机器人导航
摘要 - 零击对象导航（ZSON）使代理能够在未知环境中朝着开放式摄制对象导航。ZSON的现有作品主要集中于遵循单个说明，以查找通用对象类，忽略了自然语言互动的利用以及识别特定用户特定对象的复杂性。为了解决这些限制，我们引入了零击交互式个性化对象导航（Zipon），在与用户进行对话时，机器人需要导航到个性化目标对象。要解决Zipon，我们提出了一个新的框架，称为开放世界交互式个性化导航（Orion）1，该框架使用大型语言模型（LLMS）来做出顺序决策，以操纵不同的模块以进行感知，导航和交流。实验结果表明，可以利用用户反馈的交互式剂的性能会显示出显着改善。但是，对于所有方法，在任务完成与导航和互动效率之间获得良好的平衡仍然具有挑战性。我们进一步提供了更多有关不同用户反馈表对代理商绩效的影响的发现。
交互式经纪有限责任公司客户协议
ibkr，也没有任何代表：向客户提供投资建议或建议；就任何安全性，帐户类型，订单，交易或投资顾问或策略的适用性提供任何意见；征集任何订单或交易；监视客户帐户或投资，或客户帐户或服务水平的适当性；提醒客户对客户的投资，帐户或服务的任何建议更改；或提供法律，税收或会计咨询（总体上，“建议”）。IBKR网站上的任何内容均未被认为是购买或出售证券，期货或任何其他投资产品的建议或招标，或购买或出售这些产品的方式，或从事任何投资策略。客户不会寻求，接受或依靠IBKR或其代表的任何建议，或者可以解释的任何通信。讨论替代方案（例如客户可用的不同类型的投资产品）不是投资建议。由于IBKR不提供建议，因此IBKR对任何订单，贸易，投资，投资策略，顾问选择或客户的活动的适用性或适当性不承担任何责任。客户同意，IBKR提交或交易的任何命令都是客户自己的决定，并且基于客户对其个人财务状况，需求和投资目标的评估。3。通知要求和条款的修订。IBKR不认可，也不对第三方提供的任何建议，代表性，内容或其他信息负责，包括但不限于通过任何IBKR网站，应用程序或平台所引用或访问的任何此类信息或第三方，包括但不限于“ IBKR Investors Marketplace”。
面向知识工作者的交互式信息辐射器的未来
摘要 ：信息辐射器 (IR) 在半公共场所提供特定于上下文的信息，一群人可以在工作或路过时看到这些信息。它们可以简化“开箱即用”的信息共享，培养意识和社会化，创造偶然性并增强协作。近期社会技术发展，例如永久混合工作环境的建立，以及人机交互 (HCI) 领域的进步，例如增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR) 的出现，可能会影响 IR 的使用方式，甚至挑战其实用性。在本文中，我们将讨论这些发展及其对未来几十年在知识工作背景下设计和使用 IR 的可能影响。我们认为 IR 可能仍将是未来办公环境的重要组成部分，提供意识、支持偶然性并为配对和非正式交流构建一个情境化的社交场所。使用新的显示和交互技术（例如 AR），它们甚至可能通过实现流畅的工作场景而变得更加重要。
基于人工智能和网络的交互式大学咨询聊天机器人
框架 [10] 3. 拟议系统 3.1 项目范围 该聊天机器人是一个基于人工智能的聊天机器人，它以音频或文本格式接收用户的问题，将音频转换为文本格式，尝试通过使用 NLP 处理文本来理解问题，并找到问题的适当答案。 在自然语言处理中，人类语言被分成几个部分，以便可以在整个对话的背景下分析和理解语句的语法结构和这些部分的含义。 这使得计算机能够像人类一样阅读和理解口头或书面文本。 例如，当聊天机器人收到“学院有多少个系？”的问题时，它会回答“学院有 6 个系”。 主要目标是通过将回答访客对学院的疑问的责任转移到聊天机器人来减轻学院教职员工的负担，通过创建一个基于网络的聊天机器人，该聊天机器人可以与学院网站结合，并可以回答用户的文本和基于音频的查询。目标是为访客和教职员工提供一种快速简便的方式来解答他们的疑问，并为开发人员提供将新信息纳入聊天机器人信息库的方法。 3.2 用户类别和特征 根据用户查询聊天机器人的方式，此应用程序将用户分为两类： 1. 文本 - 这些用户通过在文本框中键入来提供文本格式的输入。 2. 音频 - 这些用户以音频格式提供输入，然后首先将其转换为文本格式或由聊天机器人服务器进行处理。
交互式人工智能对齐：规范、流程和评估对齐
图 1. 交互的基本模型。A：在与传统的非 AI 系统交互时，用户选择要执行的操作并向系统提供输入以执行该操作 (1)。系统执行操作 (2)，然后将输出提供给用户，用户根据自己的目标评估输出 (3)。B：在与 AI 交互时，用户将他们期望的结果传达给 AI (1)，AI 解释目标并执行操作以实现该目标 (2)，然后 (3) 将输出发送给用户。C：相同的人机交互周期，AI 对齐概念映射到三个步骤上：(1) 规范对齐机制为用户提供了对齐 AI 以执行特定任务的方法。(2) 流程对齐机制使用户能够修改任务的执行方式，从而可能为用户提供对特定步骤的直接控制。(3) 评估对齐机制帮助用户评估和理解输出。
用于飞机轨迹分析的交互式基于图像的信息可视化
摘要 — 空中交通管制 (ATC) 领域是大数据挑战的一个例子。数据由飞机轨迹或轨迹集组成，这些轨迹或轨迹又记录了飞机在给定空域中几个时刻的位置，以及其他信息，例如飞行高度、速度、燃料消耗和元数据（例如航班 ID）。分析和理解时间相关数据对信息可视化提出了一些不小的挑战。在本文中，我们提出了一套新颖的方法，使用基于图像的交互式信息可视化技术来分析飞机轨迹。我们通过提出一组相关的可视化分析方法来解决数据处理方面的可扩展性挑战和未解决的问题，这些方法侧重于 ATC 领域的决策支持。所有方法都使用基于图像的技术，以概述此类技术在我们的应用环境中的优势，并通过 ATC 域中的用例进行说明。对于每个用例，我们概述了领域专家提出的问题类型、解决这些问题所涉及的数据，并描述了我们用于解决这些问题的特定基于图像的技术。对于每种这样的技术，我们描述了用于实现其目标的视觉表示和交互机制。我们用来自 ATC 域的真实数据集来说明这些用例。
mumosa，用于多模式情况意识的交互式仪表板
在发生重大事件或危机之后，如何确定并评估发生了什么，以便在详细介绍经验教训的情况下从一系列事件中产生明确证据的报告？社区如何准备自己的措施来处理将来可能会出现的类似复杂，关键的情况？在特定情况下，一些危机响应程序已经建立了良好的，例如，对野火1的初始火灾抑制响应，因此可以提前对响应者进行响应，并且调查人员随后知道要寻找什么。但是，其他时候，危机是如此突然和出乎意料，以至于建立了传达最新信息的沟通斗争。遵循这些不可预见的情况，两组，调查人员和响应者都有共同的需求，以了解有关事件的各种信息，以收集和分析危机后报告。
人类心脏高性能数字双胞胎的交互式平台
摘要 - 在本文中，我们提出了一个交互式平台，用于可视化和操纵从计算机断层扫描（CT）重建的人心的数字双胞胎。该平台涉及一对全息眼镜，它们的相机用于通过手势输入控制参数，高端图形工作站充当平台管理器，以渲染数据并控制计算的平台经理，以及高性能计算机群集，这是基于物理学的心脏模型所需的重量计算的高性能计算。心脏的数值模型被称为生物心脏的数字双胞胎，使用所提出的平台，我们可以在心脏的某些部分看到并操作生物心脏中很难达到的心脏。这样的平台可以用作外科计划的离线工具，也可以用作操作过程中近乎实时的工具。本文的主要重点是算法和软件，用于通过手势通过全息玻璃操纵三维弹性对象，对表面几何的控制以及对平行计算机上弹性物体的运动和位移的接近实时计算。心脏的变形是由在超级计算机上求解的超弹性方程式建模的，以便几乎实时获得物理上有意义的运动。报告了实际患者的心脏的初步结果。索引术语 - 相互作用的全息图，数字双胞胎，心脏超弹性模型，有限元素，域分解，平行处理
在交互式音乐系统中，将生物传感器作为体现的控制结构
摘要：我们提出了对生物传感器拨款作为互动音乐系统（IMSS）中控制结构的范围审查。通过跨学科方法推广的技术和艺术维度，从生物医学到音乐性能和互动设计领域，支持生物传感器驱动的IMSS的分类学。根据拟议的分类法对出版物的70个生物传感器驱动的IMS的日期为1965年至2019年的目录。根据目录数据，我们推断了代表性的历史趋势，特别是为了批判性地验证了我们的工作假设，即生物传感技术正在扩大IMS中的控制结构。观察到的数据表明，我们的假设与生物传感器驱动的IMS的历史演变一致。从我们的发现中，我们提出了对人类和机器的新颖控制手段的未来挑战，这些挑战最终应该改变参与互动音乐创作的代理商，以在扩展的表演环境中形成新的体力。关键字：生物传感器，拨款，交互式音乐系统，控制结构。
交互式海洋动力学对大西洋海面温度变化的影响
摘要：通过比较完全耦合的大气 - 海洋 - 冰模型与同一大气模型与海洋替换为无动感的平板层（因此Fornless Slab Slab Ocean模型），研究了交互式海洋动力学对大西洋海面温度（SST）内部变化的影响。两种模型之间的SST变异性差异是通过优化技术诊断出的，该优化技术发现了差异尽可能不同的组件。这项技术表明，大西洋SST的可变性在两个模型之间显着不同。平板海洋模型中具有最大SST方差的两个组件类似于与北大西洋振荡（NAO）和大西洋多年代变化（AMV）模式相关的Tripole SST模式。该结果支持以前的主张，即AMV不需要海洋动力学，尽管海洋动力学导致AMV和NAO Tripole的记忆略有增加。完全耦合模型中SST方差最极端增强的组件类似于大西洋尼诺尼诺模式，并确定了我们技术隔离已知需要海洋动力学的物理模式的能力。在完全耦合模型中具有更大差异的第二个组件是一种亚置SST变异性的模式。SST异常的重新出现和海洋热传输的变化都会导致SST差异和记忆力增加。尽管SST的平均值和变异性差异很大，但两种模型之间的大气变异性非常相似，并确定大气变异性是由内部大气动力学产生的。