XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System互动学习
6KVA-36V互动-Charger-user-Manual.pdf
加载连接。它是右侧，三道连接器块。负载，例如您的家庭用品电缆，应在此处连接。使用至少4mm 2线。实时必须连接到左侧连接器，中性连接到中间连接器，然后接地到右侧连接器。主/发电机连接。它是左侧，三路连接器块。来自国家电网（ESKOM）或您的发电机输出的电源应在此处连接。使用至少4mm 2线。实时必须连接到左侧连接器，中性连接到中间连接器，然后接地到右侧连接器。发电机启动。这是两条连接器块。它连接到1安培继电器。当发电机必须关闭时，此触点是打开的，如果必须运行发电机，将关闭。如果您的发电机具有自动启动开关，则可以使用此继电器来启动和停止发电机。
基于广泛的用户互动
摘要：当代社会中简短的视频应用程序的普遍存在是由于在移动设备上广泛采用Tiktok的概括而来的。该平台不断升级的用户率和参与时间持续时间表明其影响不断增长。本文研究了Tiktok算法处理广泛的数据集以策划和推荐用户偏爱的内容的能力。通过大学人群中各个年龄人口的一系列调查和分析研究进行，这项研究强调了元数据标签的关键作用和该平台的自主增强算法。By harnessing advanced machine learning and artificial intelligence technologies—such as Graph Neural Networks (GNN), Reinforcement Learning (RL), Temporal Convolutional Networks (TCN), Natural Language Processing (NLP), Generative Adversarial Networks (GANs), and Attention Mechanisms—TikTok effectively tailors its algorithmic learning to user interactions.这种战略整合允许逐步完善用户建议，促进个性化的内容交付，同时确保隐私并提高内容和用户参与度的整体质量。该研究的发现表明，这些技术整合使Tiktok能够更准确地辨别用户的偏好，从而促进提供更多引人入胜且相关的内容。最终，这些改进对平台上的用户体验的丰富具有重大影响。
1。与语言的视觉互动
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。
家庭互动计划
被确定为孩子的母亲或照料者所需的监督。父母 /照顾者（1）的名称已预先填充与孩子的人管理记录相关的人的名字，并在父母信息选项卡上确定为孩子的母亲或孩子的监护人（1）。用户能够记录作为下拉字段所需的最低监督水平。输入频率字段，并允许用户记录允许的联系人的频率。允许的最低限制位置也是下拉字段。用户还能够记录负责提供父母/照顾者访问监督的机构或人员。如果没有人在孩子的人管理记录的“父母信息”选项卡上记录为孩子的母亲或孩子的监护人（1），则该名称将预先填写为N/A，并且所有字段将被禁用。最后，用户能够记录负责提供父母/照顾者访问的监督的机构或人员。如果检查了寄养家庭，亲戚或其他，则需要并输入复选框旁边的文本字段。
AFTC 互动学生手册
解释 * 任务知识量表值可以单独使用，也可以与任务绩效量表值一起使用，以定义特定任务的知识水平。（例如：b 和 1b） ** 学科知识量表值单独使用，以定义与任何特定任务不直接相关的学科或多个任务共有学科的知识水平。（#）表示此任务是在与 3F5X1 AFSC 的初始技能培训中联合教授的。注意：不适用于 5 级或 7 级课程。‐ 此标记单独使用，而不是量表值，以表明课程或 CDC 中未提供任何熟练程度培训。X 此标记单独用于课程列中，以表明需要培训，但由于资源限制而未提供培训。注意：显示熟练程度代码的所有任务和知识项目都是在战争期间训练的。
从自然互动和大型语言模型中对人形机器人行为的增量学习
摘要 - 自然语言对话框是直观人类机器人相互作用的关键。，它不仅可以用来表达人类的意图，而且可以传达改进的指示，如果机器人无法正确理解命令。非常重要的是，将机器人赋予以渐进的方式从这种互动经验中学习的能力，以使他们能够改善自己的行为或避免将来犯错。在本文中，我们提出了一个系统，以从自然相互作用中实现复杂行为的增量学习，并证明其在人形机器人上的实现。基于最新进展，我们提出了一个系统，该系统基于使LLM能够在交互式控制台中生成Python语句以调用机器人感知和动作的互动式陈述的想法，从而将大型语言模型（LLMS）用于机器人行为的高级编排。通过将人类指示，环境观察和执行结果馈送到LLM，从而封闭了交互环路，从而告知下一个陈述的生成。具体来说，我们引入了增量提示学习，这使系统能够从错误中进行交互学习。为此，LLM可以将另一个负责基于人类反馈的当前交互的LLM调用。然后将改进的交互作用保存在机器人的内存中，从而在类似的请求中检索。我们将系统集成到人形机器人ARMAR-6的机器人认知结构中，并通过证明广义的渐进学习知识来定量（模拟）和定性（模拟和现实世界中）评估我们的方法。
深度学习技术用于人类计算机互动中的手势识别和运动控制
摘要。随着科学和技术的快速发展，人力计算机的互动已成为一个引起极大兴趣的领域。深度学习是人工智能的重要技术，近年来在人类计算机互动领域取得了重大进展。本论文专门研究在手势识别和运动控制的应用中对人类计算机相互作用中深度学习技术的研究。首先，引入了深度学习的基本原理和手势识别和运动控制的背景知识。然后，它讨论了该领域深度学习模型的优势以及当前的挑战。根据理论分析，本文提出了基于深度学习技术的手势识别和运动控制方法。通过实验证明了该方法的有效性和实用性。研究结果表明，深度学习技术在手势识别和行动控制中具有巨大的潜力，这为人类计算机交互领域带来了新的可能性，并且在促进人类计算机交互技术的发展方面具有重要意义。
肌肉指导的吉他踏板：通过表面肌电图和深度学习探索互动策略
本文探讨了一种与吉他踏板进行传统互动的方法。通过分析通过表面肌电图（SEMG）可穿戴传感器跟踪的肌肉收缩，我们旨在调查如何动态跟踪吉他手的声音意图，以自动控制吉他声音。基于双向长期记忆的两个复发性神经网络被删除，以实时分析SEMG信号。该系统被设计为一种数字乐器，可在初始培训过程中向每个用户校准。在培训期间，音乐家提供了他们的手势词汇，将每个手势都带到相应的踏板预设中。最有效的特征与最佳肌肉相当，以优化系统的学习率。通过一项用户研究评估了该系统，其中包括七个专家吉他手。sults表明，平均而言，参与者赞赏该系统的基础概念，并认为它能够促进其创造力。
课堂互动地理：课堂互动中的空间与时间可视化
这是 Taylor & Francis 在《教育技术研究杂志》上发表的一篇文章的已接受手稿，可在线获取：Shapiro, BR, & Garner, B. (2021)。课堂互动地理：课堂互动中的空间和时间可视化，《教育技术研究杂志》，DOI：https://doi.org/10.1080/15391523.2021.1927265 Taylor & Francis 的免费在线打印件可从以下网址获取：https://www.tandfonline.com/eprint/FFWMB5MSWWB7PZFJI3I2/full?target=10.1080/1539152 3.2021.1927265