人机交互

马斯克Neuralink：未来的人机交互先锋，将会挑战传统通讯方式Neuralink，由埃隆·马斯克于2016年创立，专注于研发脑机接口技术。该技术通过植入大脑的芯片，实现人类与机器的“无缝连接”。2024年，Neuralink取得了突破性进展，成功在人体中植入了脑芯片。首位植入者Noland Arbaugh通过该芯片，能够用意念玩游戏、控制电脑鼠标，甚至进行在线国际象棋对弈。

计算机科研之友（Friend）

【计算机视觉】数据集合集！本文将为您介绍经典、热门的数据集，希望对您在选择适合的数据集时有所帮助。1CVprojects更新时间：2024-04-16

人工智能-人机交互的机会在人类科技不断进步的今天，HCI（人机交互）和人工智能（AI）是两个密切相关且充满潜力的领域。HCI研究如何优化人类与计算机之间的交互体验，而AI则通过智能化的算法帮助我们提升工作与生活效率。随着科技的飞速发展，这两个领域正迎来前所未有的机遇。无论是对于技术人员，还是学术研究者，掌握这些领域的核心知识并将其应用到实际中，都是未来发展的关键。

程序猿阿伟

《以 C++为笔，绘就手势识别人机交互新画卷》在科技浪潮汹涌澎湃的当下，人机交互领域正处于深刻变革的前沿阵地。从古老的命令行输入到图形化界面的鼠标点击，再到如今风靡全球的触摸操控，每一次交互方式的革新都重塑了我们与电子设备的沟通模式。而近年来，手势识别技术作为一颗冉冉升起的新星，正以其独特的魅力和巨大的潜力，引领着人机交互迈向一个更为自然、智能的新阶段。在这场科技变革的征程中，C++语言宛如一位技艺精湛的画师，凭借其卓越的性能与丰富的功能，精心勾勒出一幅手势识别人机交互的绚丽新画卷。

高工智能汽车

人机交互革命，为智能座舱市场激战注入一针「催化剂」从AIGC到AGI赋能，智能座舱人机交互体验迎来新范式。不断训练、迭代的大模型，为智能座舱带来了更全面的感知能力、更准确的认知理解，以及更丰富的交互模态，显著提升了其智能化水平。

web组态可视化编辑器随着工业智能制造的发展，工业企业对设备可视化、远程运维的需求日趋强烈，传统的单机版组态软件已经不能满足越来越复杂的控制需求，那么实现web组态可视化界面成为了主要的技术路径。

人机与认知实验室

人机交互中的状态交互、趋势交互状态交互主要聚焦于用户与系统之间的状态转换及其反馈机制。在这种交互模式下，系统会根据用户的输入或行为发生状态变化，进而影响系统的响应。这种交互方式的核心在于明确的“状态”定义和用户的操作所引发的状态变化。

人机与认知实验室

人机交互中的感觉交互、知觉交互感觉交互指的是用户通过五种基本感官（视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉）与计算机或数字系统进行的交互。这种交互方式注重的是感官输入与系统反馈之间的关系，强调物理层面上感官的刺激和反应。

[241127] Mistral AI 更新 Le Chat，免费提供前沿 AI 助手！| TrendForce 预测 2025 十大科技趋势Mistral AI 宣布对其免费 AI 助手 Le Chat 进行重大更新，新增多项强大功能，致力于将前沿 AI 交付到用户手中。此次更新重点关注人机交互的流畅性，并带来以下几个关键改进：

基于集成Whisper 与 Pepper-GPT改进人机交互体验并实现顺畅通信随着技术以令人眼花缭乱的速度发展，使人机交互更加顺畅比以往任何时候都更加重要。为了应对这一挑战，一个新领域应运而生：人机交互（HRI）。有效的人机交互被认为是实现技术效益的关键。

【MRAN】情感分析中情态缺失问题的多模态重构和对齐网络多模态情感分析（MSA）旨在通过文本、视觉和声音线索识别情感类别。然而，在现实生活中，由于各种原因，可能会缺少一到两种模式。当文本情态缺失时，由于文本情态比视觉和听觉情态包含更多的语义信息，因此会出现明显的退化。

微凉的衣柜

Meta AI 推出机器人开源项目：推动触觉感知和人机交互的前沿研究在人工智能的各个领域中，机器人技术的开源项目成为了近年来的焦点。随着Meta AI（FAIR）发布了最新的触觉感知和机器人交互开源工具包，AI与机器人技术的结合再次引起广泛关注。通过开源的触觉编码工具、标准化的机器人手部平台以及人机协作基准，Meta AI为研究者和开发者提供了大量的创新工具。这一举措不仅促进了触觉感知和灵巧性研究的进步，也为多种应用场景下的机器人智能增强奠定了基础。

【CTFN】基于耦合翻译融合网络的多模态情感分析的层次学习同样用了翻译模块的论文->MTMSA代码地址->github地址多模态情感分析是一个具有挑战性的研究领域，涉及多个异构模态的融合。主要的挑战是在多模式融合过程中出现一些缺失的模式。然而，现有的技术需要所有的模态作为输入，因此在预测时间对缺失的模态很敏感。在这项工作中，首次提出了耦合翻译融合网络（CTFN），通过耦合学习来建模双向相互作用，确保了对缺失模态的鲁棒性。具体来说，为了提高翻译性能，提出了循环一致性约束，允许我们直接丢弃译码器，只包含Transformer的编码器。这可能有助于一个更轻的模型。由于

李飞飞团队新突破：低成本高泛化机器人训练法，零样本迁移成功率90%！在机器人训练中，如何高效地利用模拟环境一直是研究者们关注的重点问题。近日，美国斯坦福大学李飞飞教授团队提出了一种突破性的“数字表亲”（digital cousins）概念。这一创新方法既保留了数字孪生的优势，又大大降低了从真实到模拟环境的生成成本，同时提高了学习的泛化能力。 “数字表亲”不仅能有效地将真实世界的数据扩展到模拟环境中进行学习，还有望为机器人训练带来显著进展，为解决长期存在的模拟到现实迁移问题提供了新的思路。项目主页：https://digital-cousins.github.io/论文

学习前端的小z

【AIGC】ChatGPT应用之道：如何打破`专家`幻象，提升AI协作质量本篇文章将围绕ChatGPT的使用展开讨论，重点在于如何突破对其作为“专家”的幻想，提升人与人工智能之间的协作效果。文章旨在帮助读者理解如何正确使用ChatGPT，并充分发挥其提供的专业知识。与此同时，还会探讨如何避免对它的误解或过度依赖，以确保在人机协作中取得最佳效果。

香港大学联合上海AI LAB，提出首个人机交互一体化大模型导读：具身智能为人与机器人的交互带来了更多便利，利用大语言模型（LLMs）的推理能力，能够将人类的语言指令逐步转换为机器人可以理解的指令信号。

学习前端的小z

【AIGC】ChatGPT与人类理解力的共鸣：人机交互中的心智理论(ToM)探索1. 概念定义2. 发展历程3. 认知功能1. 心理学中的应用2. 神经科学的研究1. 同理心的培养2. 道德判断的基础

人机交互与虚拟现实国际会议征稿进行中❗会议已通过SPIE出版🍃大会时间地点：2024年11月15-17日中国-杭州 🌵报名/截稿：2024年10月15日 🌵接受/拒稿通知：投稿后1周收录检索：EI Compendex、Scopus

【SPIE出版，EI检索稳定】2024年人机交互与虚拟现实国际会议（HCIVR 2024，11月15-17日）官方信息会议官网：www.hcivr.org 2024 International Conference on Human-Computer Interaction and Virtual Realitywww.hcivr.org

【SPIE独立出版】第四届计算机、信息工程与电子材料国际学术会议 (CTIEEM 2024，2024年11月15-17日 )会议官网：www.ctieem.org The 4th International Conference on Computer Technology, Information Engineering and Electron Materialswww.ctieem.org