ユーザーエクスペリエンス に関する最新の記事

個人データアクセスリクエストの自動化でユーザー体験を良くする方法を見てみよう。

CHAMELEONは、ローコードプラットフォームでのモデル管理を改善して、より良いソフトウェア開発を実現します。

Toucha11yは、視覚障害者がタッチスクリーンのキオスクを自立して自信を持って使えるようにサポートするよ。

CoLTは、画像検索で関連性と多様性を組み合わせることで検索結果を改善するよ。

レコメンダーシステムへの脅威を調べて、攻撃に対する対策を考える。

統一モデルが対話を通じて映画の推薦を改善する。

自己教師あり学習とアクティブラーニングを組み合わせた新しい方法で、効率的なアクティビティ認識が実現される。

この研究は、ユーザーフレンドリーな情報アクセスのための会話システムの進展を探るんだ。

新しい方法が、難しい屋内の場所でスマートホームデバイスの検出を改善する。

新しいアプローチでアイテム埋め込みを使って位置バイアスの推定が改善される。

新しいフレームワークは、幾何学的なユーザーアイテムのインタラクションを通じて、推薦と説明を改善するよ。

新しいアプローチが、馴染みのないアイテムを提案するレコメンダーシステムを強化してるよ。

InternGPTは、ジェスチャーと言葉を組み合わせてAIのコミュニケーションを向上させるんだ。

この記事では、より良い推薦のために多様なユーザーフィードバックを使うメリットについて話してるよ。

知識ベースの完全性の重要性と改善のための戦略を探る。

日常生活に合う新しいテクノロジーのアプローチ。

プロアクティブな対話システムへの新しいアプローチで会話の質と一貫性が向上するよ。

新しい方法がユーザーの好みに基づいて提案をバランスを取ることを目指してるよ。

対話システムの開発と機能の概要。

新しいフレームワークが開発者にアプリの明確なプライバシー声明を作る手助けをするよ。

言語モデルとレコメンデーションシステムを組み合わせることで、ユーザー体験と精度が向上するよ。

LLMを使ったコンテンツベースのレコメンデーションの強化に関する研究。

新しいコンテンツを探すことで、レコメンデーションシステムでのユーザーの関与と満足度が向上するんだ。

否定は情報検索やモデルのパフォーマンスに大きく影響するんだ。

新しい方法がレコメンデーションシステムのコールドスタート問題に取り組んでる。

新しいトレーニング方法がASRのパフォーマンスを向上させ、レイテンシを減らす。

PALRが大規模言語モデルを使ってどのようにおすすめを強化するかを探ってみて。

A/Bテストは、企業がユーザーの行動への変更の影響を測るのに役立つよ。

CRSがどのように対話を使ってより良いコンテンツ推薦をするかを探ってみよう。

忘れたウェブコンテンツを簡単に取り出せるシステムを探ろう。

MV-ICTRは、ユーザーとアイテムの特徴を活用して映画のおすすめを強化し、ユーザー体験を向上させるよ。

この記事では、大規模言語モデルがレコメンデーションのランキングをどうやって向上させるかを見ていくよ。

ビジュアルの魅力がウェブサイトのユーザー体験やエンゲージメントにどう影響するかを学ぼう。

AI技術に対する信頼を理解するためにユーザー体験を調査中。

新しいビジュアルツールがRDFデータ構造の理解を深める。

この記事では、時間がWikipediaのアクセスやユーザーの行動にどのように影響するかについて話してるよ。

ワイヤレスエネルギー共有について探って、転送中のエネルギー損失を最小限にする方法を見つけてみよう。

新しいモデルは、使いやすい言語指示でテキスト編集を向上させるよ。

テクノロジーの人間っぽい特徴がユーザーの認識や信頼にどう影響するかを探る。

新しいデータセットと技術でモバイルインターフェース要素の検出が向上。