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脑机接口技术与应用专题简介
脑机接口作为大脑和外部设备信息交互的渠 道 , 是前沿脑科学和重要脑疾病诊治的底层核心 工具 . 脑机接口是生物技术和信息技术交叉融合 的颠覆性技术 , 其技术研发和落地应用是一个复 杂的系统工程 , 包括神经电极、芯片、算法、通讯、 植入等核心器件和关键技术 , 涵盖微电子、神经 科学、材料学、计算机科学、临床医学、伦理学 等多学科交叉 . 因此 , SCIENCE CHINA Informa-
Florian Lehmann* 和 Daniel Buschek 研究自动完成作为与生成式 AI 交互的基本概念
摘要：自动完成是一种扩展和延续部分用户输入的方法。我们建议将自动完成解释为人机交互中的一个基本交互概念。我们首先描述自动完成的概念，并剖析其用户界面和交互元素，以搜索引擎中成熟的文本自动完成为例。然后，我们重点介绍这些元素如何在其他应用领域中重复出现，例如代码完成、GUI 草图和布局。这种比较和转移突出了此类智能系统在扩展和完成用户输入方面的固有作用，尤其适用于设计与生成式 AI 的交互。我们反思并讨论了自动完成的概念分析，以提供灵感和概念视角，应对人机交互设计中当前面临的挑战。
不同噪音水平和照明水平对 Aerobots 多模态语音和视觉手势交互的影响
摘要：本文研究了不同噪声水平和不同照明水平对飞行机器人语音和手势控制命令界面的影响。目的是通过研究各个组件的局限性和使用可行性来确定语音和视觉手势多模态组合在人类有氧机器人交互中的实际适用性。为了确定这一点，分别使用 CMU（卡内基梅隆大学）sphinx 和 OpenCV（开源计算机视觉）库开发了一个自定义多模态语音和视觉手势界面。设计了一项实验研究来测量语音和手势两个主要组成部分各自的影响，并招募了 37 名参与者参与实验。环境噪声水平从 55 dB 到 85 dB 不等。环境照明水平从 10 勒克斯到 1400 勒克斯不等，在不同的照明色温混合下，黄色（3500 K）和白色（5500 K），以及用于捕捉手指手势的不同背景。实验结果包括大约 3108 个语音话语和 999 个手势质量观察，并进行了介绍和讨论。观察到语音识别准确率/成功率随着噪声水平的上升而下降，75 dB 噪声水平是航空机器人的实际应用极限，因为语音控制交互由于识别率低而变得非常不可靠。结论是，多词语音命令被认为比单词语音命令更可靠和有效。此外，由于其清晰度，一些语音命令词（例如，land）在较高噪声水平下比其他命令词（例如，hover）更耐噪。从手势照明实验的结果来看，照明条件和环境背景对手势识别质量的影响几乎微不足道，不到 0.5%。这意味着其他因素，例如手势捕获系统设计和技术（相机和计算机硬件）、捕获的手势类型（上身、全身、手、手指或面部手势）以及图像处理技术（手势分类算法），在开发成功的手势识别系统中更为重要。根据从这些发现得出的结论，提出了一些进一步的研究，包括使用替代的 ASR（自动语音识别）语音模型和开发更强大的手势识别算法。
将机器学习与因果推断集成为增强系统动力学建模：预测复杂交互的框架
本研究研究了人工智能（AI）在个性化学习中的双重作用，探讨了AI如何促进和阻碍各种学习者的个性化教育经验。AI技术（例如自适应学习平台，智能辅导系统和数据分析工具）提供了量身定制的途径，可以增加参与度，适应学习差异并改善学术成果。然而，挑战也出现，包括算法偏见，对技术过度依赖以及数据隐私和人类互动的潜在妥协。的发现表明，尽管AI可以增强个性化的学习，但需要仔细的整合，以避免加剧差异并支持批判性思维和社交技能。教育工作者的作用仍然是必不可少的，并提出了专业发展的建议，以使教师有效和道德地利用AI的技能。本研究强调了平衡方法在AI集成中的重要性，将技术工具与以人为本的教学实践相结合，以创造包容性，公平和有效的学习环境。
1.1 概念、定义和与人工智能和自主系统交互的历史 20 世纪 40 年代末，人们开始研究与
1.1 概念、定义以及与人工智能和自主系统交互的历史 20 世纪 40 年代末，人们开始研究与人工智能相关的主题，1950 年，人们发表了多篇关于该主题的出版物。(Grudin, 2009, p. 49) 然而，人工智能这个术语最早是在 1956 年数学家和逻辑学家 John McCarthy 的研讨会征集活动中提出的。第一批关于人工智能的研究是由工程师和数学家完成的，他们的目标是创造出可以与人类智能相媲美的技术，就像计算机在算术领域与人类相媲美一样。(Grudin, 2009, p. 48) 人工智能的三种定义 人工智能的定义和描述方式各不相同。作家帕梅拉（McCorduck，2004）写了一本关于人工智能历史的书，她将人工智能定义为（...）大胆地试图在人工制品中复制我们人类认为最重要的、最具识别性的财产——我们的智慧。罗素和诺维格将人工智能的定义分为四类，其中的定义沿着思考与行动、类人行为与理性行为的维度收集。设计师 Bratteteig 和 Verne 为他们的论文选择了人工智能的定义，该定义反映了人工智能旨在像人一样行动：人工智能是计算机科学的一个子领域，旨在指定和制造模仿人类智能或表达理性行为的计算机系统，从某种意义上说，如果由人类执行任务，则需要智能（Bratteteig & Verne，2018；Russell 等人，2010）。我的定义 回顾这些定义，我对人工智能的描述可能是：人工智能是一个术语，它描述了一系列技术，这些技术从概念发展到对人类推理、学习、解决问题、决策和行动能力的计算过程进行建模。人工智能技术的发展方向已经多种多样。
课程大纲硕士计算机科学 M2 计算机 ...
该模块解决了人机交互的各个方面，以及交互各方面的挑战：机器方面，随着设备多年来的发展，而人方面，随着人体感官的限制和潜力，以及如何在与计算机交互的复杂过程中更好地利用它们，本课程涵盖的方面是。人机交互领域的介绍、对交互的参与者和活动进行建模的不同现有方法和过程、考虑人机界面开发的人为因素的人体工程学标准以及事件驱动设计此类接口的编程。
Acta Polytechnica Hungarica - 第 21 卷，第 3 期 (2024)
摘要：NAO 机器人已广泛应用于各种领域，从教育和医疗保健到娱乐和研究。机器人的有效性在很大程度上取决于它以有意义和引人入胜的方式与人类互动的能力。本文探讨了人机交互在 NAO 机器人有效性中的作用。我们回顾了有关人机交互的文献，并强调了有助于成功进行人机交互的关键因素。然后，我们讨论了 NAO 机器人促进或阻碍有效人机交互的具体特征。最后，我们介绍了一些最近的研究，这些研究调查了人机交互对不同环境中机器人有效性的影响。总的来说，我们的分析表明，有效的人机交互对于 NAO 机器人的成功实施至关重要，并且需要进一步研究以更好地了解人机交互的动态及其对机器人有效性的影响。
Duisburg应用KI的中心：与Ki
C. Cichiwskyj等。 ：“弹性AI：对普遍计算系统中自适应机器学习的系统支持”，CCF关于普遍计算和交互的交易，Springer，2021。C. Cichiwskyj等。：“弹性AI：对普遍计算系统中自适应机器学习的系统支持”，CCF关于普遍计算和交互的交易，Springer，2021。
人机交互（HCI）最重要的发现
摘要：人机交互的概念是随着计算机技术的进步而诞生的。受过教育且技术熟练的年轻人群被用于人机交互的研究。在人机交互中，本研究侧重于心理模型。这项回顾性研究采用了多种方法，其中之一是强调人机交互的当前方法、发现和趋势，另一种是确定很久以前发明但现在落后的研究。本研究还讨论了保真度原型和用户的情商，以使产品更加用户友好。我们在本文中研究了人类为什么使用计算机。计算机系统在人类思维中的目的是什么？除了 HCI 的计算机科学。本研究考察了人机交互的文献以及使用数字技术的人机交互的技术方面。探讨了所有这些挑战，并提供了设计良好人机数字设备的建议。由于硬件和软件的进步，数字设备的效率和处理能力不断提高。然而，许多此类系统的规模和复杂性都在不断增长。虽然这种复杂性通常不会给大多数用户带来问题，但它经常会给用户使用数字设备带来障碍。通常，在设计这些数字设备时，人机交互被忽视了。
