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2025 年数字趋势与洞察报告
迈入 2025 年，我们发现自己正处于一个关键时刻，传统商业模式正在被颠覆，新模式正在涌现。数字化不再只是商业工具；它已经成为我们沟通、工作和与周围世界互动的本质。
Katherine J. Kuchenbecker的课程
我们对触觉互动的科学理解仍在发展，这既是因为您感到非常取决于您的移动方式，又是因为工程传感器，执行器和算法通常都在努力匹配人类能力。因此，很少有计算机和机器界面为人类操作员提供高限度触摸反馈，或仔细分析在交互期间产生的物理信号，从而限制了它们的可用性。触摸感的关键作用也使人们受到人们试图创建自主机器人的欣赏，这些机器人可以在非结构化的环境中能够胜任地操纵日常物体并安全与人类互动。我的团队在所有这些相关的方面都工作，旨在增强我们对触觉互动的理解，同时发明有用的人类计算机，人机，人类机器人，机器人和传感系统，以利用触觉感的独特功能。
格洛丽亚·贝拉尔多（Gloria Beraldo）的简历和学业（出生于 24/...）
执行的功能：研究、设计和实施基于共享自主方法的新系统，通过非侵入式脑机接口 (BCI) 导航移动辅助机器人。从 BCI 的角度来看，已经探索和实施了两种不同的大脑刺激范式：i）感觉运动节律 (SMR)，ii) 视觉事件相关电位 (P300)。从人机交互的角度，我们研究了人们如何看待旨在与老年人互动的社交辅助机器人，以及人们对它们的期望。此外，一些在商业机器人平台上监测和协助老年人以及个性化他们互动的主动服务已经实现，包括基于人的骨骼和面部识别的认知锻炼和身体锻炼、从上下文中提取信息的图像处理和计算机视觉技术。与博士一起RD Benedictis，我负责家庭环境中的远程呈现场景。
微生物和生物炭提高了papapalum caginatum和pennisetum alopecuroides在镉污染的土壤上的补救效率
摘要人类机器人相互作用（HRI）的领域近年来引起了人们的重大关注，研究人员和从业人员试图了解人类与机器人之间相互作用的心理方面。HRI中关注的一个关键领域是情感识别的心理学，它在塑造人类机器人相互作用的动态方面起着基本作用。本文在人类机器人互动的背景下概述了心理学的背景，强调了了解该领域中人类情绪的重要性。情感识别的概念是人类心理学的关键组成部分，详细探讨了它在人类机器人互动的背景下强调其相关性。情感识别使机器人能够感知和解释人类的情绪，使他们能够做出适当的反应并提高互动质量。从心理角度检查了情感识别在HRI中的作用，从而阐明了其对有效人类机器人界面的设计和开发的影响。此外，本文研究了机器学习技术在人类机器人互动的背景下的应用。机器学习算法已经显示出有望使机器人能够识别和响应人类的情绪，从而有助于更自然和直观的互动。在情感识别中对机器学习的利用反映了HRI领域心理学和技术进步的相交。最后，讨论了与HRI中情绪识别相关的挑战，包括诸如情绪表达，个体差异以及情绪检测的道德含义等问题的问题。应对这些挑战至关重要，这是在人类机器人互动中对情感识别的理解和实施，强调了这一努力的跨学科性质。总而言之，本文强调了情感识别在人类机器人互动心理学中的关键作用，强调了其革命性的潜力，以革新人类和机器人相互互动的方式。通过整合心理学，机器学习和技术的见解，情感识别方面的进步有可能为更多的善解人意和反应迅速的人类机器人相互作用铺平道路，为在这个新兴领域的研究和实际应用提供了新的途径。
2023 年 10 月
• 与来自 170 个国家的 100,000 多名参观者面对面交流 • 唯一与 200 多个政府实体互动的活动 • 有机会与分销商、合作伙伴和经销商建立联系 • 进入海湾合作委员会、北非和亚洲蓬勃发展的科技市场
人工智能对社会影响的研究
人工智能（AI），通常被称为第四次工业革命（IR 4.0），它不仅会改变我们执行任务和与他人互动的方式，还会改变我们对自己的了解。然而，人工智能对我们执行任务和相互互动的方式有着重大影响。观察人工智能技术，以便世界可以从这种新智能的发展中获益。它与计算机系统有望表现出智能的概念有关。它以前是人类的专属领域。人工智能能够在没有人类协助的情况下做出决策并解决社会多个领域的复杂问题。它从根本上改变了社会对人类智能发现的看法。人工智能在当代文化的许多方面都在迅速发展。人工智能可用于各种领域，包括医学研究和突破性技术的开发，例如无人驾驶汽车。人工智能的引入对社会产生了积极和消极的影响。本文的主要目标是研究人工智能对社会的影响以及人工智能的挑战。
人类、人工智能和环境：了解最终用户对现实世界计算机视觉应用程序的信任
信任是人们与人工智能系统互动的重要因素。然而，缺乏实证研究来检验真实的终端用户如何信任或不信任他们与之互动的人工智能系统。大多数研究都是在实验室环境中通过假设的终端用户来调查信任的一个方面。在本文中，我们通过对现实世界的计算机视觉应用的定性案例研究，提供了对人工智能信任的整体和细致的理解。我们报告了对一款流行的基于人工智能的鸟类识别应用程序的 20 位终端用户的采访结果，我们从多个角度询问了他们对该应用程序的信任程度。我们发现参与者认为该应用程序值得信赖并信任它，但在进行验证行为后有选择地接受应用程序的输出，并决定在某些高风险场景中不采用该应用程序。我们还发现领域知识和背景是信任相关评估和决策的重要因素。我们讨论了我们的研究结果的含义，并为未来对人工智能信任的研究提供了建议。