XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System互动的
人类互动的接口
人类在我们专业和个人生活的许多领域中越来越多地与AI系统互动。但是，这些相互作用并非无缝，使人们感到沮丧，或者在最坏的情况下受到AI技术的伤害。在这项以研究为重点的课程中，我们将探讨人类计算机互动，人工智能和以人为以人为中心的设计的跨学科观点，以调查如何构建和评估旨在与人互动的AI系统。它旨在涵盖广泛的主题，同时还提供实用的工具，技术和方法来设计支持人类交互的软件接口。本课程的主题是围绕五个主题构建的，首先是讨论早期和现代的人类机器互动方法，然后是设计指南和原理，人类AI团队（包括在环境系统中），人与AI代理商之间的反馈机制，以及与负责任的和负责任的和可信赖的AI AI II的发展。
人类计算机互动的历史
- 个人存储所有个人书籍，记录，通讯等的设备 - 通过索引，关键字，交叉引用迅速检索的项目，... - 可以用保证金注释，评论，评论... - 可以通过材料构建和保存一条小径（链路） - 充当外部记忆！
测量与人互动的自满情绪...
随着机器学习的进步，自主代理越来越能够驾驭不确定的作战环境，就像多域作战 (MDO) 范式中的情况一样。与人类合作时，自主代理可以根据任务要求和合作伙伴（无论是人类还是代理）采取的行动，灵活地在被动旁观者和主动执行者之间切换。在许多任务中，训练有素的代理的表现可能会超过人类，部分原因是代理的表现不太可能随着时间的推移而下降（例如，由于疲劳）。这种潜在的性能差异可能会导致自满，这是一种由对自动化系统的过度信任定义的状态。本文研究了自满在人机团队中的影响，其中代理和人类在模拟版本的捕食者-猎物追击任务中具有相同的能力。我们使用各种量表比较人类对自满和信任倾向的主观衡量标准，并通过与任务期间采取的行动相关的各种指标量化自满，以验证他们的信念，这些指标与可靠性水平不同的训练有素的代理一起执行任务。通过评估自满对绩效的影响，我们可以将人类在此任务中的表现一定程度上归因于自满。然后，我们可以考虑个人的自满度量，以定制他们的代理队友和人类在环要求（以最小化或 c
与残疾人互动的良好实践指南
的上下文和听众。原理原理表示为含义，表示为表示表示表示含义屏障 ���������������������������������������������������������������������������������������������32 Language and定义的定义是定义的定义的定义Resources Resources ������农业研磨设计。..........。......。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。ar .�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.43
金属辅助互动的性质划分 -
图1。发现MSI方程和预测。（a）开发可衍生的MSI方程，包括数据收集，功能工程，描述符识别和物理推导。（b）收集|𝐸adh |文献中的金属支持系统（金属作为X轴，作为Y轴支撑）。x轴（y轴）中金属（氧化物）的排列是根据其|𝐸adh |进行的。 。（c）（b）恢复的图像通过|𝐸adh |填充白点|由等式预测。1。（d）在| 𝛽2·Mm̅|跨越二维空间内的金属氧化物系统的分布和| 𝛽1·𝑄mo |对于所有考虑的实验金属氧化物系统。轮廓线表示|𝐸adh |的增量在60 mev/Å2。选定的感兴趣的催化系统以不同的颜色突出显示。
改善与土著人民互动的路线图
森林服务研究与发展由国家华盛顿办事处（WO），5个研究站（南部，北部，落基山，太平洋西北和西南太平洋），两个国家实验室（森林产品和国际部落林业研究所）以及森林清单和分析（FIA）计划组成。R＆D管理了81个实验森林和范围，雇用了近1,500名员工，其中500名是研究科学家，多年来，他们发表了超过59,000名同行评审出版物。每个站都由各种研究工作单位（RWUS）组织，该单位（RWUS）在既定的研究宪章下运作，其目标和目标与特定的RWU相关。此路线图改善了与土著人民的参与，打算为与土著人民合作的所有研发提供指导和建议。它还提供了有关六个重要目标的更新细节，以通过活着的文件继续改善研发部落参与度和有效的协作研究，并与每个电台的知识渊博的部落关系人员建立联系，他们可以联系和支持所有科学家。
深入了解社交互动的神经生物学
社会行为对于动物的生存至关重要，下丘脑神经肽催产素 (OXT) 对结合、养育和决策有重大影响。多巴胺 (DA) 由腹侧被盖区 (VTA) 多巴胺能神经元释放，调节中脑边缘系统中的社会线索。尽管对 OXT 和 DA 在社会行为中的作用进行了广泛的独立探索，但对它们相互作用的研究却很少。这篇叙述性综述整合了人类和动物研究（尤其是啮齿动物）的见解，强调了最近关于社会行为中 OXT 或 DA 系统的药物操纵的研究。此外，我们还回顾了将社会行为与血液/大脑 OXT 和 DA 水平相关联的研究。行为方面包括社交能力、合作、配对和父母照顾。此外，我们还提供了关于社会压力、自闭症和精神分裂症动物模型中 OXT-DA 相互作用的见解。重点关注 OXT 和 DA 系统之间的复杂关系，以及它们在生理和病理条件下对社会行为的集体影响。了解 OXT 和 DA 失衡对于揭示精神疾病中观察到的社交互动和奖励处理缺陷的神经生物学基础至关重要。
语言_建立互动的 4I 策略
Hanen More Than Words 计划是一项家长培训计划，旨在帮助家长提高对自闭症的认识，并了解自闭症儿童如何发展社交沟通技能。该计划为家长提供了在与孩子日常互动中使用的实用策略。该计划的目的是改善亲子关系；培养父母与子女之间的沟通技巧；促进儿童与家人、同龄人和照顾者/教育者之间的沟通。
人类CP互动的基本设计原理
Klaus Bengler，慕尼黑技术大学Werner Damm，德国Ossietzky University Oldenburg的Carl，DLR，德国Andreas Luedtke，DLR-未来移动性系统工程研究所，Oldenburg Reiger Jochem，Ossietzky Oldenburg Benedikt，DLR，DLR - DLR - dlr -Institute future Mosmitility- Bianca Biebl，慕尼黑马丁·弗里布尔（Mumich MartinFränzle）莱恩·福雷斯特（Laine Forrest），范德比尔特大学塞巴斯蒂安·莱恩霍夫（Sebastian Lehnhoff），奥塞兹基大学奥尔登堡的卡尔·亚历山大·普特茨纳（Alexander Pretschner），慕尼黑大学阿斯特里德·拉科夫（Astrid Rakow），奥斯蒂兹基大学奥尔登堡·丹尼尔·桑塔格（Ossietzky University）的卡尔·奥斯顿堡·桑塔（Carl） Janos Sztipano VI TS，范德比尔特大学Maike Schwammberger，Mark Schweda和Anirudh Unni，来自Ossietzky University Oldenburg Eric Veith的Carl，Offis e。 V.，OldenburgKlaus Bengler，慕尼黑技术大学Werner Damm，德国Ossietzky University Oldenburg的Carl，DLR，德国Andreas Luedtke，DLR-未来移动性系统工程研究所，Oldenburg Reiger Jochem，Ossietzky Oldenburg Benedikt，DLR，DLR - DLR - dlr -Institute future Mosmitility- Bianca Biebl，慕尼黑马丁·弗里布尔（Mumich MartinFränzle）莱恩·福雷斯特（Laine Forrest），范德比尔特大学塞巴斯蒂安·莱恩霍夫（Sebastian Lehnhoff），奥塞兹基大学奥尔登堡的卡尔·亚历山大·普特茨纳（Alexander Pretschner），慕尼黑大学阿斯特里德·拉科夫（Astrid Rakow），奥斯蒂兹基大学奥尔登堡·丹尼尔·桑塔格（Ossietzky University）的卡尔·奥斯顿堡·桑塔（Carl）Janos Sztipano VI TS，范德比尔特大学Maike Schwammberger，Mark Schweda和Anirudh Unni，来自Ossietzky University Oldenburg Eric Veith的Carl，Offis e。 V.，Oldenburg
人类计算机互动的深度学习
研究。数据集应代表各种用户和不同的上下文，以捕获各种变化。之后，我们需要准备数据并训练模型。训练将重复一百甚至一千次，以找到最合适的模型结构和超参数，这些模型结构和超级参数会导致使用试用和误差或网格搜索的测试集中最低模型误差。由于成千上万的迭代可能导致对测试集的过度拟合，因此必须使用先前看不见的数据评估模型的推广性，以评估所选模型和超参数是否已过拟合到验证集或推广到看不见的数据。深度学习社区在开发模型时通常会使用训练验证测试分解。在训练集和验证集用于迭代模型开发时，测试集用于一次性验证模型。但是，传统的机器学习评估指标（例如，准确性，精度，召回和错误率，以描述模型对看不见的数据的推广程度）并不描述系统的可用性。UCD过程的主要重点是实现高可用性。而不是软件指标，例如推理错误对可用性，模型稳定性和研究系统的有用性等因素。这可能涉及基本问题，例如对给定用例感知的可用性以及影响力的影响程度以及随着时间的推移估计的噪音多么嘈杂。在互动中应用深度学习技术由于系统使用了多种用户，在不同的情况下，验证还需要评估该模型是否可以推广到数据收集研究中使用的任务。虽然先前的工作认为准确性超过80％以至于足够[6]，但充分性取决于用例，只能通过用户反馈来评估，例如，该动作的后果是否可恢复以及后果对用户的影响有多大。总而言之，一个深度学习的典型过程描述了开发和评估黑盒模型的迭代性质。但是，深度学习开发过程并未考虑模型的可用性以及最终系统的可用性。