人間-コンピュータ相互作用 に関する最新の記事

この研究は、より良い前処理と効率的なアテンションモデルを通じてSERを向上させる。

新しいフレームワークがアニメーションやバーチャル体験のための動き生成を強化するよ。

好み学習が言語モデルを人間の期待に合わせるのをどう改善するか探ってるんだ。

この研究は、より良い顔の表情認識のためにコンテキストを統合したモデルを提示してるよ。

MVTNは革新的なマルチスケール技術を使って手のジェスチャー認識を改善する。

意味と音を組み合わせた新しい方法で、スピーチの感情検出がより良くなるんだ。

研究によると、EEGデータが人工ニューラルネットワークを敵対的攻撃から守るのに役立つらしいよ。

新しい方法が、エージェントがバーチャル環境でのミスから学ぶ能力を向上させる。

WebQuestは、複数のウェブページからの質問に答えるテストモデルをサポートするんだ。

APEXフレームワークは、性格特性を統合することで感情認識を向上させる。

研究は、人間がディープラーニングモデルを使って画像を比較する方法を調べてる。

ParaEVITSは、自然言語ガイダンスを通じてTTSの感情表現を向上させる。

新しい方法が音声の明瞭さを高めて、人とロボットの会話を改善してるよ。

この研究は、機械を混乱させるけど人間にはわかりやすいCAPTCHAを作ることを目指している。

AIの説明は学びに役立つけど、持続的な影響はないよね。

ソフトな優先ラベルは、モデルと人間の選択をより一致させる。

人間の判断を真似してAIの視覚タスクのパフォーマンスを向上させるためのフレームワーク。

自己調整型モデルは、義肢の制御とユーザーの適応性を向上させる。

適応的な肌の感受性が人間とロボットの相互作用の安全性を高める。

研究が神経ネットワークの構造と人間の思考の関連性を明らかにした。

チューリングの現代のAIと機械学習への影響を見てみよう。

人工知能におけるファウンデーションモデルの登場と影響を探る。

新しいフレームワークが、いろんな環境での動きのコントロールのための機械学習を強化する。

人間の意図にAIをより合わせるために、弱いモデルを使った新しいアプローチ。

人間の感情を認識して反応する機械を倫理的に教えること。

新しい方法が、機械が人間の感情を認識して反応する方法を改善してるよ。

新しいフレームワークが人間のフィードバックを使って画像生成を改善しようとしてるよ。

研究では、ドローン制御のために音声メッセージと視覚アイコンを組み合わせることを調べてるよ。

研究が、新しい感情の特定方法を発見したんだって。動画、音、テキストを使ってるんだ。

新しい方法がデジタルヒューマンモデルの手のジェスチャーのリアルさを向上させる。

この記事では、視覚的な整理が効果的な検索にどう役立つかを探ります。

混合現実技術を使ったロボットの新しい操作方法。

AIの幻覚と人間のやり取りにおける批判的思考を検証中。

ファンデーションモデルは、感情認識とインタラクションを強化する感情コンピューティングに役立ってるよ。

新しい方法が大規模言語モデルの人間の入力との整合性を改善する。

この記事は画像キャプションの感情や意味を評価してるよ。

新しい方法が、専門的なデータを通じてAIの人間の行動への理解を高める。

人間の動作を検出して分類するための技術の概要。

この研究は、応答の信頼性を評価することで対話システムの信頼性を向上させることに焦点を当ててるよ。

研究によると、物体が部分的に隠れているときに画像分類モデルにギャップがあることがわかった。