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糖尿病交互式路径传单2月2024年
这些途径已被开发为临床医生需要在护理中治疗糖尿病患者的过程中进行的过程和关键决策的最佳实践例子。它们被设计为在一系列护理设置中易于在手持式设备和台式设备上查看。
机器人的交互式视觉任务学习
我们为机器人提供了一个可证明的框架，可以通过与人类用户的原位语言互动来学习新颖的视觉概念和视觉任务。compoter视觉中的先前方法已经使用了大型的预训练的视觉模式来推断新的对象为零，或者添加了新颖的概念及其属性和表示形式。我们扩展了专注于学习视觉概念层次结构的方法，并将这一能力进一步发展，以展示对机器人的新任务解决以及博学的视觉概念。为了使视觉识别学习者能够单发解决机器人技术任务，我们开发了两种不同的技术。首先，我们提出了一种新颖的方法，即Hi-viscont（任务的层次视觉概念学习者），该方法在概念层次结构中向其父节点增强了新颖概念的信息，该信息正在教授。此信息传播允许层次结构中的所有概念都可以更新，因为在不断学习的环境中教授新颖概念。其次，我们将视觉任务表示为带有语言注释的场景图。场景图允许我们创建一个现场的零射击任务零射击的新颖置换。结合了两种技术，我们在一个真实机器人上提出了一个示例，该机器人从与人类用户的原位互动中以一击学习视觉任务和概念，并概括地执行以零射击相同类型的新型视觉任务。我们将与机器人和其他必需的硬件亲自展示我们的工作相互作用的学习管道。如主会议pa的研究所示，我们的系统在正确地解决整个任务的概括方面达到了50％的成功率，基线的表现为17％，而没有任何能力将新颖的任务和概念推广到新任务。
互动智能中的生成人工智能...
抽象生成AI使用机器学习算法来识别现有数据的模式并生成内容。在教育的背景下，生成AI开发了遵循课程功能并自定义智能学习体验的新内容。这项研究是为了确定智能课堂管理流程的质量如何影响学生参与教育过程。研究中使用的框架是在教学，医学院和监测整个教学系统中使用的框架之一。这项研究通过强调智能教育的成功和将智能技术作为确保教育过程成功的关键指标的成功来填补这一知识差距。针对其预期的目标，该研究适用于426名学生和16名教师。研究中使用的研究方法是一种定性方法，它是使用教师和学生问卷进行的，以研究教师信仰之间的关系，
开放世界交互式个性化机器人导航
摘要 - 零击对象导航（ZSON）使代理能够在未知环境中朝着开放式摄制对象导航。ZSON的现有作品主要集中于遵循单个说明，以查找通用对象类，忽略了自然语言互动的利用以及识别特定用户特定对象的复杂性。为了解决这些限制，我们引入了零击交互式个性化对象导航（Zipon），在与用户进行对话时，机器人需要导航到个性化目标对象。要解决Zipon，我们提出了一个新的框架，称为开放世界交互式个性化导航（Orion）1，该框架使用大型语言模型（LLMS）来做出顺序决策，以操纵不同的模块以进行感知，导航和交流。实验结果表明，可以利用用户反馈的交互式剂的性能会显示出显着改善。但是，对于所有方法，在任务完成与导航和互动效率之间获得良好的平衡仍然具有挑战性。我们进一步提供了更多有关不同用户反馈表对代理商绩效的影响的发现。
构建具有互动感知的负担能力图
机器人需要了解他们的环境才能执行其任务。如果可以在封闭环境中预先编程的视觉场景分析过程，则在开放环境中运行的机器人将从与环境的互动中学习它的能力。此功能进一步为获得提供的图表开辟了道路，在该图中，机器人的动作能力结构了其视觉场景的理解。我们提出了一种方法，通过依靠互动感知方法和在线分类来建立此类负担图地图，并为配备两个具有7个自由度的武器的真正机器人进行在线分类。我们的系统是模块化的，可以从不同技能中学习地图。在提议的负担形式化中，行动和效果与视觉特征有关，而不是对象，因此我们的方法不需要事先定义对象概念。我们已经在三个动作原语和真实的PR2机器人上测试了该方法。
交互式经纪有限责任公司客户协议
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面向知识工作者的交互式信息辐射器的未来
摘要 ：信息辐射器 (IR) 在半公共场所提供特定于上下文的信息，一群人可以在工作或路过时看到这些信息。它们可以简化“开箱即用”的信息共享，培养意识和社会化，创造偶然性并增强协作。近期社会技术发展，例如永久混合工作环境的建立，以及人机交互 (HCI) 领域的进步，例如增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR) 的出现，可能会影响 IR 的使用方式，甚至挑战其实用性。在本文中，我们将讨论这些发展及其对未来几十年在知识工作背景下设计和使用 IR 的可能影响。我们认为 IR 可能仍将是未来办公环境的重要组成部分，提供意识、支持偶然性并为配对和非正式交流构建一个情境化的社交场所。使用新的显示和交互技术（例如 AR），它们甚至可能通过实现流畅的工作场景而变得更加重要。
基于人工智能和网络的交互式大学咨询聊天机器人
框架 [10] 3. 拟议系统 3.1 项目范围 该聊天机器人是一个基于人工智能的聊天机器人，它以音频或文本格式接收用户的问题，将音频转换为文本格式，尝试通过使用 NLP 处理文本来理解问题，并找到问题的适当答案。 在自然语言处理中，人类语言被分成几个部分，以便可以在整个对话的背景下分析和理解语句的语法结构和这些部分的含义。 这使得计算机能够像人类一样阅读和理解口头或书面文本。 例如，当聊天机器人收到“学院有多少个系？”的问题时，它会回答“学院有 6 个系”。 主要目标是通过将回答访客对学院的疑问的责任转移到聊天机器人来减轻学院教职员工的负担，通过创建一个基于网络的聊天机器人，该聊天机器人可以与学院网站结合，并可以回答用户的文本和基于音频的查询。目标是为访客和教职员工提供一种快速简便的方式来解答他们的疑问，并为开发人员提供将新信息纳入聊天机器人信息库的方法。 3.2 用户类别和特征 根据用户查询聊天机器人的方式，此应用程序将用户分为两类： 1. 文本 - 这些用户通过在文本框中键入来提供文本格式的输入。 2. 音频 - 这些用户以音频格式提供输入，然后首先将其转换为文本格式或由聊天机器人服务器进行处理。
智能交互式写作助手的设计空间
在我们这个技术飞速发展的时代，写作助手的研究领域在各个研究社区中变得越来越分散。我们试图通过提出一个设计空间来应对这一挑战，作为一种结构化的方式来检查和探索智能和交互式写作助手的多维空间。通过大型社区合作，我们探索了写作助手的五个方面：任务、用户、技术、交互和生态系统。在每个方面，我们通过系统地重新审查 115 篇论文来定义维度（即一个方面的基本组成部分）和代码（即每个维度的潜在选项）。我们的设计空间旨在为研究人员和设计师提供一个实用的工具来导航、理解和比较写作助手的各种可能性，并帮助他们设想和设计新的写作助手。