美团到店平台技术部/质量工程部与复旦大学周扬帆教授团队开展了科研合作,基于业务实际场景,自主研发了多模态UI交互意图识别模型以及配套的UI交互框架。
语音识别及深度学习领域专家、腾讯AI Lab副主任及西雅图实验室负责人俞栋博士,在2018年腾讯全球合作伙伴大会上展示了腾讯AI正在推进的跨领域前沿研究:下一代的多模态智能人机交互。以下是有补充的演讲全文,介绍了人机交互的历史与目标、下一代智能人机交 互的优势与挑战,及腾讯AI的解决方案。
本文是针对序列推荐任务提出的方法DGSR,通常我们只考虑用户本身交互序列中包含的信息而忽略了动态信息,即利用动态GNN连接不同用户的交互序列,发掘用户和商品的交互行为。
语音交互是指人与人、人与设备之间,通过自然语音进行信息传递的过程。人与人之间通过语音来传递信息、交流感情等等,其实就是一种最基本的人与人之间的语音交互。
一般来说,多模交互中的VGUI(VUI+GUI的简称)有三种实现方式,分别是应用级语音交互、可见即可说和系统级语音交互,真正对多模交互有用的实现方式是系统级语音交互,以下我会介绍三种实现方式的区别。
---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 新智元 授权 【导读】与人类互动23万次后,AI的视觉识别能力提高了112%。 人类从与他人的互动中学习,而目前的人工智能却常常只能在与社会隔离的环境中学习。所以当我们把一个智能体放到真实世界中时,它会不可避免地在遇到大量新的数据,无法应对不断变化的新需求。 如何将智能体从只有一堆书的房间里「解放」出来,让它在广阔的社会情境中学习,是一个新的挑战。 最近,斯坦福大学计算机系的 Ranjay Krishna、Donsuk Lee、李飞飞、Mi
作者 | 李梅 编辑 | 陈彩娴 人类从与他人的互动中学习,而目前的人工智能却常常只能在与社会隔离的环境中学习。所以当我们把一个智能体放到真实世界中时,它会不可避免地在遇到大量新的数据,无法应对不断变化的新需求。 如何将智能体从只有一堆书的房间里“解放”出来,让它在广阔的社会情境中学习,是一个新的挑战。 最近,斯坦福大学计算机系的 Ranjay Krishna、Donsuk Lee、李飞飞、Michael Bernstein 等人针对此问题提出了一种新的研究框架:社会化人工智能(socially situa
“他山之石,可以攻玉”,站在巨人的肩膀才能看得更高,走得更远。在科研的道路上,更需借助东风才能更快前行。为此,我们特别搜集整理了一些实用的代码链接,数据集,软件,编程技巧等,开辟“他山之石”专栏,助你乘风破浪,一路奋勇向前,敬请关注!
相对于视觉传达设计而言,交互界面更加注重用户与界面的互动,用户对界面的理解将直接关系到用户能否顺利操作并达到自己的目的。通过对秩序感理论的阐述,说明秩序感对交互界面设计非常重要,并以实例总结常见的交互界面布局,分析其中的秩序感及其作用。
光场(LF)相机不仅会记录光线的强度,也会记录光线的方向,并且会从多个视点捕获场景。而每个视点内的信息(即空间信息)以及不同视点之间的信息(即角度信息)都有利于图像超分辨率(SR)。
这个工作来自于华中科技大学,发表于ICCV 2021。这个工作聚焦于点云的点特征表示学习,但是,与一般的点特征学习方法并不一样。我们知道,基于深度学习的三维点云处理已经在近年来得到了广发关注,从先驱性的工作例如PointNet到近期的Point Transformer等。这些工作都能有效的学习点特征表示。但是,这些方法学习点特征都是基于输入的某一个点云而言的,所有的操作也都集中在一个点云上,并且追求特征的描述性,力求能准确表示三维点云的局部几何结构。但是,这篇论文针对点云配准工作提出了另一种点云设计方式。我们知道配准的目的是求解输入的点云对之间的相对变换以使它们最好的对齐,在这个过程中,聚焦于用学到的点特征表示构造可靠的匹配对。为此,对于点特征的鲁棒性需求也很重要。为了实现这个目的,本工作提出从输入的两个点云出发,利用这两个点云之间的交互进一步调整点特征学习,使得到的点特征表示源于同时感知到当前点云和另一个需要配对的点云,从而追求正确的匹配点的可匹配性的提升。也就是说这是一个针对特定任务而设计的点特征学习方法,或许此方法学到的点特征难以应用到其他任务,例如分类、分割等,但对于匹配、配准而言应该更加适用。
---- 新智元报道 作者:AI科技评论 编辑:桃子 【新智元导读】与人类互动23万次后,AI的视觉识别能力提高了112%。 人类从与他人的互动中学习,而目前的人工智能却常常只能在与社会隔离的环境中学习。所以当我们把一个智能体放到真实世界中时,它会不可避免地在遇到大量新的数据,无法应对不断变化的新需求。 如何将智能体从只有一堆书的房间里「解放」出来,让它在广阔的社会情境中学习,是一个新的挑战。 最近,斯坦福大学计算机系的 Ranjay Krishna、Donsuk Lee、李飞飞、Michael
当产品规模大了之后就需要多个产品设计师协作完成整个产品,由于不同产品设计师之间的设计理念、设计方法、设计习惯的不同,协作完成的产品往往会导致产品一致性差,质量参差不齐。 这个时候会需要一份交互设计规范来规范和指导产品设计,从而保证产品设计的一致性,提升整体产品质量。 本文就来说一说交互设计规范应该包含的一些内容:
好的产品往往做好了两点:功能和细节设计。功能吸引用户使用你的产品,细节设计将你的用户留下。优秀的细节设计能够使你的产品在众多竞品中脱颖而出,优秀的微交互设计往往能够让用户在初次使用产品时就能够留下深刻的印象。作为一个交互设计师,在设计微交互方案的时候不仅要考虑视觉上的冲击力,还要想办法赋予其信息传递的功能。 什么是微交互? 微交互是产品中存在的某一个时刻,它完成了某一个小的任务。Dan Saffer在他的书中(Microinteractions)第一次描述了微交互的概念,这些小细节专注于服务这些必要的功
最好的产品通常会做好两件事情:功能和细节。功能能够吸引用户关注这个产品,而细节则能够让关注的用户留下来。”Dan Saffer 的这句话阐明了许多成功产品的秘诀。值得注意的是,功能和细节两者都很重要,但是功能居首,细节次之。不过,让用户喜欢或者讨厌一个APP或者网站,往往缘起于细节。随着网站交互设计和动效的大规模普及,我们现在所看到的许多细节设计,都可以归类于微交互。虽然在整体性的设计当中,微交互似乎显得微不足道,但是整个产品体验,与之息息相关。今天的文章,我们将会探讨微交互是如何塑造优质的产品细节的。 微
TLDR: 本文针对推荐数据中的噪声和倾斜分布问题,提出了一种基于超图Transformer的全局关系学习方法。该方法采用了自适应的超图关系学习,以得到更好的节点间关系结构,并采用全局信息传播模式,以便从交互稠密的用户、商品向交互数据稀疏的节点传递信息,并缓解交互数据在不同用户、商品节点间倾斜分布的问题。
现有的基于 GNN 的推荐方法依赖于用户-物品图的集中存储和集中的模型学习,然而用户数据是隐私敏感的,数据的集中存储存在隐私泄露的风险。本文提出了一个基于GNN 隐私保护的联邦学习框架,在保护隐私的前提下从离散的的用户数据中训练 GNN 模型,并利用高阶的用户物品交互信息完成高效的推荐。
通过传感器直接或间接与人接触获得感知信息;通过建立模型对感知信息进行分析与识别;对分析结果进行推理达到感性的理解;将理解结果通过合理的方式表达出来。也就完成了人机交互的全过程。
TLDR: 本文将扩散模型应用于推荐系统中,提出了一种新颖的扩散推荐模型 DiffRec 以实现个性化推荐,并提出两个变体 L-DiffRec 与 T-DiffRec将其推广至大规模推荐场景与时序信息建模中,三个数据集上的实验结果验证了该方法的优越性。
自从有了计算机,便有了人机交互,人机交互的发展史也是一部消费级电子产品的发展史。键盘繁荣了DOS,鼠标繁荣了Mac和Windows,体感手柄和平衡板成就了Wii,多点触控屏创造了iPhone的辉煌,Kinect让XBOX360延续了成功。甚至Guitar Hero,DDR跳舞机等等的成功,都可以部分归功于人机交互方式的创新。在现行技术条件下,什么样的人机交互方式是我们需要的呢?随着我们技术的不断进步,我们需要追求的终极的人机交互方式是什么呢?
通过Hi-C技术可以得到全基因组范围内的染色质交互信息, 在不同的分辨率下,首先得到bin之间的交互矩阵contact matrix, 通过热图的形式来展示该交互矩阵,即得到了contact map。在完整的contac matrix的基础上,可以进行A/B隔室,拓扑结构域,染色质环等不同层级空间结构单元的分析。
现在出现了很多大模型,大模型已经成为现在的主流研究方向,那么推荐模型是否也可以做成大模型呢?
一直以来,我们使用的是以视觉界面交互为主的3C产品。iPhone,Google Glass,Apple Watch,以及增强现实的Magic Leap, Microsoft Hololens,这些产品都在主打视觉交互,期望用户在视觉界面上完成他们的需求任务。这些产品需要用户将全部注意力都集中在界面上,用户需要专注于界面的交互体验,因此,无法在同一时间做其他的事情。然而在现实生活中,我们往往并不在同一时间只专注于同一件事情的。而语音交互在这方面则具备潜在的优势,它能够让你在同一时间处理多项任务。值得注意的是,
交互设计(Interaction Design)这一概念,最初是由IDEO创始人之一Bill.Moggridge(莫格里奇)1984年在一次会议上提出。他设计了世界上第一台笔记本电脑Compass,并写作出版了在交互设计领域影响深远的《Designing Interactions》一书,被称为交互设计之父。
来源:机器之心本文约3000字,建议阅读5分钟本文介绍了由腾讯 AI Lab 和微信公众平台共同研发的一种最新的在异质图上基于邻域交互的点击预测新模型。 本文介绍的是腾讯 AI Lab 和微信公众平台共同研发的一种最新的在异质图上基于邻域交互的点击预测新模型。论文题目为《Neighbour Interaction based Click-Through Rate Prediction via Graph-masked Transformer》,论文已被 SIGIR2022 录用。并且在实际线上场景部署 A/
本文主要是针对ctr预估中特征交互方面提出的相关方法,是对DCNv2的改进。DCN和DCNv2可以参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/433086709,这里就不赘述了。 现有方法存在三个问题:
理解互联网产品交互设计的: – 交互设计之父 – 交互设计的定义 – 理清几个容易混淆的概念 1、交互设计之父——比尔.莫格里奇 • 比尔·莫格里奇、比尔·莫格里吉1943年6月25日-2012年9月8日离世,享年69岁。 • 交互设计(Interaction Design) 作为一门关注交互体验的新学科在二十世纪八十年代产生了, 莫格里奇在1984年一次设计会议上提出,开始命名为“软面(Soft Face)”,由于这个名字让人 想起当时流行的玩具“椰菜娃娃(Cabbage Patch doll)”,他后
机器之心专栏 腾讯 AI Lab 和微信公众平台 本文介绍的是腾讯 AI Lab 和微信公众平台共同研发的一种最新的在异质图上基于邻域交互的点击预测新模型。论文题目为《Neighbour Interaction based Click-Through Rate Prediction via Graph-masked Transformer》,论文已被 SIGIR2022 录用。并且在实际线上场景部署 A/B 测试中获得很好的效果。 论文地址:https://dl.acm.org/doi/abs/10.11
SIGIR'19的一篇论文Neural Graph Collaborative Filtering(NGCF)介绍了用图神经网络(GNN)来增强协同过滤推荐系统的方法。今天我们来聊一聊下面几个话题:
本次分享主要关注异构图(或者叫异构网络)在数据挖掘中的应用,特别是异构图交互模型在推荐系统中的应用。通过分析前期工作的两类思路,一是基于基于图中邻居的信息,另一个是基于元路径的信息;重点探讨了交互信息在两种思路中缺失。进一步探讨了近来工作的尝试。最终介绍了NIRec,一种高效的基于邻居的异构图交互模型。
7月4日、5日,第二届百度AI开发者大会在北京举行,此次大会还首次举办了AI设计论坛,论坛上除了发布机器人自然情感人机交互模型 NIRO,还从交互的角度解读了AI 时代的环境、用户行为变化以及用户体验的新特点,同时宣布与湖南大学达成战略合作,共建联合创新实验室及博士后基地,探索中国AI时代的设计。
大部分人应该都说不出来吧,于是我们去网上搜索下,比如在百度次条对交互设计的解释是这样的:
信息架构图对于一个产品起到了至关重要的作品,产品越复杂,信息架构越重要,比如淘宝APP这种体量的产品,信息架构做的是否合理,直接关系着产品的逻辑,及运行效率,所以对于产品的信息架构在做创意设计阶段就需
陶建华, 巫英才, 喻纯, 翁冬冬, 李冠君, 韩腾, 王运涛, 刘斌. 2022. 多模态人机交互综述. 中国图象图形学报, 27(6): 1956-1987
计算机诞生,让电子信息的交互由此开端。为了便携性,计算机也从台式、笔记本变成了掌机(手机);但不变的是交互界面——电子显示屏的形式。
学会了输出,那么输出什么呢?当然是人类让计算机运算的数据,那么运算的数据来自哪里?
UML(统一建模语言)是一种用于软件系统分析和设计的标准语言,它通过提供标准化的图形表示方法来帮助软件开发者定义、可视化、构建和文档化软件系统的各个部分。UML图形大体上可以分为三大类:结构图、行为图和交互图。每一类图又包括了几种特定的图形,用于展示系统的不同方面。
如何提升Transformer的运行效率一直是业内研究的热点。Transformer中的attention操作,需要计算序列中两两向量之间的内积,这导致每层attention计算的时间复杂度是序列长度的指数次方,非常耗时。NAACL 2022发表了一篇论文FNet: Mixing Tokens with Fourier Transforms,被评为NAACL 2022最高效论文,通过将attention层替换成无参数的傅里叶变换,实现了在GPU上80%的运行效率提升。
现代推荐系统从历史交互中学习用户表征,这就存在着用户特征变化带来的问题,比如收入的增加。历史交互会将过时的信息注入到与最新的用户特征相冲突的表示中,从而导致不恰当的推荐。在这项工作中,作者考虑了在用户特征发生变化的Out-Of-Distribution (OOD) 环境中的推荐问题,并为表征学习设定了额外的两个目标:强大的OOD泛化能力以及快速的OOD适应能力。OOD场景的推荐问题如图所示:
Burp Collaborator 是 Burp Suite 用来帮助发现多种漏洞的网络服务。例如:
光场相机可以记录当前场景不同视角的图像,每个视角图像的上下文信息(空间信息)与不同视角之间的互补信息(角度信息)都有助于提升图像超分辨的性能。
TSINGSEE青犀视频开发的EasyRTC总共由五部分软件组成:Web网页模块、手机APP模块、应用接口管理模块、视频直播转发模块和视频会议模块。
本文主要是将序列中的时间因素作为特征考虑到模型中,从而发掘时间变化模式。现有研究将时间信息视为单一类型的特征,并侧重于如何将其与用户对商品的偏好相关联。然而,它们不足以充分学习时间信息,因为用户偏好的时间模式通常是异构的。用户对特定商品的偏好可能
多模交互融合是普适计算和自然交互中最重要的组成部分。笔者认为,实现完整的多模交互融合需要分成四个阶段,分别为独立工作阶段、初步融合阶段、语义理解阶段和任务自适应阶段。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 📷 Facebook公司CEO马克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)在一次采访中表示,到2030年,人们将能使用先进的智能眼镜将自己“传送
原文出处: 四四四毛 什么是交互设计 用户界面有两部分的设计:交互设计和视觉设计。在下图中,左边和右边分别是微信的交互设计和视觉设计。 交互设计 vs. 视觉设计 交互设计的产出物是可交互的低
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数据可视化是利用视觉的方式将那些海量的、复杂的、潜逻辑的数据展现出来,改变了传统业务系统数据呈现复杂枯燥、难以理解的困境,实现了信息的有效传达。
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