ユーザーエクスペリエンス に関する最新の記事

拡張現実デバイスのセキュリティに関するリスクと解決策を調べる。

新しい方法がテキストプロンプトからの3Dモデル生成を強化する。

ユーザーの視点から言語モデルがコーディングタスクをどれだけサポートしているかを評価する。

この研究は、コーディングの質問におけるコードスニペットがレスポンスの質に与える影響を明らかにしている。

この研究は、新人向けの推薦タスクにおけるAutoMLのパフォーマンスを評価してるよ。

使い慣れたものと新しい選択肢を組み合わせて、ユーザーのおすすめを改善するためのフレームワーク。

新しい方法が、量子化と適応を使って、個々のユーザー向けにASRモデルを強化するよ。

この研究は、ロボットの声をデザインにうまく合わせる方法を明らかにしているよ。

新しい方法でテキストからのパーソナライズされた画像作成が簡単になって、効率がアップしたよ。

AR技術は、高齢者がスマホアプリを効果的に学ぶのをサポートする。

新しい方法が画像を使って検索エンジンのクエリ提案を強化するんだ。

新しい方法がリアルタイムフィードバックを使ってAIの調整を改善する。

基地局がどのように協力してユーザーサービスを向上させるかを調査中。

ScreenAIは、マシンがユーザーインターフェースやインフォグラフィックを理解する方法を革新する。

自動入力プロセス中のパスワードセキュリティを強化する革新的な方法。

Keyframerは、自然言語とCSSコードを使ってアニメーションデザインを簡単にしてくれるよ。

研究によると、テキストのレイアウトがインフォグラフィックの効果や視聴者の体験に影響を与えることがわかった。

Nostrはユーザーの自由とアクセス性を高めるための分散型ソーシャルネットワーキングを提供してるよ。

新しいランキングモデルが、より良いコンテンツ推薦を通じてLinkedIn上でのユーザーエンゲージメントを向上させるよ。

ACTERは強化学習における機械の決定失敗について効果的な説明を提供するよ。

新しいフレームワークでチャットボットの対話の役割がより良くなった。

新しい音声認識のアプローチは、柔軟な指示でユーザーとのインタラクションを向上させる。

新しいフレームワークが多様なデータ生成を改善して、会話型検索を強化するよ。

Spicaは、盲目や視覚障害のあるユーザー向けにインタラクティブな形で動画アクセスを向上させるよ。

相対的好み最適化は、言語モデルがユーザーの期待とより一致するようにするんだ。

研究者たちは、制御された環境とリアルな環境の両方で自動車テストを改善するために、ミックスドリアリティを活用している。

新しいソリューションが、ウェブサイトを機能させたままオンライントラッカーを検出するよ。

新しいアプローチは、属性やユーザーの意図に焦点を当てることで検索精度を向上させる。

人間の目標と環境にエージェントを合わせる新しいアプローチ。

バーチャルリアリティでのアイ・トラッキングにおけるプライバシーリスクとその解決策を調査中。

新しい方法は、いろんな情報の種類を組み合わせて動画検索を簡単にするよ。

研究ではデータプライバシーとバグ再現の間にトレードオフがあることがわかった。

研究はチャットボットのパーソナドリフトを強調し、解決策を提案している。

新しい方法は、ユーザーIDとテキストの洞察を組み合わせることで推薦を強化する。

新しいツールは、生成AIを使ってデータ分析を視覚的に改善するんだ。

この記事では、因果学習がレコメンダーシステムの公平性と信頼性をどう向上させるかを探ります。

新しい方法で、ユーザーがデバイスとのやりとりのためにパーソナライズされた手のジェスチャーを作れるようになったよ。

摩擦がAIのユーザー体験をどう高めるか探る。

新しい方法が推薦システムのスピードと精度を向上させてるよ。

新しいアルゴリズムが複雑な機械学習タスクでユーザーの好みの統合を強化する。