HCI.TOPHCI, made easy

arrow_back返回问题库查看分类arrow_forward

人机协作与决策支持 / 决策优化与强化学习理解

智能城市对高效通信网络的需求无法通过地面网络满足。

lightbulb现实痛点决策优化与强化学习理解

智能城市对高效通信网络的需求无法通过地面网络满足。

UbiComp '23Cooperative Multi-Type Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Resource Management in Space-Air-Ground Integrated Networks

同类问题

lightbulb现实痛点决策优化与强化学习理解

用户在多任务中频繁切换注意力效率低下，导致生产力下降。

UIST '24AITentive: A Toolkit to Develop Reinforcement Learning-based Attention Management Systems

lightbulb现实痛点决策优化与强化学习理解

用户难以通过现有视频摘要技术快速获取符合自身兴趣的内容。

UbiComp '24ChatCam: Embracing LLMs for Contextual Chatting-to-Camera with Interest-Oriented Video Summarization

lightbulb现实痛点决策优化与强化学习理解

用户情绪的动态变化难以被实时预测和有效解释。

CHI '24Simulating Emotions With an Integrated Computational Model of Appraisal and Reinforcement Learning

lightbulb现实痛点决策优化与强化学习理解

用户在高压力多任务情境下容易因频繁切换任务而效率降低或犯错。

CHI '24Supporting Task Switching with Reinforcement Learning

lightbulb现实痛点决策优化与强化学习理解

无人机着陆时易因地面效应和噪声干扰导致不稳定甚至损坏设备。

UbiComp '23SmoothLander: A Quadrotor Landing Control System with Smooth Trajectory Guarantee Based on Reinforcement Learning

lightbulb现实痛点决策优化与强化学习理解

用户模型的参数估计需要大量用户数据，过程昂贵且耗时。

CHI '23Amortised Experimental Design and Parameter Estimation for User Models of Pointing

相关论文

通过整合评价和强化学习的计算模型来模拟情感

Jiayi Eurus Zhang, Bernhard Hilpert, Joost Broekens

用强化学习支持任务切换

Alexander Lingler, Dinara Talypova, Jussi P. P. Jokinen

用户指向模型的平均化实验设计和参数估计

Antti Keurulainen, Isak Rafael Westerlund, Oskar Keurulainen

为生物力学用户模型注入生命

Aleksi Ikkala, Florian Fischer, Markus Klar

选择或建议？基于强化学习的高精度触摸屏目标选择方法

Zhi Li, Maozheng Zhao, Dibyendu Das

重新发现可能性：强化学习的视角

Yi-Chi Liao, Kashyap Todi, Aditya Acharya

间歇控制的指针点击行为仿真模型

Seungwon Do, Minsuk Chang, Byungjoo Lee

触摸屏打字作为最优监督控制

Jussi P. P. Jokinen, Aditya Acharya, Mohammad Uzair

基于最优动作的或基于用户预测的触觉引导：你能做得更好吗？

Hee-Seung Moon, Jiwon Seo

基于模型的强化学习适应用户界面

Kashyap Todi, Gilles Bailly, Luis Leiva