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共 12 条

PrISM-Observer:帮助用户执行日常程序的智能干预代理

Arakawa 等人开发 PrISM-Observer 智能手表干预系统,通过多模态感知实时预测用户行为并在最佳时机主动干预,帮助认知障碍用户完成烹饪等日常任务。

RA
Riku Arakawa et al.卡内基梅隆大学

教练副驾:大型语言模型驱动的聊天机器人与人类教练的混合形式有效支持领导力成长的自我反思

Arakawa 等人提出结合大型语言模型聊天机器人与人类教练的混合辅导系统,通过设计研讨会和用户研究验证其在支持领导力成长自我反思中的可行性与有效性,为人机协作辅导提供新框架。

RA
Riku Arakawa et al.卡内基梅隆大学

PrISM-Tracker:利用可穿戴传感器和状态转换信息进行多模态过程追踪的框架,支持用户驱动的错误和不确定性处理

Arakawa 等人提出PrISM-Tracker框架,利用图表示和Viterbi算法增强可穿戴传感器动作识别,并通过用户交互模块处理模型不确定性,在拿铁制作和伤口护理实验中验证了有效性。

RA
Riku Arakawa et al.卡内基梅隆大学

CatAlyst:使用大型生成模型防止任务拖延的领域可扩展干预

Arakawa 等人开发 CatAlyst 系统,利用大型生成模型生成工作延续作为上下文感知干预,在写作和幻灯片编辑任务中有效帮助工人恢复任务并降低认知负荷。

RA
Riku Arakawa et al.卡内基梅隆大学
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BeParrot:通过重述转录不清晰语音的高效接口

Arakawa 等人设计 BeParrot 接口,通过参数调整和发音反馈功能让新手用户无需大量培训即可通过重述技术高效转录不清晰语音,效率提升32.2%。

RA
Riku Arakawa et al.卡内基梅隆大学

VocabEncounter:通过将计算机生成的外语词汇用法呈现到用户的日常生活中,利用NMT进行词汇学习

Arakawa 等人设计 VococabEncounter 系统,利用 NMT 技术将外语词汇实时嵌入用户阅读材料,通过众包验证生成质量,实现日常活动中的词汇学习。

RA
Riku Arakawa et al.卡内基梅隆大学

反应还是推测:基于新兴媒体消费现象为追剧用户提供计算支持

Arakawa 等人通过访谈和 Twitter 数据分析研究追剧用户的推测性消费体验,设计了两个计算支持原型并通过用户研究评估,为追剧用户提供计算支持的可行方案。

RA
Riku Arakawa et al.东京大学
User Experiences

无意识吸引器:一种使用听觉干扰来吸引注意力的假阳性抗性干预措施

Arakawa 等人提出无意识吸引器干预方法,通过干扰视频声音引导学习者注意力,结合机器学习感知模块,即使误报检测也不会让用户感到沮丧。

RA
Riku Arakawa et al.东京大学

不再握手:COVID-19如何推动日本偶像文化中计算机介导沟通的扩展?

Yakura 等人通过定量调查和访谈研究COVID-19如何推动日本偶像文化从握手会转变为计算机介导的线上交流,揭示线上线下认知差距

HY
Hiromu Yakura筑波大学

INWARD:一种用于视频反思的计算机支持工具,可提高行政教练的效率和效果

Arakawa 等人设计 INWARD 工具,利用人类行为分析与视频交互技术支撑视频反思,提升行政教练效率并通过元反思实现改进效果

RA
Riku Arakawa et al.东京大学

REsCUE:一个使用多模式异常检测对行为提示进行实时反馈的框架

Arakawa 等人提出 REsCUE 框架,使用无监督异常检测算法分析多模态行为数据,为执行教练提供实时行为线索反馈

RA
Riku Arakawa et al.东京大学

FocusMusicRecommender:工作时推荐音乐的系统

Yakura 等人开发了 FocusMusicRecommender 系统,推荐用户既不喜欢也不讨厌的背景音乐,并结合注意力水平动态调整推荐,有效提升工作专注度。

HY
Hiromu Yakura et al.筑波大学
论文标题作者研究主题论文库年份

PrISM-Observer:帮助用户执行日常程序的智能干预代理

Arakawa 等人开发 PrISM-Observer 智能手表干预系统,通过多模态感知实时预测用户行为并在最佳时机主动干预,帮助认知障碍用户完成烹饪等日常任务。

RA
Riku Arakawa et al.卡内基梅隆大学

教练副驾:大型语言模型驱动的聊天机器人与人类教练的混合形式有效支持领导力成长的自我反思

Arakawa 等人提出结合大型语言模型聊天机器人与人类教练的混合辅导系统,通过设计研讨会和用户研究验证其在支持领导力成长自我反思中的可行性与有效性,为人机协作辅导提供新框架。

RA
Riku Arakawa et al.卡内基梅隆大学

PrISM-Tracker:利用可穿戴传感器和状态转换信息进行多模态过程追踪的框架,支持用户驱动的错误和不确定性处理

Arakawa 等人提出PrISM-Tracker框架,利用图表示和Viterbi算法增强可穿戴传感器动作识别,并通过用户交互模块处理模型不确定性,在拿铁制作和伤口护理实验中验证了有效性。

RA
Riku Arakawa et al.卡内基梅隆大学

CatAlyst:使用大型生成模型防止任务拖延的领域可扩展干预

Arakawa 等人开发 CatAlyst 系统,利用大型生成模型生成工作延续作为上下文感知干预,在写作和幻灯片编辑任务中有效帮助工人恢复任务并降低认知负荷。

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Riku Arakawa et al.卡内基梅隆大学
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Arakawa 等人设计 BeParrot 接口,通过参数调整和发音反馈功能让新手用户无需大量培训即可通过重述技术高效转录不清晰语音,效率提升32.2%。

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Riku Arakawa et al.东京大学
User Experiences
emoji_events

无意识吸引器:一种使用听觉干扰来吸引注意力的假阳性抗性干预措施

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Hiromu Yakura筑波大学

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Riku Arakawa et al.东京大学

REsCUE:一个使用多模式异常检测对行为提示进行实时反馈的框架

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Riku Arakawa et al.东京大学

FocusMusicRecommender:工作时推荐音乐的系统

Yakura 等人开发了 FocusMusicRecommender 系统,推荐用户既不喜欢也不讨厌的背景音乐,并结合注意力水平动态调整推荐,有效提升工作专注度。

HY
Hiromu Yakura et al.筑波大学