Rumah Peranti teknologi AI Memahami Interaksi Komputer Manusia (HCI): Contoh Teknologi HCI

Memahami Interaksi Komputer Manusia (HCI): Contoh Teknologi HCI

Jan 22, 2024 pm 10:42 PM
pembelajaran mesin

Human-Computer Interaction (HCI) ialah bidang penyelidikan antara disiplin yang bertujuan untuk mengoptimumkan cara pengguna berinteraksi dengan komputer dengan mereka bentuk antara muka komputer interaktif yang memenuhi keperluan pengguna. Ia menggabungkan disiplin seperti sains komputer, sains tingkah laku, sains kognitif, ergonomik, psikologi dan prinsip reka bentuk untuk meningkatkan pengalaman dan kecekapan pengguna. Dengan mengkaji keperluan pengguna dan corak tingkah laku, HCI boleh menambah baik reka bentuk antara muka, meningkatkan kepuasan pengguna dan kecekapan kerja, dan dengan itu menggalakkan pembangunan dan mempopularkan teknologi komputer.

Kemunculan HCI boleh dikesan sejak tahun 1980-an, dengan kemunculan komputer peribadi. Pada masa itu, komputer meja mula merebak ke rumah dan pejabat korporat. Asal usul HCI boleh dikesan kepada permainan video, pemproses perkataan dan unit digital. Perkembangan teknologi ini telah menggalakkan kemajuan interaksi manusia-komputer.

Namun, dengan perkembangan pesat Internet dan populariti teknologi mudah alih yang pelbagai, pengkomputeran telah menjadi wujud di mana-mana dan maha kuasa. Kemajuan dalam teknologi ini memacu lagi evolusi cara pengguna berinteraksi. Oleh itu, permintaan untuk alat interaksi manusia-komputer yang lebih mesra pengguna telah meningkat dengan ketara.

Hari ini, Interaksi Komputer Manusia (HCI) menumpukan pada meningkatkan pengalaman pengguna dengan peranti pengkomputeran melalui reka bentuk, pelaksanaan dan penilaian antara muka interaktif. Ini merangkumi reka bentuk antara muka pengguna, reka bentuk berpusatkan pengguna dan reka bentuk pengalaman pengguna. . Interaksi manusia-komputer mengkaji keperluan pengguna, matlamat dan corak interaksi, serta menganalisis parameter seperti kognisi, emosi dan pengalaman untuk menyediakan pengalaman interaksi sistem pengkomputeran yang lancar.

2. Tugas berorientasikan matlamat

什么是人机交互 (HCI)?人机交互技术示例Pengguna mempunyai matlamat yang jelas semasa mengendalikan sistem komputer, dan komputer menyediakan operasi interaktif untuk mencapai matlamat ini.

3. Antara muka

Antara muka ialah faktor HCI penting yang meningkatkan pengalaman interaksi pengguna secara keseluruhan. Pelbagai aspek berkaitan antara muka mesti dipertimbangkan, seperti jenis interaksi (sentuhan, klik, gerak isyarat atau suara), resolusi skrin, saiz paparan dan juga kontras warna. Pengguna boleh melaraskannya mengikut keperluan.

4. Latar Belakang

HCI bukan sahaja mesti menyediakan komunikasi yang lebih baik antara pengguna dan komputer, tetapi juga mempertimbangkan persekitaran di mana sistem itu diakses. Sebagai contoh, apabila mereka bentuk aplikasi telefon pintar, pereka bentuk perlu menilai bagaimana aplikasi kelihatan di bawah keadaan pencahayaan yang berbeza (siang atau malam) atau prestasinya apabila sambungan rangkaian lemah. Aspek-aspek ini boleh memberi kesan yang ketara kepada pengalaman pengguna akhir.

Oleh itu, HCI perlu menguji dan menambah baik reka bentuk interaksi secara berterusan, yang akan menjejaskan pengalaman pengguna.

Contoh teknologi interaksi manusia-komputer

Pembangunan teknologi telah menghasilkan beberapa alatan dan peralatan dengan teknologi interaksi manusia-komputer termaju. Mari kita lihat aplikasi praktikal interaksi manusia-komputer.

1. Teknologi IoT

Perkembangan terkini dalam bidang HCI telah memperkenalkan konsep "pre-touch sensing" melalui telefon pra-sentuh. Ini bermakna telefon boleh mengesan cara pengguna memegang telefon atau jari mana yang mendekati skrin terlebih dahulu untuk beroperasi. Selepas mengesan pergerakan tangan pengguna, peranti segera meramalkan niat pengguna dan melaksanakan tugas sebelum pengguna memberikan sebarang arahan.

Satu lagi perkembangan berkaitan HCI ialah "ID Kertas". Kertas itu bertindak sebagai skrin sentuh, mengesan persekitaran, mengesan gerak isyarat dan menyambung ke peranti IoT lain. Pada asasnya, ia mendigitalkan kertas dan melaksanakan tugas berdasarkan gerak isyarat dengan memfokuskan pada pembolehubah interaksi manusia-komputer.

2. Teknologi penjejakan mata

什么是人机交互 (HCI)?人机交互技术示例Teknologi penjejakan mata adalah tentang mengesan tempat seseorang melihat berdasarkan mata pandangan mereka. Peranti penjejak mata menggunakan kamera untuk menangkap pandangan pengguna dan beberapa sumber cahaya terbenam untuk mengekalkan kejelasan. Selain itu, peranti ini menggunakan algoritma pembelajaran mesin dan keupayaan pemprosesan imej untuk pengesanan pandangan yang tepat.

Seperti "sistem pemantauan pemandu" untuk keselamatan jalan raya. Selain itu, sistem penjejakan mata yang didayakan oleh HCI pada masa hadapan juga akan membolehkan pengguna menatal melalui skrin komputer dengan menggulung bola mata mereka.

3. Teknologi Pengecaman Suara

Teknologi pengecaman suara mentafsir bahasa manusia, memperoleh makna daripadanya dan melaksanakan tugas untuk pengguna. Baru-baru ini, teknologi ini telah mendapat populariti besar dengan kemunculan chatbots dan pembantu maya.

Produk seperti Microsoft Cortana, Google Assistant dan Apple Siri semuanya menggunakan pengecaman pertuturan untuk membolehkan pengguna berinteraksi dengan peranti, kereta, dsb. Gabungan HCI dan pengecaman pertuturan memperhalusi lagi interaksi manusia-komputer, membolehkan peranti mentafsir dan bertindak balas kepada arahan dan soalan pengguna dengan ketepatan maksimum.

4. Teknologi AR/VR

AR dan VR ialah teknologi mendalam yang membolehkan manusia berinteraksi dengan dunia digital dan meningkatkan produktiviti dalam tugasan harian. Contohnya, cermin mata pintar boleh membolehkan interaksi pengguna bebas tangan dan lancar dengan sistem pengkomputeran.

Pada masa ini, penyelidikan HCI menyasarkan bidang penyelidikan lain, seperti antara muka otak-komputer dan analisis emosi, untuk meningkatkan pengalaman AR/VR pengguna.

5. Pengkomputeran Awan

Terima kasih kepada pengkomputeran awan dan interaksi manusia-komputer, kerja fleksibel dan kerja jauh telah menjadi kenyataan. Pekerja boleh mengakses data pada awan dari mana-mana lokasi fizikal dengan memanfaatkan perkhidmatan SaaS berasaskan awan. Persediaan maya sedemikian menyelaraskan aliran kerja dan membolehkan kerjasama yang lancar dengan pasukan merentas menegak industri tanpa menjejaskan produktiviti.

Atas ialah kandungan terperinci Memahami Interaksi Komputer Manusia (HCI): Contoh Teknologi HCI. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
2 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Repo: Cara menghidupkan semula rakan sepasukan
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Hello Kitty Island Adventure: Cara mendapatkan biji gergasi
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

15 alat anotasi imej percuma sumber terbuka disyorkan 15 alat anotasi imej percuma sumber terbuka disyorkan Mar 28, 2024 pm 01:21 PM

Anotasi imej ialah proses mengaitkan label atau maklumat deskriptif dengan imej untuk memberi makna dan penjelasan yang lebih mendalam kepada kandungan imej. Proses ini penting untuk pembelajaran mesin, yang membantu melatih model penglihatan untuk mengenal pasti elemen individu dalam imej dengan lebih tepat. Dengan menambahkan anotasi pada imej, komputer boleh memahami semantik dan konteks di sebalik imej, dengan itu meningkatkan keupayaan untuk memahami dan menganalisis kandungan imej. Anotasi imej mempunyai pelbagai aplikasi, meliputi banyak bidang, seperti penglihatan komputer, pemprosesan bahasa semula jadi dan model penglihatan graf Ia mempunyai pelbagai aplikasi, seperti membantu kenderaan dalam mengenal pasti halangan di jalan raya, dan membantu dalam proses. pengesanan dan diagnosis penyakit melalui pengecaman imej perubatan. Artikel ini terutamanya mengesyorkan beberapa alat anotasi imej sumber terbuka dan percuma yang lebih baik. 1.Makesen

Artikel ini akan membawa anda memahami SHAP: penjelasan model untuk pembelajaran mesin Artikel ini akan membawa anda memahami SHAP: penjelasan model untuk pembelajaran mesin Jun 01, 2024 am 10:58 AM

Dalam bidang pembelajaran mesin dan sains data, kebolehtafsiran model sentiasa menjadi tumpuan penyelidik dan pengamal. Dengan aplikasi meluas model yang kompleks seperti kaedah pembelajaran mendalam dan ensemble, memahami proses membuat keputusan model menjadi sangat penting. AI|XAI yang boleh dijelaskan membantu membina kepercayaan dan keyakinan dalam model pembelajaran mesin dengan meningkatkan ketelusan model. Meningkatkan ketelusan model boleh dicapai melalui kaedah seperti penggunaan meluas pelbagai model yang kompleks, serta proses membuat keputusan yang digunakan untuk menerangkan model. Kaedah ini termasuk analisis kepentingan ciri, anggaran selang ramalan model, algoritma kebolehtafsiran tempatan, dsb. Analisis kepentingan ciri boleh menerangkan proses membuat keputusan model dengan menilai tahap pengaruh model ke atas ciri input. Anggaran selang ramalan model

Telus! Analisis mendalam tentang prinsip model pembelajaran mesin utama! Telus! Analisis mendalam tentang prinsip model pembelajaran mesin utama! Apr 12, 2024 pm 05:55 PM

Dalam istilah orang awam, model pembelajaran mesin ialah fungsi matematik yang memetakan data input kepada output yang diramalkan. Secara lebih khusus, model pembelajaran mesin ialah fungsi matematik yang melaraskan parameter model dengan belajar daripada data latihan untuk meminimumkan ralat antara output yang diramalkan dan label sebenar. Terdapat banyak model dalam pembelajaran mesin, seperti model regresi logistik, model pepohon keputusan, model mesin vektor sokongan, dll. Setiap model mempunyai jenis data dan jenis masalah yang berkenaan. Pada masa yang sama, terdapat banyak persamaan antara model yang berbeza, atau terdapat laluan tersembunyi untuk evolusi model. Mengambil perceptron penyambung sebagai contoh, dengan meningkatkan bilangan lapisan tersembunyi perceptron, kita boleh mengubahnya menjadi rangkaian neural yang mendalam. Jika fungsi kernel ditambah pada perceptron, ia boleh ditukar menjadi SVM. yang ini

Kenal pasti overfitting dan underfitting melalui lengkung pembelajaran Kenal pasti overfitting dan underfitting melalui lengkung pembelajaran Apr 29, 2024 pm 06:50 PM

Artikel ini akan memperkenalkan cara mengenal pasti pemasangan lampau dan kekurangan dalam model pembelajaran mesin secara berkesan melalui keluk pembelajaran. Underfitting dan overfitting 1. Overfitting Jika model terlampau latihan pada data sehingga ia mempelajari bunyi daripadanya, maka model tersebut dikatakan overfitting. Model yang dipasang terlebih dahulu mempelajari setiap contoh dengan sempurna sehingga ia akan salah mengklasifikasikan contoh yang tidak kelihatan/baharu. Untuk model terlampau, kami akan mendapat skor set latihan yang sempurna/hampir sempurna dan set pengesahan/skor ujian yang teruk. Diubah suai sedikit: "Punca overfitting: Gunakan model yang kompleks untuk menyelesaikan masalah mudah dan mengekstrak bunyi daripada data. Kerana set data kecil sebagai set latihan mungkin tidak mewakili perwakilan yang betul bagi semua data. 2. Underfitting Heru

Evolusi kecerdasan buatan dalam penerokaan angkasa lepas dan kejuruteraan penempatan manusia Evolusi kecerdasan buatan dalam penerokaan angkasa lepas dan kejuruteraan penempatan manusia Apr 29, 2024 pm 03:25 PM

Pada tahun 1950-an, kecerdasan buatan (AI) dilahirkan. Ketika itulah penyelidik mendapati bahawa mesin boleh melakukan tugas seperti manusia, seperti berfikir. Kemudian, pada tahun 1960-an, Jabatan Pertahanan A.S. membiayai kecerdasan buatan dan menubuhkan makmal untuk pembangunan selanjutnya. Penyelidik sedang mencari aplikasi untuk kecerdasan buatan dalam banyak bidang, seperti penerokaan angkasa lepas dan kelangsungan hidup dalam persekitaran yang melampau. Penerokaan angkasa lepas ialah kajian tentang alam semesta, yang meliputi seluruh alam semesta di luar bumi. Angkasa lepas diklasifikasikan sebagai persekitaran yang melampau kerana keadaannya berbeza daripada di Bumi. Untuk terus hidup di angkasa, banyak faktor mesti dipertimbangkan dan langkah berjaga-jaga mesti diambil. Para saintis dan penyelidik percaya bahawa meneroka ruang dan memahami keadaan semasa segala-galanya boleh membantu memahami cara alam semesta berfungsi dan bersedia untuk menghadapi kemungkinan krisis alam sekitar

Melaksanakan Algoritma Pembelajaran Mesin dalam C++: Cabaran dan Penyelesaian Biasa Melaksanakan Algoritma Pembelajaran Mesin dalam C++: Cabaran dan Penyelesaian Biasa Jun 03, 2024 pm 01:25 PM

Cabaran biasa yang dihadapi oleh algoritma pembelajaran mesin dalam C++ termasuk pengurusan memori, multi-threading, pengoptimuman prestasi dan kebolehselenggaraan. Penyelesaian termasuk menggunakan penunjuk pintar, perpustakaan benang moden, arahan SIMD dan perpustakaan pihak ketiga, serta mengikuti garis panduan gaya pengekodan dan menggunakan alat automasi. Kes praktikal menunjukkan cara menggunakan perpustakaan Eigen untuk melaksanakan algoritma regresi linear, mengurus memori dengan berkesan dan menggunakan operasi matriks berprestasi tinggi.

AI yang boleh dijelaskan: Menerangkan model AI/ML yang kompleks AI yang boleh dijelaskan: Menerangkan model AI/ML yang kompleks Jun 03, 2024 pm 10:08 PM

Penterjemah |. Disemak oleh Li Rui |. Chonglou Model kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) semakin kompleks hari ini, dan output yang dihasilkan oleh model ini adalah kotak hitam – tidak dapat dijelaskan kepada pihak berkepentingan. AI Boleh Dijelaskan (XAI) bertujuan untuk menyelesaikan masalah ini dengan membolehkan pihak berkepentingan memahami cara model ini berfungsi, memastikan mereka memahami cara model ini sebenarnya membuat keputusan, dan memastikan ketelusan dalam sistem AI, Amanah dan akauntabiliti untuk menyelesaikan masalah ini. Artikel ini meneroka pelbagai teknik kecerdasan buatan (XAI) yang boleh dijelaskan untuk menggambarkan prinsip asasnya. Beberapa sebab mengapa AI boleh dijelaskan adalah penting Kepercayaan dan ketelusan: Untuk sistem AI diterima secara meluas dan dipercayai, pengguna perlu memahami cara keputusan dibuat

Tinjauan tentang trend masa depan teknologi Golang dalam pembelajaran mesin Tinjauan tentang trend masa depan teknologi Golang dalam pembelajaran mesin May 08, 2024 am 10:15 AM

Potensi aplikasi bahasa Go dalam bidang pembelajaran mesin adalah besar Kelebihannya ialah: Concurrency: Ia menyokong pengaturcaraan selari dan sesuai untuk operasi intensif pengiraan dalam tugas pembelajaran mesin. Kecekapan: Pengumpul sampah dan ciri bahasa memastikan kod itu cekap, walaupun semasa memproses set data yang besar. Kemudahan penggunaan: Sintaksnya ringkas, menjadikannya mudah untuk belajar dan menulis aplikasi pembelajaran mesin.

See all articles