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共 11 条

ImaginationVellum:带空间提示、生成笔触和构思历史的生成式AI构思画布

Marquardt等人开发ImaginationVellum生成式AI构思画布,将整个2D画布作为主动提示空间,通过空间排列和生成笔触实现设计空间的快速遍历与概念混合。

NM
Nicolai Marquardt et al.微软

数据制定者2:迭代创建数据可视化,AI在过程中转换数据

Wang 等人开发 Data Formulator 2,融合图形界面与自然语言支持迭代可视化创作,8名用户研究表明可帮助分析师发展个性化迭代创作风格。

CW
Chenglong Wang et al.微软

分析师如何理解和验证AI辅助的数据分析?

Gu 等人设计具备自然语言解释与交互式数据表的探测器,研究22名分析师验证AI生成分析的方法与行为模式

KG
Ken Gu et al.华盛顿大学

关于为笔记本设计AI驱动的代码助手

McNutt 等人通过对15名数据科学家访谈创建设计空间,研究计算笔记本中AI代码助手设计,识别出消除歧义、领域特定工具等机遇与挑战。

AM
Andrew McNutt et al.芝加哥大学
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系统课程、实战项目、持续更新,适合想真正把 AI 用进开发流程的人。

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循环中的差异:支持探索性数据分析中的数据比较

Wang 等人提出DITL方法将数据差异可视化纳入探索性数据分析,用户研究显示其帮助16名专业数据科学家更好理解数据操作的影响。

AW
April Yi Wang et al.密歇根大学

收集和描述用于指定数据可视化的自然语言表达

Srinivasan 等人通过在线研究(N=102)收集了893个可视化自然语言表述,并按措辞类型和信息内容分类,构建了用于设计和评估可视化NLI的表述数据集。

AS
Arjun Srinivasan et al.Tableau

分叉它:在计算笔记本中支持有状态的替代方案

Weinman 等人针对计算笔记本提出分支与回溯功能,帮助数据科学家在单笔记本中直接探索替代方案和调试代码。

NW
Nathaniel Weinman et al.加利福尼亚大学伯克利分校

亲和力透镜:增强现实中的数据辅助亲和图

Subramonyam 等人开发 AffinityLens 基于移动设备的 AR 应用,在实体便签上叠加定量数据视图,帮助用户轻松切换定性与定量分析。

HS
Hariharan Subramonyam et al.密歇根大学

色域:一项设计探针以理解数据科学家如何理解机器学习模型

Hohman 等人设计可视化系统 Gamut 探针,调查数据科学家解释模型的方式与原因,发现可解释性不是单一概念,需为不同受众在简单性与完整性间取得平衡。

FH
Fred Hohman et al.佐治亚理工学院

AnchorViz:通过交互式语义数据探索促进分类器错误发现

Chen 等人开发AnchorViz交互式可视化工具,通过基于示例的锚点创建数据拓扑,帮助用户发现分类器的预测错误,效果优于传统采样方法。

NC
Nan-Chen Chen et al.华盛顿大学

有什么不同?:评估多系列条形图的变化以进行可视化比较任务

Srinivasan 等人比较四种条形图设计,发现带差异叠加的图表支持更广泛比较任务且不牺牲单独任务表现,为仪表板视觉比较提供设计指导。

AS
Arjun Srinivasan et al.Tableau
论文标题作者研究主题论文库年份
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ImaginationVellum:带空间提示、生成笔触和构思历史的生成式AI构思画布

Marquardt等人开发ImaginationVellum生成式AI构思画布,将整个2D画布作为主动提示空间,通过空间排列和生成笔触实现设计空间的快速遍历与概念混合。

NM
Nicolai Marquardt et al.微软

数据制定者2:迭代创建数据可视化,AI在过程中转换数据

Wang 等人开发 Data Formulator 2,融合图形界面与自然语言支持迭代可视化创作,8名用户研究表明可帮助分析师发展个性化迭代创作风格。

CW
Chenglong Wang et al.微软

分析师如何理解和验证AI辅助的数据分析?

Gu 等人设计具备自然语言解释与交互式数据表的探测器,研究22名分析师验证AI生成分析的方法与行为模式

KG
Ken Gu et al.华盛顿大学

关于为笔记本设计AI驱动的代码助手

McNutt 等人通过对15名数据科学家访谈创建设计空间,研究计算笔记本中AI代码助手设计,识别出消除歧义、领域特定工具等机遇与挑战。

AM
Andrew McNutt et al.芝加哥大学
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循环中的差异:支持探索性数据分析中的数据比较

Wang 等人提出DITL方法将数据差异可视化纳入探索性数据分析,用户研究显示其帮助16名专业数据科学家更好理解数据操作的影响。

AW
April Yi Wang et al.密歇根大学

收集和描述用于指定数据可视化的自然语言表达

Srinivasan 等人通过在线研究(N=102)收集了893个可视化自然语言表述,并按措辞类型和信息内容分类,构建了用于设计和评估可视化NLI的表述数据集。

AS
Arjun Srinivasan et al.Tableau

分叉它:在计算笔记本中支持有状态的替代方案

Weinman 等人针对计算笔记本提出分支与回溯功能,帮助数据科学家在单笔记本中直接探索替代方案和调试代码。

NW
Nathaniel Weinman et al.加利福尼亚大学伯克利分校
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亲和力透镜:增强现实中的数据辅助亲和图

Subramonyam 等人开发 AffinityLens 基于移动设备的 AR 应用,在实体便签上叠加定量数据视图,帮助用户轻松切换定性与定量分析。

HS
Hariharan Subramonyam et al.密歇根大学

色域:一项设计探针以理解数据科学家如何理解机器学习模型

Hohman 等人设计可视化系统 Gamut 探针,调查数据科学家解释模型的方式与原因,发现可解释性不是单一概念,需为不同受众在简单性与完整性间取得平衡。

FH
Fred Hohman et al.佐治亚理工学院

AnchorViz:通过交互式语义数据探索促进分类器错误发现

Chen 等人开发AnchorViz交互式可视化工具,通过基于示例的锚点创建数据拓扑,帮助用户发现分类器的预测错误,效果优于传统采样方法。

NC
Nan-Chen Chen et al.华盛顿大学

有什么不同?:评估多系列条形图的变化以进行可视化比较任务

Srinivasan 等人比较四种条形图设计,发现带差异叠加的图表支持更广泛比较任务且不牺牲单独任务表现,为仪表板视觉比较提供设计指导。

AS
Arjun Srinivasan et al.Tableau