什么是活动理论,它将如何使人类计算机相互作用的研究受益?本书解决了这些问题。许多HCI研究人员渴望超越传统认知科学的范围,但尚不清楚确切地搬进哪个方向。本书探讨了HCI研究的一种替代方法:活动理论,一个研究框架和一组源自1920年代苏联心理学的观点。正如HCI研究涉及设计和评估的实际问题一样,一开始活动的活动理论家已经满足了实际需求,将他们的研究工作应用于精神和身体残障儿童的问题,教育测试,人体工程学和其他领域。遵循辩证法唯物主义的领导,活动理论的重点是实践,这消除了将``应用''与``纯粹的''科学区分开的必要性 - 理解现实世界中的日常实践是科学实践的目标。
PCIT 通过“辅导”课程进行,在此期间,您和您的孩子在游戏室,而治疗师在观察室通过单向镜和/或实时视频观察您与孩子的互动。您佩戴一个“耳塞”设备,治疗师通过该设备对您正在学习的管理孩子行为的技能进行即时辅导。
情绪已经在HCI中进行了二十年的研究,并有兴趣感应,表达,传输,建模,体验,可视化,理解,构造,调节,操纵,操纵或适应人类人类和人类计算机互动中的情感。这个关于人类计算机互动中情感未来的CHI 2022研讨会汇集了培养的研究人员,汇集了有关HCI迄今情绪研究的研究,并探索了可能的未来。通过小组讨论和协作猜测,我们将解决以下问题:数字技术与人类情感之间的关系是什么?情感在HCI研究中扮演着什么角色?HCI研究人员应该如何概念化情绪?HCI研究人员何时应该使用情感的跨学科理论或创造新理论?可以为特定的情感设计,并且这些知识可能在哪里应用?公展研究对设计,道德和福祉的影响是什么?人类计算机互动中情感的未来是什么?
但是现在,尽管文字处理尚未完成分析,但可用性的前沿已经因为新应用程序和新界面技术的开发和引入而不断向前推进。电子邮件和计算机会议支持等通信应用程序所带来的可用性挑战远比文字处理向非程序员扩展所带来的挑战更加多样化。在当前技术中,多个用户通过极其不同的工作站类型协作访问多个应用程序。就在这些新领域的可用性问题得到阐述和探索的同时,前沿原型正在引入手势(例如手写)和语音输入以及交互式视频输出。这些新发展正在整个行业中以更快的速度、更广泛地发生,并随着时间的推移影响更多的用户。
是指发生或超过给定的洪水幅度之间的平均时间间隔。预计每10年平均每10年一次超过10年的ARI洪水。预计每100年平均每100年一次超过100年的ARI洪水。AEP是ARI表示为百分比。向后岸范围从swash限制到陆地。berm a沿海堤防是由于波动通过波动的陆上行动而在海滩上形成的几乎水平的岸平行脊。berms。集水区排水到站点。它始终与特定位置有关,可能包括支流溪流和主要水路的集水区。沿海危害一个术语,可以集体描述由沿海或海洋学过程驱动的自然环境的身体变化和影响。Delta在淡水源进入河口水体设计洪水泛滥的地点是一种概率或统计估计,通常基于某种形式的洪水或降雨数据的分析。平均复发时间间隔或超出概率归因于估计排放,随着时间的推移,按体积测量的水流量率。应该与流量的速度或速度区分开,这是对水的移动速度而不是移动的速度的衡量标准。嵌入一个沿海凹痕,这已经通过过去的海平面上升而淹没,并且没有被沉积物显着填充。Estuary The seaward limit of a drowned valley which receives sediment from both river and marine sources and contains geomorphic and sedimentary conditions influenced by tide, wave and river processes Flood Relatively high stream flow which overtops the natural or artificial banks in any part of a stream, river, estuary, lake or dam, and/or overland runoff before entering a watercourse and/or coastal inundation resulting from elevated sea levels and/or海浪超过海岸线防御。洪水危害生命的潜在风险和洪水引起的肢体。洪水危害结合了洪水深度和速度。
2方法和方法4 2.1协作牛群研究项目。。。。。。。。。。。。。。。。。4 2.1.1牛群项目:人类和机器人群互动。。4 2.1.2牛群多人原型的概述。。。。。。。。5 2.2开发,测试和评估解决方案的方法。。。。。。。8 2.3用户研究方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 2.3.1视觉模拟量表(RM1)。。。。。。。。。。。。。。。。。9 2.3.2情况意识全球评估技术(RM2)。。10 2.3.3 NASA任务负载索引(RM3)。。。。。。。。。。。。。。。。10 2.3.4 emocard(RM4)。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 2.3.5单一轻松问题(RM5)。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 2.3.6人类计算机信任量表(RM6)。。。。。。。。。。。。。11 2.3.7半结构化访谈(RM7)。。。。。。。。。。。。。。。12
我的目标是构建可以帮助实现现实任务的人的交互式AI系统,例如使机器人能够根据语言教学“洗衣服”执行家庭任务,或者允许数字助手通过与他们交谈来帮助盲目的视觉挑战。为了构建类似的系统,我进行了跨学科研究,该研究涵盖了计算机视觉,自然语言处理和机器人技术的交集。我的研究重点是基础:将语言与感知(主要是视觉)和动作联系起来,使机器能够理解物理世界的语义。通过整合这些不同学科的见解,我试图促进可以看到,交谈和采取行动的AI代理的发展,从而为解决社会需求并推动AI能力界限的解决方案做出了贡献。视觉是人类智力最重要的方式之一。为了弥合视觉和语言之间的差距,我开发了视觉上的交互式系统,这些系统可以与人类有关图像的连续沟通[1,2,3]。训练这些系统的主要瓶颈是缩放视觉接地的对话数据的困难。为了应对这一挑战,我引入了一种新方法,该方法会自动生成有关从网络获得数百万张图像的合成对话数据。通过利用综合数据来训练视觉接地的对话系统,我发现它们在与人交谈时会对图像产生准确而强大的响应。我已经将基于图像的系统扩展到基于视频的交互式系统[4]。我们提出了一种方法,以有效地融合以语言为基础的时间和空间信息,考虑到视频数据的独特属性。幼儿不仅通过感知来了解物理世界的语义,而且还通过与环境互动来操纵他们的感知[5]。这种观点帮助我将视觉扎根的系统扩展到体现的AI系统[6,7,8],这些系统通过与人类的语言互动执行现实世界任务。我的工作专注于语言引导的机器人操纵,在该机器人手臂上应根据人类用户的自然语言指导来操纵对象。我研究了一种新的方案,其中初始指令在不提及目标对象的情况下模棱两可。体现的系统应通过查看和与用户对话来消除目标对象。我的工作成功 - 完全与人类互动以最小的互动来执行真实的任务。
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