响应时间指标的探索
本文探讨了响应时间在人机交互中的重要性及发展。从1968年Rober B.Miller首次定义响应时间的多个维度，到1991年Stuart K.Card等人提出的立即响应时间常数，再到1993年Jakob Nielsen将响应时间划分为三个关键阈值，直至2020年Google提出的RAIL模型，强调了以用户为中心的性能衡量标准。这些研究为提升用户体验提供了理论基础和技术指导。
深度学习3D人体姿态估计国内外研究现状及痛点
人体姿态估计是从图像或视频信息中获取人体各个关节部位具体位置的过程,目前已被广泛应用到人机交互、视频监控、虚拟现实等领域。基于彩色图像的人体姿态估计算法容易受到颜色、环境等因素的影响,而深度图像在人体着装、肤色和遮挡等影响下具有较好的鲁棒性,能够更好地适应复杂环境的挑战。
AI技术在智能客服系统中的应用与挑战
【9月更文挑战第32天】本文将探讨AI技术在智能客服系统中的应用及其面临的挑战。我们将分析AI技术如何改变传统客服模式，提高服务质量和效率，并讨论在实际应用中可能遇到的问题和解决方案。
组态软件之万维组态介绍（web组态、html组态、vue2/vue3组态）
组态软件之万维组态、web组态、html组态、vue2/vue3组态，组态在工业自动化领域越来越重要，但由于市面上组态软件费用昂贵、集成复杂，使用技术门槛高，万维组态就应运而生；万维组态是一款功能强大的基于Web的可视化组态编辑器，采用标准HTML5技术，使用Vue2和Vue3语言，基于B/S架构进行开发，支持WEB端显示；支持快速集成，集成简单方便；支持在浏览器端完成便捷的人机交互，简单的拖拽即可完成可视化页面的设计;可快速构建和部署可扩展的SCADA、HMI、仪表板或LoT系统；
深度学习在自然语言处理中的突破与未来展望###
本文深入探讨了深度学习技术在自然语言处理（NLP）领域的最新进展，重点分析了其在该领域实现的重大突破及面临的挑战。通过对比传统方法与深度学习模型的差异，阐述了深度学习如何推动NLP领域的边界拓展，并对未来发展趋势进行了展望。
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