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以人为本的设计如何塑造以数据为中心的人工智能？
随着机器学习架构的稳定，方法论转向以数据为中心的人工智能 (DCAI) — 设计训练数据特征，同时保持模型不变以实现所需的行为和性能。我们认为，这种转变是实现以人为本的人工智能的一条有希望的道路。根据与行业从业者的定性调查（访谈和实验室内共同设计研究），我们发现当前的人工智能开发实践中没有重视数据，并且针对工程任务而不是最终用户进行了优化。从我们的研究中获得的见解表明，HCI 从业者利用成熟的用户研究和设计技术来围绕人类需求进行人工智能开发。以设计探针形式提供的最终用户数据是 HCI 和 AI 从业者在系统设计上进行协作的通用语言。
移动目标——人机交互的演变
HCI 通常被狭义地用来指代某一学科的工作。我将其定义得非常广泛，涵盖了四个学科的主要研究线索：人为因素、信息系统、计算机科学和图书馆与信息科学。稍后，我将讨论简单术语的使用差异如何使探索文献变得困难。在这里，我将解释我对主要学科标签的使用。CHI（计算机-人机交互）的关注点比 HCI 更窄；CHI 主要与计算机科学、计算机协会特别兴趣小组 (ACM SIGCHI) 以及后者的年度 CHI 会议相关。我交替使用人为因素和人体工程学，并将该学科称为 HF&E。 （有些作者将人体工程学定义得更狭隘，只限于硬件。）1992 年，人类因素学会 (HFS) 更名为人类因素与人体工程学学会 (HFES)。IS（信息系统）是指管理学科，也被称为数据处理 (DP) 和管理信息系统 (MIS)。我按照通常的说法将组织信息系统专家称为 IT 专业人员或 IT 专业人士。LIS（图书馆和信息科学）代表了一个旧领域，具有新的数字化身，包括重要的 HCI 研究。在采用 IS 的情况下，我不会缩写信息科学，该学科通常简称为“信息”，如“信息学院”或“信息学院”。
信息呈现的高级多模式解决方案
1. HRP 风险和已解决的差距 本文回顾的工作解决了与人机交互 (HCI) 不足风险相关的几个差距，包括差距 HCI-03，“我们需要 HCI 指南（例如，显示配置、屏幕导航）来缓解长时间太空飞行的性能下降和操作条件”，并将其输入到后续任务“长期信息系统/多模式信息验证”下。 在差距 HCI-06 下：我们需要指导方针来确保机组人员即使在自主操作时也能及时收到完成必要任务所需的所有信息。 它也与差距 HCI-04 非常相关，“我们需要了解如何将新兴的多模式和自适应显示和控制技术最好地应用于拟议的长期 DRM（设计参考任务）操作的 HCI 设计中。” 该报告的一个具体目标是帮助制定包括多模式信息显示在内的新研究征集所涵盖的主题。该报告将通过评估目前已知的多模式自适应信息系统，包括结合多种模式以实现最有效信息显示的最佳实践，帮助缩小 HCI-03 和 HCI-04 之间的差距。该报告将对长期任务的潜在多模式显示技术进行分析，特别是将重点关注它们在 EVA 活动中的潜在作用。开发界面指南中的潜在问题
一种基于CNN检测虚拟现实的就地的方法
行动识别是推断时间序列数据（即视频序列。近年来，由于深度学习技巧的范围，机器学习的这一范围近年来取得了很大的进步。行动识别的用法是广泛的。它可以用于医疗场中，例如在秋季检测中。，也可以用于监视目的。动作识别的另一个重要用途是在人类计算机相互作用（HCI）的领域。在HCI中，我们关注的是设计Humans和计算机之间交流的最有效和直观的方式。这样的直观技术是使用手势进行相互作用。这取决于对用户执行的操作的成功识别。虚拟现实（VR）是HCI的一个子域，最近在研究中复兴。虽然在VR的许多方面都完成了许多开创性的工作，但仍然存在的一个空旷的问题是运动的问题。许多VR体验试图将有限的可用物理空间映射到更大的虚拟空间。这意味着不可能进行物理和虚拟身体翻译的一对一映射。解决了这一点，已经提出了许多人工运动技术，即传送，头部倾斜，在适当的位置等等。，将其行走在适当的位置是可以诱导更高水平的存在[2]，这在VR中是非常可取的。现有
以人为本的公平负责任的人工智能方法
摘要 随着人工智能改变了组织和政府的决策方式，确保这些系统按照不同用户和群体认为重要的价值观运作变得越来越重要。研究人员提出了许多算法技术来形式化统计公平性概念，但新兴研究表明，人工智能系统必须考虑到它们将嵌入的现实世界环境，才能真正公平地运作。这些发现呼吁将研究重点扩展到统计公平性之外，包括对人工智能系统人类用途和社会影响的基本理解，这是人机交互社区的核心主题。人机交互社区可以贡献新的理解、方法和技术，将人类价值观和文化规范融入人工智能系统；解决人类在开发和使用人工智能时的偏见；并赋予个人用户和社会审核和控制人工智能系统的能力。我们的目标是汇集人机交互、机器学习和人工智能以及社会科学领域的学术和行业研究人员，制定公平和负责任的人工智能系统的跨学科研究议程。该研讨会将以人工智能和机器学习会议上以前的算法公平性研讨会为基础，为未来的创新规划研究和设计机会，并在各个社区中传播它们。
BTI 应力对 FDSOI MOSFET 射频小信号参数的影响
最近，随着无线技术的快速发展，人们对射频操作下纳米级设备的性能和可靠性表征的兴趣日益浓厚。到目前为止，直流可靠性方法被广泛使用，在大多数情况下都需要保护带。然而，随着技术达到缩放极限，设备被推向更高的性能和更严格的保护带。因此，随着可靠性和性能的提高，表征设备老化不仅在传统直流操作方面，而且在动态和高频操作方面也变得越来越重要[1]。BTI 和热载流子注入 (HCI) 是金属氧化物场效应晶体管 (MOSFET) 中的两种主要退化机制。HCI 得到了广泛的研究，其对小信号参数的影响之前已有报道[2]、[3]。从 S 参数表征方面对 HCI 退化的研究使我们能够揭示和监测在传统直流表征方法下看不到的高频参数变化[3]。S 参数表征也有助于理解退化机制和各种应力条件引起的潜在物理扰动效应。然而，据我们所知，目前还没有关于 BTI 对 RF MOSFET 小信号行为影响的报道。为了全面理解和模拟各种应力模式引起的小信号行为，有必要评估晶体管在动态和高频操作下的 BTI 效应。在这项工作中，我们研究了 BTI 应力对全耗尽绝缘体上硅 (FDSOI) MOSFET 小信号参数的影响。
基于眼动的人 - 计算机...
1,2,3,4 Mahaguru技术研究所，Kattachira摘要：人类计算机互动（HCI）重点关注人员与计算机之间的界面和互动。 HCI的主要目标是设计一个使人们以新颖方式与计算机互动的环境。 人们用来互动的最重要方法之一是眼动和眼睛眨眼，尤其是对于身体残疾的人。 本文基于眼睛眨眼和面部运动提出了一种屏幕上的计算机交互方法。 这两个主要组成部分是图像处理，以检测眼睛，面部运动和闪烁的眼睛。 面部图像由计算机的相机捕获，然后用于确定眼睛位置和尺寸。 这是根据著名的“ 68点”和面部检测方法的面部网格系统完成的。 在此系统中使用眼睛眨眼来输入类似于用户按下键盘上的“ Enter”按钮的字符，并且使用面部运动来移动光标类似于使用鼠标的使用。1,2,3,4 Mahaguru技术研究所，Kattachira摘要：人类计算机互动（HCI）重点关注人员与计算机之间的界面和互动。HCI的主要目标是设计一个使人们以新颖方式与计算机互动的环境。人们用来互动的最重要方法之一是眼动和眼睛眨眼，尤其是对于身体残疾的人。本文基于眼睛眨眼和面部运动提出了一种屏幕上的计算机交互方法。这两个主要组成部分是图像处理，以检测眼睛，面部运动和闪烁的眼睛。面部图像由计算机的相机捕获，然后用于确定眼睛位置和尺寸。这是根据著名的“ 68点”和面部检测方法的面部网格系统完成的。在此系统中使用眼睛眨眼来输入类似于用户按下键盘上的“ Enter”按钮的字符，并且使用面部运动来移动光标类似于使用鼠标的使用。
Microsoft Word - VoiceRobotControlTechRep_v15 _Formatted_1.doc
摘要 - 本文概述了使用语音、手势和人机界面 (HCI) 控制的机器人遥控系统。该系统由三个基本软件组件组成，包括 (a) 从多个输入获取和识别控制命令、(b) 客户端-服务器网络通信和 (c) 机器人及其手臂的命令融合和执行。控制命令识别的输入来自 (1) 有线或无线麦克风、(2) 安装在人臂上的有线方向传感器和 (3) HCI 设备，例如鼠标、键盘或带有控制命令序列的文本文件。手势命令集基于美国海军用于在地面导航飞机的词典。多个命令的融合通过 (a) 分析时间延迟和 (b) 为命令和发出这些命令的客户端分配不同的优先级来执行。在机器人执行选定命令之前，会考虑一致和冲突的命令。对于紧急控制，视频信号会发送到监控站。
人类机器人交流.pdf-智能用户界面
▪HRI是HCI的子场，其中包括一个物理，具体的实体 - 机器人。▪由于包括身体运动，传感器以及了解人类社会暗示的需求，HRI的挑战通常会更加多样化。▪主要区别：