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World File Search System交互模式
朝向可验证的多代理交互模式规范
指定交互式多代理任务是一项长期的软件工程挑战[6]。规格应足够高，以保持可访问性和明确的可及以确保所得软件组件的可靠性。本文通过介绍基于DSL的工具链的基础特征来解决此问题（见图1）称为LIRAS 1，用于指定多代理交互模式。里拉（Liras）被开发为域 - 不可思议的，并且相对于所涉及的代理的数量和性质（例如，基于软件或人类）以及构成模式的动作数量和类型。代理因其提供的原始技能集而有所不同（例如，为机器人移动或为四轮驱动器打开发动机）。在里拉斯（Liras）中，这些技能被安排为模式。根据图1，定义技能集需要专家实践者的干预，而模式规范则设计为非专家用户可以访问。在里拉斯（Liras）中，代理之间的同步动力学的语义基于确定性有限状态自动机（DFA），构成了可符合模型对模型转换和正式验证的规格的这一方面。具体而言，可以通过Uppaal工具[11]验证了涉及同步定义明确的属性。该工具链的此阶段仅针对有关模式的逻辑和结构声音的属性（例如，具有冲突目标的技能），因此不涉及相应的网络物理系统的物理组成部分。环境）。几个里拉斯规格构成模式库。在以下内容中，我们将任期任务作为一系列模式。可以使用所谓的和经过验证的模式库，用于更广泛的任务规范和正式的分析工具链外部和与里拉斯（例如[12]中介绍的）脱钩。latter设想文本DSL（与里拉斯分开），以指定涉及人和机器人代理的错误，特别关注人类机器人相互作用。此类DSL当前从预先确定和固定的集合中利用人类机器人的交互模式，从而限制了该框架对现实生活的适用性。可以通过进口里拉斯模式来指定任务来克服这种缺点。我们指出，假定操作环境的规范（例如，布局和关注点）是独立于LIRAS完成的（即，LIRAS模式是参数W.R.T.在更广泛的框架内，最终的任务指定会自动转换为基于随机混合自动机的形式模型[5]。如果要进口自定义的里拉斯交互模式，正式模型的自动生成将意味着起草新定义的模式的每个自定义技能的正式模型，这需要专家用户的输入。任务的正式模型是统计模型检查[5]以计算质量指标
交互模式和物联网的影响分析......
摘要。如今，估计有一半的连接设备与物联网 (IoT) 有关。物联网范式导致信息技术能源需求增加。能源需求一方面是由于物联网设备数量庞大，另一方面是由于大量物联网终端用户应用程序消耗这些设备产生的数据。然而，考虑到此类应用程序的开发中的能源消耗，使用物联网设备产生的数据仍然具有挑战性。人们缺乏关于开发绿色物联网应用程序的最佳实践的知识。本文提出的工作旨在提高应用程序设计人员对物联网协议和交互模式的选择对应用程序能耗的影响的认识。为此，我们通过实验分析了 HTTP 和 MQTT 的能耗，它们是物联网消费者应用程序最流行、最成熟和最稳定的两种协议。对于 HTTP 协议，我们研究了发布-订阅和请求-回复交互模式。对于 MQTT，我们研究了具有三种可用服务质量的发布-订阅交互模式。我们还研究了消息有效负载对能耗的影响。结果表明，发布/订阅交互模式的能耗低于同步交互模式（约低 92%），而对于发布/订阅交互模式，HTTP 比 MQTT 协议消耗的能量多 20%。最后，我们表明有效负载对能耗的影响很小，有效负载从 24 到 3120 字节不等，开销为 9%。
增强现实技术及其游戏应用研究
交互技术是指通过有效的计算机输入输出设备使人与计算机进行交互的技术，包括机器通过输出或显示设备提供的大量相关信息、提示和指令，以及人通过输入设备向机器输入信息以回答问题、提示和指令。增强现实技术主要采用三种交互模式：空间点交互模式、命令交互模式和使用特殊工具的交互模式[8]。在增强现实场景中，如果用户向虚拟场景对象发出指令，虚拟物品可以向用户提供反馈，从而充分利用增强场景的优势。
面向共同创造 GAN 应用中的人机交互模式框架
摘要 随着生成对抗网络 (GAN) 的兴起，人工智能越来越多地成为人类设计师共同创造文化产品的合作伙伴。虽然生成模型已应用于各个学科的各种创造性任务，但理解人机 GAN 协作的理论基础尚未开发。借鉴混合主动性共同创造社区的经验，我们提出了一个初步框架来分析共同创造的 GAN 应用。我们确定了四种主要的交互模式：策划、探索、发展和条件。建议的框架使我们能够讨论共同创造 GAN 应用背后的不同类型交互的可供性和局限性。
论人工智能在教育领域的影响和潜力 - 2020 年 5 月
3.4 ITS 提供可用于增强教学的见解。在收集足够的用户数据后，ITS 可以生成复杂的学生模型并学习可以从中获得见解的交互模式。ITS 的分析结果可帮助教师了解学生的常见思维方式并确定需要额外支持的薄弱理解领域。因此，除了协助学习之外，ITS 还提供了一种监控学生学习过程的有效方法，有助于指导教师调整教学内容和方法。一些 ITS 甚至开始使用 AI 来表征学生的注意力、情感和对话动态，用于推荐在物理或虚拟教室中进行协作学习的最佳小组。1
2024-25 迎接我们的新生
陆阳我的主要研究兴趣是情感计算、混合现实中的具身交互模式和计算架构。我获得了伊利诺伊理工学院建筑学院的建筑学学士学位，在那里我成长为一名专门从事计算设计和计算机科学的建筑师。我获得了加州大学圣塔芭芭拉分校媒体艺术与技术项目的硕士学位，在那里我加入了 Four Eyes Lab 和 transLab，专注于在虚拟建筑环境中开发具身体验。在空闲时间，我致力于历史欧洲武术，在那里我练习和参加现代化长剑击剑比赛。
机器学习可解释性方法来描述癫痫中的脑网络动态
摘要 机器学习 (ML) 算法在广泛的生物医学应用中的快速应用凸显了信任问题以及对 ML 算法生成的结果缺乏理解。最近的研究集中于开发可解释的 ML 模型并制定透明度和道德使用指南，确保机器学习以负责任的方式融入医疗保健领域。在本研究中，我们证明了 ML 可解释性方法的有效性，可为癫痫症（一种影响全球超过 6000 万人的严重神经系统疾病）的大脑网络相互作用动态提供重要见解。使用来自 16 名患者的高分辨率颅内脑电图 (EEG) 记录，我们开发了高精度 ML 模型，将这些大脑活动记录分为癫痫发作或非癫痫发作类别，然后执行一项更复杂的任务，即描绘出癫痫发作发展到大脑不同部位的不同阶段，作为一项多类别分类任务。我们对高精度 ML 模型应用了三种不同类型的可解释性方法，以了解不同类别的大脑交互模式（包括多焦点交互）的相对贡献，这些模式在区分大脑的不同状态方面发挥着重要作用。本研究结果首次证明，事后可解释性方法使我们能够理解 ML 算法生成给定结果集的原因以及输入值的变化如何影响 ML 算法的准确性。特别是，我们在本研究中表明，可解释性方法可用于识别对癫痫发作事件有重大影响的大脑区域和交互模式。本研究结果强调了在异常脑网络研究和更广泛的生物医学研究领域中集成实施 ML 算法和可解释性方法的重要性。
“说这只是虚构的”：极右翼如何破解人工智能以及我们能做些什么
人工智能 (AI) 通常被理解为一种旨在改善人类活动和整体福祉的通用技术。1 AI 系统在高度自动化的水平上运行，包括各种迭代，例如算法 AI、生成 AI、大型语言模型 (LLM) 和深度学习机器。2 尤其是生成 AI 和 LLM，随着 2022 年 11 月 ChatGPT 的发布而受到广泛关注，标志着这些技术的转折点。3 生成 AI 平台使用机器学习通过基于训练数据的“提示”或指令来生成高质量的图像、音频、歌曲、视频和多功能模拟。4 AI 提示是人与 AI 之间的交互模式，引导模型产生所需的内容输出，无论是通过文本、问题、代码片段还是示例。5
纳米能源 - 王志良的主页
人机交互 (HCI) 策略基于不同的设备和技术传达人类思维和机器智能。大多数人机交互策略都假设身体状况正常，这限制了残障用户的可访问性。某些产品（例如盲文键盘）对特定残障人士来说很好用。然而，一种可以忽略用户身体状况的更通用的人机交互策略将增强这些工具对残疾人的可访问性。在这里，我们报告了一种利用人体摩擦电 (TEHB) 进行人机交互的人机交互策略。人体的许多部位都可以产生 TEHB，从而消除了身体功能障碍带来的障碍。这种人机交互方法已用于文本输入、图形输入和模仿鼠标功能。在深度学习的帮助下，直接从手写获得的文本输入的准确率约为 98.4%。我们的研究结果为人机交互提供了一种新方法，并证明了多种交互模式的可行性。