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TDIL 计划：政府倡议
摘要：印度是一个人口众多的国家，人口超过 12 亿，讲多种语言。只有 5% 的印度人口能用英语有效交流，其余 95% 的人只熟悉本地区语言，无法享受信息技术带来的好处。为了让普通大众也能享受通信和信息技术带来的好处，印度政府通信和信息技术部发起了一项名为“印度语言技术开发”（TDIL）的计划。该计划的目标是开发信息处理工具和技术，以促进人机交互，消除语言障碍；创建和访问多语言知识资源；并将它们整合起来，开发创新的用户产品和服务。本文概述了 TDIL 下为促进印度语言通信和信息技术而采取的各种举措。我们还提供了不同机构为印度语言开发的工具/产品的介绍列表。
连贯的机器人行为和实施方案在人类机器人相互作用期间情绪感知和识别中的作用：实验研究
背景：作为我们日常生活中的同伴，社会机器人变得越来越重要。因此，人类希望使用应用于人类相互作用的相同的心理模型，包括使用相互作用的手势。研究工作已致力于了解用户的需求，并开发机器人的行为模型，这些模型可以感知用户状态并正确地计划反应。尽管做出了努力，但关于机器人体现和行为对情绪感知的影响的挑战仍然开放。目的：这项研究的目的是双重的。首先，它的目的是评估机器人的声音手势和体现在用户感知情绪（刺激愉悦），唤醒（唤起情绪强度）和优势（刺激施加的控制程度）方面的作用。第二，它旨在评估机器人通过使用3种监督的机器学习算法进行交互的正面，负面和中性情绪的准确性：支持向量机器，随机森林和K-Neareart邻居。方法：使用从标准化数据库中检索到的60张图像的集合，使用胡椒机器人来引起人类的3个情绪。特别是，用胡椒机器人进行了2种情感启发的实验条件：具有静态行为或用表达连贯（COH）同时行为的机器人。此外，为了评估机器人实施例的作用，通过要求参与者与PC相互作用，在图形界面显示相同的图像来进行第三个启发。要求每个参与者仅接受3个实验条件中的1个。结果：这项研究总共招募了60名参与者，每种实验条件共有20个参与者，共有3600个相互作用。当用与PC条件相对于PC条件的COH刺激的刺激性机器人时，结果显示出显着差异（P <.05），从而在机器人的非语言通信和实施方案的重要性上进行了差异。相对于PC的机器人（具有静态行为的COH和机器人）的启发获得了较高的价分数。为了识别情绪，最近的邻居分类器取得了最佳的准确性结果。特别是，与静态行为和PC诱导相比，COH模式达到了最高的准确性（0.97）（分别为0.88和0.94）。