Neuste Artikel für Mensch-Computer-Interaktion

Diese Studie bewertet CNN- und modifizierte VGG16-Modelle bei Aufgaben zur Emotionserkennung.

Eine Übersicht über Herausforderungen im Reinforcement Learning, die mit Belohnungsfehlern zu tun haben.

Neues Modell erzeugt realistische menschliche Bewegungsfolgen aus schriftlichen Beschreibungen.

Eine Studie zur Zuverlässigkeit von Selbst-Erklärungen von LLMs bei Aufgaben in natürlicher Sprache.

Neue TRG-Methode verbessert die Genauigkeit der Kopfneigungsschätzung, indem sie Gesichtszüge integriert.

Neue Methode verbessert die Umwandlung von stiller Sprache in verständliche Audios.

In diesem Artikel wird untersucht, wie Benutzerhilfe die Leistung grosser Sprachmodelle bei der Generierung von SQL-Abfragen verbessern kann.

Erforschen, wie KI sich zu vertrauenswürdigen Denkpartnern für Menschen entwickeln kann.

Diese Forschung gibt Einblicke in die Entscheidungen von KI in wettbewerbsorientierten und kooperativen Situationen.

Ein neues Konzept, um KI zu helfen, emotionalen Support zu bieten.

Versuche, Verwirrung im AI-Lernen aus menschlichem Feedback zu reduzieren.

Forschung reduziert menschliches Labeling im Reinforcement Learning mit Konzept-Engpassmodellen.

Dieses neue Modell verbessert die Transparenz bei der KI-Entscheidungsfindung mithilfe menschlicher Konzepte.

Ein neuer Ansatz verbessert die Genauigkeit der menschlichen Posenabschätzung bei schwachem Licht.

Eine neue Methode, um zu verbessern, wie Bewegung und Sprache zusammenhängen, indem der Fokus auf das Timing gelegt wird.

Neue Methoden verbessern die Emotionserkennung und -reaktion in der Technologie.

Die Verfolgung der Augenbewegungen mit Event Kameras verbessert das Verständnis der Augenbewegungen.

Eine neue Methode verbessert die AVQA-Leistung, wenn Audio- oder Videoeingaben fehlen.

Techniken verstehen, um Sicherheitsmechanismen in Sprachmodellen zu umgehen.

Diese Studie untersucht, wie gut LLMs Musik verstehen und erzeugen können.

Eine neue Skala bewertet kognitive und affektive Vertrauen in KI-Systeme.

SinLG verbessert die Gespräche mit Chatbots, indem es Hintergrundwissen integriert, um bessere Antwortauswahlen zu treffen.

Untersuchen, wie Sprachmodelle Antworten verweigern können, um die Sicherheit zu verbessern.

Ein tiefer Blick darauf, wie wir und Maschinen Objekte erkennen.

Diese Studie testet KI-Modelle für menschliche Klang-Form-Assoziationen.

Ein Toolkit, das für eine bessere Bewertung von Mensch-Bot-Interaktionen entwickelt wurde.

HICE-S bietet ne Methode, um Bildunterschriften genau zu bewerten.

Ein neues Modell sagt voraus, wo Leute hinschauen, basierend auf gesprochenen Befehlen.

Neue Methoden verbessern den emotionalen Ausdruck in der Sprachsynthese von Maschinen.

Untersuchen, wie Antwortmethoden die menschenähnlichen Gespräche von Chatbots verbessern.

Ego-VPA macht die Anpassung für egocentrische Videoanalysen einfacher und verbessert die Effizienz und Leistung.

Diese Studie untersucht, wie Vorlieben die Zusammenarbeit in Mensch-Maschine-Interaktionen formen.

Lern, wie aktives Prompt-Engineering die Aufgaben für Sprachmodelle verbessert.

Eine neue Methode verbessert das ferngesteuerte Zeichnen mit Robotersystemen.

Eine neue Methode verbessert die Wortvorschläge für Übersetzer durch kontextuelles Verständnis.

Eine neue Methode verbessert die Emotionserkennung in Sprache mithilfe von grossen Sprachmodellen.

Neues Framework bewertet, wie Bildmodelle grafische Informationen durch Kanalgenauigkeit interpretieren.

Neue Radar-Methode zur Berührungserkennung bietet kostengünstige Lösung für grosse Displays.

Innovative Aufnahme-Technologie will das Verständnis von KI für menschliches Verhalten und Emotionen verbessern.

Eine Methode, um qualitativ hochwertige, einfühlsame Antworten durch automatisierte Datengenerierung zu erstellen.