XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System用户界面
SQL的Oracle®机器学习 - 用户指南 使用驾驶舱Web控制台 Oracle®企业管理器 - 云控制安全指南 使用Oracle机器学习用户界面上的自主数据库 风险评估指南 配置和管理Oracle Integration 3 oracle-autonicous-database-on-dedicated-exadata- ... JD Edwards Enterpriseone工具 专用基础结构上的Exadata数据库服务 安装和配置FIPS模式 自主 - 保险箱 - 检查和诊断 - ... 在Oracle Analytics Server中管理Oracle Analytics Publisher python的Oracle®机器学习 - 用户指南 使用Leapp升级系统 管理Oracle身份云服务 与Oracle Forms合作 Oracle Essbase的脚本参考 on- ... 的安装和配置指南（P6 EPPM）
Oracle完全致力于多样性和包容性。Oracle尊重和价值观拥有多种劳动力，从而增加了思想领导和创新。作为我们建立一种更具包容性文化的计划的一部分，对员工，客户和合作伙伴产生积极影响，我们正在努力从产品和文档中删除不敏感的术语。我们还必须注意与客户现有技术保持兼容性的必要性，并需要确保服务连续性随着Oracle的产品和行业标准的发展而需要。由于这些技术限制，我们消除不敏感术语的努力正在进行中，并且需要时间和外部合作。
建议引用：Meske, Christian；Bunde, Enrico (2022)：基于人工智能的决策支持系统中用户界面的设计原则：可解释的仇恨言论检测案例，信息系统前沿，ISSN 1572-9419，Springer US，第 25 卷，Iss。2，第 743-773 页，https://doi.org/10.1007/s10796-021-10234-5
摘要 社交媒体中的仇恨言论是一个日益严重的问题，会对个人和整个社会产生负面影响。社交媒体平台上的版主需要技术支持来检测有问题的内容并做出相应的反应。在本文中，我们开发并讨论了最适合为使用人工智能 (AI) 协助人类版主的决策支持系统创建高效用户界面的设计原则。我们对三个设计周期内的各种设计方案进行了定性和定量评估，共有 641 名参与者。除了测量感知易用性、感知有用性和使用意图外，我们还进行了一项实验，以证明 AI 可解释性对最终用户感知的认知努力、感知的信息量、心理模型和 AI 可信度的重大影响。最后，我们与软件开发人员一起测试了获得的设计知识，他们对所提出的设计原则的可重用性评价为高。
DREAKS结构：通过合成数据生成了解幻灯片和用户界面
计算理解视觉设计的基本结构，例如演示幻灯片和用户界面（UIS），使机器能够为盲人的人解释和描述视觉效果[44,51,72,84]，将布局重新制定为新设备[37,38] [37,38]，并基于用户能力个性化[20,54,56,77]。但是，构建启用这些功能的基础机器学习模型需要劳动密集型的数据收集和注释，这必须针对每种输入进行。我们提出了一种通过生成和渲染代码生成合成的结构化视觉效果的方法（图1）。我们的方法涉及三个阶段：首先，我们根据设计原理和目标任务创建具有大语言模型（LLM）的设计思想；其次，我们基于这些设计思想来生成标记的声明语言，例如HTML代码，以表示结构化的视觉效果；第三，我们过滤，后处理和渲染代码以生成最终的注释数据集。虽然我们的方法适用于各种类型的结构化视觉效果，但我们将方法应用于缺乏用于计算建模的高质量，公共数据集的两个应用程序域：演示幻灯片和UI屏幕截图。
关键术语列表 - BTEC DIT Y10组件1探索用户界面设计原理和项目计划技术
alt文本替代文本，描述了用于视觉障碍的用户的屏幕映像或视频，用于描述用户界面组件，使导航变得容易，本能的认知需求涵盖了一系列残疾，包括发展延迟，学习障碍，脑损伤，脑损伤和痴呆症约束或限制您应面对的限制，以使您在项目设计方面构成专业的限制。这可以包括有关颜色，字体和所使用的语言的规则，该术语用于某人参与任务的参与方式以及他们对其所付出的关注。表单控件包括按钮，tick框和选项框，使用户能够输入信息触觉有关。触觉输出通过向用户硬件施加力来重新创建触觉感，您可以实际触摸的设备的物理组件的名称，例如鼠标和键盘房屋样式是指组织在所有文档上遵循的一组规则，以确保其所有文档以确保它们看起来一致，例如。nike“ swoosh” tick tick tick and Orange（easyjet）使用。图标小型计算机图形。通常是代表应用程序或文件的图像。选择时，它将完成任务直观的手段，易于理解。在这种情况下，用户应该能够使用反复试验本能地理解和与接口进行交互。传感器检测并响应周围的环境。他们可以对热，光，声音，移动或模式软件响应，允许用户完成任务或创建某些东西。键盘快捷键可以组合键盘的组合，该组合指挥了一个项目的阶段，该阶段应该在该阶段开发某些东西，当做出决定的用户与在动作，肌肉控制或移动性的功能有限的用户有关的用户与用户在软件项目方法中的工作方式相关的用户与该阶段的订单范围内的阶段 有不同类型的软件可以控制硬件和应用程序，例如文字处理。 任务依赖性是在开始新任务之前应该完成的先前任务。 例如，任务B取决于任务A，因此，任务B无法启动，直到任务A完全完成。 提示文本是当用户徘徊在项目上时出现的文本。 用户界面允许用户与其设备瀑布方法进行交互的软件需要在另一个任务开始之前完成一个整个任务或部分。 在每个阶段内同时分析，设计，实施，测试和评估所有项目要求有不同类型的软件可以控制硬件和应用程序，例如文字处理。任务依赖性是在开始新任务之前应该完成的先前任务。例如，任务B取决于任务A，因此，任务B无法启动，直到任务A完全完成。提示文本是当用户徘徊在项目上时出现的文本。用户界面允许用户与其设备瀑布方法进行交互的软件需要在另一个任务开始之前完成一个整个任务或部分。在每个阶段内同时分析，设计，实施，测试和评估所有项目要求
便携式增强现实用户界面中结合 BCI 和眼动追踪的共享机器人控制系统的用户评估
摘要：本研究通过将脑机接口 (BCI) 技术和眼动追踪集成到移动增强现实用户界面的共享控制系统中，评估了一种辅助机器人的创新控制方法。该系统旨在增强身体残疾人士的自主性，特别是那些因中风等情况而运动功能受损的人，利用 BCI 从脑电图信号和眼动追踪中解读用户意图以识别焦点对象，从而改进控制命令。这种集成旨在创建一种更直观、响应更快的辅助机器人控制策略。对现实世界的可用性进行了评估，显示出提高严重运动障碍患者自主性的巨大潜力。将控制系统与基于眼动追踪的替代方案进行了比较，以确定需要改进的领域。尽管 BCI 在最后阶段取得了可接受的成功率 0.83，但眼动追踪更为有效，成功率完美，完成时间始终更短（p < 0.001）。用户体验响应在 26 个问题中的 11 个问题中支持眼动追踪，其余问题没有显着差异，使用 BCI 的主观疲劳更高（p = 0.04）。虽然 BCI 性能落后于眼动追踪，但用户评估支持我们控制策略的有效性，表明它可以在现实条件下部署，并为进一步发展指明了道路。
多模式用户界面上的日记
摘要：视觉材料是一种广泛用于刺激创造力的工具。本文探讨了视觉刺激支持新手与多模式数字音乐界面的创造性参与的潜力。对24名参与者进行了一项实证研究，以比较图形分数的抽象和文字形式对新手创造性参与的影响，以及是否了解或未了解该分数中符号的含义对创意参与都有任何影响。结果表明，当没有了解参与者的设计时，抽象的视觉刺激可以为创造性参与提供有效的脚手架。发现提供有关视觉刺激的信息既具有优势又具有缺点，这在很大程度上取决于刺激的视觉风格。被告知字面视觉刺激的含义有助于参与者做出解释和获得灵感，同时获得有关抽象刺激的信息导致沮丧。定性数据表明，两种形式的视觉刺激都支持创意参与度，但在创作过程的不同阶段，并且提出了描述性模型来解释这一点。这些发现突出了视觉刺激在音乐制作过程中支持创造性参与的好处 - 一个多模式互动域通常涉及几乎没有视觉活动或没有视觉活动。
适用于 CT WiZ 中的用户界面/直接数据输入诊所
1.输入实际的疫苗接种时间。如果是当前时间，请双击此字段。2.在下拉菜单中选择接种者。如果缺少姓名，请提交帮助台工单。3.如果您输入了拒绝接种疫苗的信息，系统将进入此屏幕。4.从下拉菜单中选择您要接种的正确疫苗。此库存直接从您的现有库存屏幕中提取。5.当您选择疫苗时，身体部位、途径和剂量会自动预填充（如果它们不同，您可以更改它们）。6.如果您没有接种疫苗，或者需要删除疫苗，请勾选相应的复选框。7.患者级别资格将从人口统计屏幕自动填充到免疫接种屏幕上。如果需要，更新剂量级别资格。8.所有信息完成后，单击更新。所有接种的疫苗都会出现在患者的免疫接种主屏幕上。
语音用户界面的合作伙伴模型的跨文化验证
最近的研究已开始评估人们对语音用户界面（VUI）作为对话伙伴（称为合作伙伴模型）的看法。当前的自我报告措施仅在英语中可用，将研究限制在说英语的用户。为了改善用户样本和环境的多样性，我们对合作伙伴建模研究的信息进行了介绍，我们对非英语的西方（德语，n = 185）和东亚（日语，n = 198）的同类进行了翻译，局部和评估合作伙伴建模问题（PMQ）。通过验证性因素分析（CFA），我们发现该量表对我们的德国和日语翻译产生了等效水平的“优点拟合”，从而证实了其跨文化有效性。仍然，交流灵活性因子的结构并未直接在西亚和东亚人群中复制。我们讨论了我们的翻译如何对伙伴模型使用和设计的文化相似性和差异开放批判性研究，同时强调确保在文化环境中准确翻译的挑战。
AI驱动的用户界面中的道德考虑
1。简介什么是AI？AI是一个计算机科学领域，致力于创建智能系统，以模仿人类智能，从数据，原因中学习和做出决策。它包括机器学习，自然语言处理，计算机视觉和机器人技术。AI通过启用个性化，聊天机器人，自然语言处理（NLP），预测分析，语音用户界面（VUI），图像识别和行为分析来显着影响用户体验（UX）设计。在UX中使用AI通过创建直观，以用户为中心和引人入胜的体验来增强它。AI在用户体验设计中的潜在影响很大，具有各种应用程序，但是在这样做时的道德考虑也必须解决。人工智能（AI）近年来见证了许多进步，融入了我们生活的各个方面，并改变了我们与技术互动的方式。AI取得重大进展的一个领域是用户界面（UIS）的开发。AI驱动的UI提供了一系列好处，包括个性化的体验，提高效率和提高决策能力。但是，随着这些进步，还必须仔细检查和解决许多道德考虑。将AI集成到UIS中提出了有关透明度，问责制，公平，隐私和用户同意的重要问题。随着AI系统变得更加先进，理解和解释其决策过程变得越来越具有挑战性，从而导致人们对透明度和解释性的担忧。此外，AI驱动的UIS引入
连接测试：能源市场界面 (EMI) 用户界面 (UI)
本文档概述了作为受市场更新计划 (MRP) 影响的应用程序的连接测试阶段的一部分要执行的测试用例。在此测试阶段，主要目标是评估和验证系统的连接组件。综合功能测试阶段将安排在未来某个日期，不属于本次测试的范围。