XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System交互的
Allison M. Okamura 的简历
我的研究重点是开发实现能够进行物理交互的先进机器人和人机系统所需的原理和工具。特别感兴趣的主题包括：(1) 远程操作：允许人类操作员操纵规模和/或距离遥远的环境的设备、模型和控制系统。(2) 触觉系统：能够与虚拟环境、计算机和远程机器人进行引人注目的触摸式交互的设备、模型和控制系统。(3) 机器人操纵：结合新颖的设计、传感器和控制系统，物理操纵其环境或自身形状的机器人。应用领域包括外科手术、模拟和训练、康复、假肢、神经力学、危险和远程环境的探索、设计和教育。
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第 29 章：交互设计
界面实现技术，例如 Java 的 Swing 类（Elliott 等，2002 年）或 XHTML（Musciano 和 Kennedy，2002 年），他们开发的界面通常没有吸引力，不适合目标用户。因此，我关注的是交互的设计过程，而不是实现支持该交互的用户界面的软件。由于篇幅限制，我只考虑使用图形用户界面的交互。我不讨论需要特殊（可能非常简单）显示器的界面，例如移动电话、音乐播放器、DVD 播放器、电视和打印机。当然，我只能在这里介绍这个主题，我推荐 Dix 等人（Dix ，et al.，2004）、Weiss（Weiss，2002）和 Shneiderman（Shneiderman，1998）等人撰写的文本，以获取有关该主题的更多信息。
从表面到表面 - 触摸表面转换以实现驾驶舱中的具体交互
在交互式触觉系统中，“表面”既是触摸的支持，也是图像的支持。虽然触摸表面的厚度、形状和硬度已逐渐发生改变，但其交互方式仍然像第一批设备一样，仅限于用手指以简单的手势接触屏幕，假装操纵显示的内容。触觉，即使对于集成到航空或汽车等关键系统中的触觉设备，仍然基本上作为视觉的延伸，用于指向和控制。虽然感知现象学、生态感知和有形与具身交互的理论都承认身体、运动技能和与环境的交互在感知现象中的重要性，但继续将视觉视为触觉交互的首要感觉似乎有些简单化。
深度学习实现智能人机交互
摘要：近年来，手势识别和语音识别作为人机交互中重要的输入方式，在虚拟现实领域得到了广泛的应用。特别是随着深度学习、人工智能等计算机技术的快速发展，手势识别和语音识别取得了突破性的研究进展。本文使用的检索平台主要是Google Academic 和文献数据库Web of Science，按照“智能人机交互”、“语音识别”、“手势识别”、“自然语言处理”等与人机交互和深度学习相关的关键词，筛选出近1000篇文献，再筛选出近500篇研究方法的研究，经过5年（2019—2022）的年度筛选，最终选定100篇文献作为本文的研究内容。首先，分析人机交互智能系统的现状，总结手势交互和语音交互在人机交互中的实现，并选取深度学习带来的优势进行研究。然后介绍手势交互的核心概念，分析手势识别和语音识别交互的进展，并描述手势识别和语音识别交互的代表性应用。最后，研究了当前自然语言处理方向的人机交互。结果表明，智能人机交互与深度学习的结合在手势识别、语音识别、情感识别、智能机器人方向都有着深入的应用。相关研究领域提出了多种识别方法，并通过实验进行了验证，与没有深度学习的交互方法相比，取得了较高的识别准确率。在支持语音的人机界面中，上下文对改善用户界面起着重要作用。无论是语音搜索、移动通信，还是儿童语音识别，人机交互与深度学习相结合都能保持更好的鲁棒性。卷积神经网络与长短期记忆网络的结合可以大大提高动作识别的准确率和精确度。因此，未来人机交互的应用领域将涉及更多的行业，前景广阔。
面向人类电网运营商的 AI 助手
摘要 — 在数字时代，电力系统的运行变得越来越复杂。因此，实时决策变得更具挑战性，因为人类操作员必须处理更多的信息、更多的不确定性、更多的应用程序和更多的协调。虽然监督在过去几十年中主要用于帮助他们做出决策，但它无法再合理地扩大规模。在更加统一和交互的框架下，非常有必要重新思考人机界面。利用人机交互和人工智能的最新发展，我们分享了依赖于超视距接口和更大双向交互的新助手框架的愿景。我们回顾了驱动助手设计和支持我们提出的辅助功能的已知决策原则。我们最后分享了一些指导方针，以推动这种助手的开发。索引术语 — 助理、人工智能、人机交互、超级视觉