help研究问题个人多模态记忆检索
哪些自然语言错误类别最常见,如何为它们提供实际的测试建议?知识工作、写作与内容处理 / 个人多模态记忆检索
哪些自然语言错误类别最常见,如何为它们提供实际的测试建议?
同类问题
相关论文
CHI 2025
通往我的过去:通过框架为自豪时刻的问题探索和记录过去的记忆
Sangsu Jang, Nari Kim, Nanum Kim
CHI 2025
像素记忆:生活日志摘要是否未能增强记忆但提供了隐私意识的记忆评估?
Passant ElAgroudy, Rufat Rzayev, Tonja-Katrin Machulla
CHI 2025
OmniQuery:上下文化增强捕获的多模态记忆以实现个人问题回答
Jiahao Nick Li, Zhuohao (Jerry) Zhang, Jiaju Ma
UbiComp 2024
UbiPhysio:通过动作理解和自然语言反馈支持日常功能、健身和康复
Chongyang Wang, Yuan Feng, Lingxiao Zhong
CHI 2024
卡普拉:利用多种视角捕捉、注意和回顾随时间变化的徒步体验
William Odom, Jordan White, Samuel Barnett
UIST 2023
DiLogics:创建具有多样化逻辑的网络自动化程序
Kevin Pu, Jim Yang, Angel Yuan
UbiComp 2023
ODSearch:健身追踪器数据的快速、资源高效设备端自然语言搜索
Reza Rawassizadeh, Yi Rong
CHI 2023
阅读测验生成器:一种支持教师设计高质量阅读测验问题的人机协作系统
Xinyi Lu, Simin Fan, Jessica Houghton
CHI 2022
个人梦境信息学:一个梦境参与的自我信息系统模型
Michael Jeffrey Daniel Hoefer, Bryce E Schumacher, Stephen Voida
CHI 2022
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
Riku Arakawa, Hiromu Yakura, Sosuke Kobayashi
CHI 2022
Stylette:用自然语言为网页设计样式
Tae Soo Kim, DaEun Choi, Yoonseo Choi
CHI 2022
设计胜过千言万语:数字交互设计对图片提示回忆的影响
Benett Axtell, Raheleh Saryazdi, Cosmin Munteanu