Neuste Artikel für Mensch-Computer-Interaktion

Diese Studie verbessert SER durch optimierte Vorverarbeitung und effiziente Aufmerksamkeitsmodelle.

Ein neues Framework verbessert die Bewegungs-Generierung für Animationen und virtuelle Erlebnisse.

Untersuchen, wie Präferenzlernen die Ausrichtung von Sprachmodellen an menschlichen Erwartungen verbessert.

Diese Studie stellt ein Modell vor, das den Kontext integriert, um die Gesichtsausdruckserkennung zu verbessern.

MVTN verbessert die Gestenerkennung durch innovative Multiskalentechniken.

Eine neue Methode kombiniert Bedeutung und Klang für eine verbesserte Emotionserkennung in der Sprache.

Forschung zeigt, dass EEG-Daten künstlichen neuronalen Netzwerken helfen können, gegen Angriffe zu widerstehen.

Eine neue Methode verbessert die Fähigkeit von Agenten, aus Fehlern in virtuellen Umgebungen zu lernen.

WebQuest hilft dabei, Testmodelle zu erstellen, die Fragen von mehreren Webseiten beantworten.

Das APEX-Framework verbessert die Emotionserkennung, indem es Persönlichkeitseigenschaften integriert.

Forschung untersucht, wie Menschen Bilder mithilfe von Deep-Learning-Modellen vergleichen.

ParaEVITS verbessert den emotionalen Ausdruck in TTS durch natürliche Sprachführung.

Neue Methoden verbessern die Mensch-Roboter-Konversation, indem sie die Sprachklarheit erhöhen.

Diese Forschung zielt darauf ab, CAPTCHAs zu entwickeln, die Maschinen verwirren, aber für Menschen klar sind.

KI-Erklärungen können beim Lernen helfen, hinterlassen aber keinen nachhaltigen Eindruck.

Weiche Präferenzlabel verbessern die Abstimmung von Modellen mit menschlichen Entscheidungen.

Ein Rahmen, um die Leistung von KI bei visuellen Aufgaben zu verbessern, indem menschliche Urteile nachgeahmt werden.

Ein selbstkalibrierendes Modell verbessert die Prothesesteuerung und die Anpassungsfähigkeit des Nutzers.

Adaptive Hautempfindlichkeit erhöht die Sicherheit in Mensch-Roboter-Interaktionen.

Eine Studie zeigt Zusammenhänge zwischen der Struktur von neuronalen Netzwerken und menschlichem Denken.

Ein Blick auf Turings Einfluss auf moderne KI und maschinelles Lernen.

Erforscht den Aufstieg und die Auswirkungen von Foundation Models in der künstlichen Intelligenz.

Ein neues Framework verbessert das maschinelle Lernen für die Bewegungssteuerung in verschiedenen Umgebungen.

Ein neuer Ansatz, um die KI-Ausrichtung an menschlichen Absichten mit schwächeren Modellen zu verbessern.

Maschinen beizubringen, menschliche Emotionen erkennt und ethisch darauf reagiert.

Neue Methoden verbessern, wie Maschinen menschliche Emotionen erkennen und darauf reagieren.

Ein neues Framework will die Bildgenerierung mit Hilfe von menschlichem Feedback verbessern.

Studie untersucht die Kombination aus gesprochenen Nachrichten und visuellen Symbolen zur Steuerung von Drohnen.

Eine Studie zeigt einen neuen Weg, um Emotionen mit Video, Sound und Text zu identifizieren.

Eine neue Methode verbessert die Realitätsnähe von Handgesten in digitalen Menschenmodellen.

Dieser Artikel untersucht, wie visuelle Organisation beim effektiven Suchen hilft.

Eine neue Möglichkeit, Roboter mit Mixed-Reality-Technologie zu steuern.

Untersuchung von KI-Halluzinationen und kritischem Denken in menschlichen Interaktionen.

Foundation-Modelle verbessern die Emotionserkennung und Interaktion in der Affektiven Informatik.

Eine neue Methode verbessert die Ausrichtung grosser Sprachmodelle an menschlichem Input.

Dieser Artikel bewertet die Stimmung und Bedeutung in Bildunterschriften.

Eine neue Methode verbessert das Verständnis von KI für menschliche Aktionen durch spezielle Daten.

Übersicht über Techniken zur Erkennung und Klassifizierung menschlicher Aktionen.

Diese Studie konzentriert sich darauf, die Zuverlässigkeit von Dialogsystemen zu verbessern, indem das Vertrauen in die Antworten bewertet wird.

Forschung zeigt Lücken in Bildklassifizierungsmodellen, wenn Objekte teilweise versteckt sind.