人机交互

首页 标签 人机交互
# 人机交互 #
关注
1797内容
XR交互技术趋势:6DoF追踪、手势识别、眼动跟踪……
XR交互技术与实时云渲染共同推动了虚拟现实和增强现实的沉浸式体验发展。XR交互技术通过6DoF追踪、手势追踪、眼动追踪等手段,提供更自然、精准的用户交互方式;而实时云渲染则利用云端计算能力,为终端设备呈现高质量、低延迟的复杂图形内容。两者结合,使用户在XR环境中获得更加真实、流畅的体验。未来,XR交互技术将向多模态、精细化方向发展,进一步提升用户的沉浸感和交互体验。
TransferTOD:利用LLM解决TOD系统在域外场景槽位难以泛化的问题
任务型对话系统旨在高效处理任务导向的对话,如何利用任务型对话系统准确、高效、合理地完成信息采集的工作一直是一项关键且具有挑战性的任务。
基于图像形态学处理和凸包分析法的指尖检测matlab仿真
本项目基于Matlab2022a实现手势识别中的指尖检测算法。测试样本展示无水印运行效果,完整代码含中文注释及操作视频。算法通过图像形态学处理和凸包检测(如Graham扫描法)来确定指尖位置,但对背景复杂度敏感,需调整参数PARA1和PARA2以优化不同手型的检测精度。
|
8月前
|
AI元年:2024年人工智能发展大事纪
3分钟了解2024年人工智能AI领域都发生了哪些改变我们生活和生产方式的大事儿。
|
9月前
|
《软体机器人与仿生机器人的人工智能控制技术:挑战与突破》
在科技飞速发展的今天,软体机器人和仿生机器人成为研究焦点。软体机器人面临复杂环境适应性、力学性能控制及能源供给等挑战;仿生机器人则需解决生物灵感转化、系统集成及伦理问题。人工智能控制技术如智能算法、传感器创新和人机交互的发展为这些机器人带来新机遇,但也需关注伦理和社会影响。未来需跨学科合作,推动机器人技术进步并确保其符合人类利益。
|
9月前
|
聚焦视听触感官协同配合的具身精细操纵,人大胡迪团队领衔探索机器人模态时变性挑战
中国人民大学胡迪团队提出MS-Bot方法,通过阶段性引导的动态多感官融合,使机器人能像人类一样灵活运用视觉、听觉和触觉完成复杂任务。实验表明,该方法提高了操作准确性和效率,但仍面临数据依赖、计算复杂度和泛化能力等挑战。论文链接:https://arxiv.org/abs/2408.01366v2
PC Agent:开源 AI 电脑智能体,自动收集人机交互数据,模拟认知过程实现办公自动化
PC Agent 是上海交通大学与 GAIR 实验室联合推出的智能 AI 系统,能够模拟人类认知过程,自动化执行复杂的数字任务,如组织研究材料、起草报告等,展现了卓越的数据效率和实际应用潜力。
基于GRNN广义回归网络和MFCC的语音情绪识别matlab仿真,对比SVM和KNN
该语音情绪识别算法基于MATLAB 2022a开发,可识别如悲伤等情绪,置信度高达0.9559。核心程序含中文注释及操作视频。算法采用MFCC特征提取与GRNN广义回归网络,通过预加重、分帧、加窗、FFT、梅尔滤波器组、对数运算和DCT等步骤处理语音信号,实现高效的情绪分类。
CosyVoice 2.0:阿里开源升级版语音生成大模型,支持多语言和跨语言语音合成,提升发音和音色等的准确性
CosyVoice 2.0 是阿里巴巴通义实验室推出的语音生成大模型升级版,通过有限标量量化技术和块感知因果流匹配模型,显著提升了发音准确性、音色一致性和音质,支持多语言和流式推理,适合实时语音合成场景。
免费试用