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ACM 参考格式：Clara Kliman-Silver、Tiffany Knearem 和 Joseph Wheeler。2022 年。自动化和灵感：了解人工智能在用户体验设计工具中的价值。在 CHI 计算机系统人为因素会议 (CHI '22) 的 InContext：未来用户体验设计工具研讨会论文集上。ACM，纽约，纽约州，美国，3 页。
未来的设计工具将由人工智能驱动，这些矛盾需要得到解决。因此，我们需要考虑人工智能如何融入支持知识工作的设计工具（即旨在支持用户创作过程的设计工具），以及人工智能如何激励设计师为用户创造新体验，而不会削弱人们对人工智能驱动系统的信任。虽然之前关于人工智能在用户体验（UX）工具中的作用的研究有些有限，但我们可以从关于人工智能在其他创意环境中的作用的研究中汲取教训。例如，对艺术家与人工智能绘图工具合作的研究表明，创意人员更喜欢一定程度的自主权，并希望“检查”人工智能创作的作品[4]。另一项研究发现，人工智能可以作为新艺术体验的灵感来源。研究人员创建了一个深度神经网络，学会了将艺术风格转移到其他图像上，例如，2016 年开发的一项算法探索将文森特·梵高的《星夜》的风格转移到了一幅鸭子画上。反过来，这种探索又引发了一系列视觉艺术和视频领域的艺术探索 [1]。同样，研究人员训练人工智能模型，使其发挥更客观的“第三只眼睛”的作用，帮助艺术史学家自信地识别和解释艺术作品 [6]。对于创意写作等更复杂的创作过程，辅助创意写作过程的工具已经利用众包工作者作为“自动化器”来产生故事创意，帮助作家畅所欲言 [3]。同样，一个面向视觉艺术家的人工智能绘图工具发现，艺术家愿意将某些琐碎的任务委托给人工智能，但不太愿意让人工智能“驱动”创作过程 [4]。虽然这些现有的作品是人工智能驱动的系统或创意写作方面的准系统如何补充现有创作实践的例子，但用户体验设计师如何看待旨在支持其创作过程的人工智能驱动工具仍不得而知。随着我们越来越多地了解将自动化引入设计过程的机会，我们已经开始发现人工智能对设计师有帮助的用例。我们将自己定位为人工智能的倡导者，通过自动化繁琐的任务和/或作为用户创作过程的助手提供灵感来支持设计师。我们的研究结果支持这一观点，即自动化必须向用户解释；即设计师应该能够发现哪些操作会影响设计工具中人工智能驱动的体验，并且应该能够审查人工智能系统产生的工作[5]。虽然这些想法正在兴起，但人们对人工智能的信任这一一般概念已被探索为用户接受人工智能驱动系统的关键[2]。
2050 年湾区规划 圣克拉拉县概况
变革性基础设施项目是该计划 35 项战略的一部分，在圣克拉拉县，这些战略包括区域铁路网络的扩建和现代化以及对海平面上升影响的保护。这些投资包括 BART 延伸至硅谷和州立公路 237/山谷交通局复原项目。以下页面包含有关圣克拉拉县的一系列战略和基础设施投资的更多信息。要了解该计划的增长地理或阅读该计划，请访问 planbayarea.org/finalplan2050。
ENGIE Clara Domus
C3.ai 和 ENGIE 合作了 16 周，将 C3.ai 能源管理作为“Clara Domus”解决方案应用于意大利北部的 600 多个公共设施，以满足意大利经济和财政部 (MEF) 确定的业务需求。在下一阶段，ENGIE Italy 将把 Clara Domus 扩展到数千个设施，以造福城市和其他公共客户。
南圣克拉拉县雨水资源计划
ASBS 具有特殊生物意义的区域 流域计划 中央海岸流域水质控制计划 BMP 最佳管理实践 CEQA 加州环境质量法案 CIP 首都改善计划 COC 关注社区 CWA 清洁水法案 DAC 弱势群体 DDD 二氯二苯二氯乙烷 FEMA 联邦紧急事务管理局 GIS 地理信息系统 GSI 绿色雨水基础设施 IRWM 综合区域水资源管理 IRWMG 综合区域水资源管理组 IRWMP 综合区域水资源管理计划 MS4 市政独立雨水下水道系统 MTC 大都会交通委员会 PCBs 多氯联苯 ROW 通行权 RWMG 区域水资源管理组 RWQCB 区域水质控制委员会 南县 南圣克拉拉县 SSURGO 土壤调查地理数据库 SWRP 雨水资源计划 TAC 技术咨询委员会 TDS 总溶解固体 TMDL 最大日负荷总量 USGS 美国地质调查局 谷地水 圣克拉拉谷水区 WAAP 废物负荷分配达标计划