这两天，随着我们C++进阶课开课时间越来越近，大多数小伙伴最感兴趣，也是问得最多的问题就是，
摘要 : 数据手套在人机交互中提供了一种有效的人机交互手段，从数据手套的理论出发，本论文利用一些硬件设备以及软件开发环境，设计了一款可以与机械臂、虚拟手等终端交互的数据手套。硬件设备包括弯曲度传感器、MPU6050六轴传感器、HC-05蓝牙串口通信模块、TFT显示屏、STM32F103最小系统开发板，数据手套软件开发平台为Keil uVision5，所用的开发语言为C语言，在系统调试的时候用到了匿名四轴上位机和串口调试助手，用来对MPU6050六轴传感器和弯曲度传感器进行调试，此外在整个系统中移植了UCOS-II嵌入式实时操作系统，保证了数据在传输时的实时性和高效性。实现了数据手套对五轴机械臂的控制以及人手到虚拟手的动作映射。
上一篇大致了解了一下单片机实际项目开发中上位机开发部分的内容以及VS下载与安装，按照编程惯例，接下来就是“Hello，World！”
本文转自：https://www.cnblogs.com/Mculover666/p/9126191.html
语音识别及深度学习领域专家、腾讯AI Lab副主任及西雅图实验室负责人俞栋博士，在2018年腾讯全球合作伙伴大会上展示了腾讯AI正在推进的跨领域前沿研究：下一代的多模态智能人机交互。以下是有补充的演讲全文，介绍了人机交互的历史与目标、下一代智能人机交 互的优势与挑战，及腾讯AI的解决方案。
①简单易学：与 C 和 Java 比，Python的学习成本和难度曲线不只是低一点，更适合新手入门，自底向上的技术攀爬路线。先订个小目标爬个小山，然后再往更高的山峰前进。而不像C和JAVA光语言学习本身，对于很多人来说就像珠穆朗玛峰一样高不可攀。
在电影《少数派报告》中，汤姆·克鲁斯扮演的角色站在虚拟屏幕前，不用触摸任何实质的东西，仅靠一个特殊手套就能隔空操控数据。
Stuxnet蠕虫病毒（震网，又名超级工厂病毒）是世界上首个专门针对工业控制系统编写的破坏性病毒，能够利用对windows系统和西门子SIMATIC WinCC系统的7个漏洞进行攻击。特别是针对西门子公司的SIMATIC WinCC监控与数据采集 (SCADA) 系统进行攻击，由于该系统在我国的多个重要行业应用广泛，被用来进行钢铁、电力、能源、化工等重要行业的人机交互与监控。 这是有史以来第一个包含PLC Rootkit的电脑蠕虫，也是已知的第一个以关键工业基础设施为目标的蠕虫。此外，该蠕虫的可能目标为
感谢各位大佬百忙之间过来观看，目前博主准备持续更新 《C语言小白入门篇》带大家零基础学好好C语言。从入门到精通，后期也会持续更新《高质量的C语言知识》，希望大家多多支持！ 💛 💙 💜 ❤️ 💚 废话不多说干就完了，详细大家都看过修仙或者玄幻小说吧！咱们现在就是练气一波波修炼内功打好基础，向着大成出发。
大家周末好，今天给大家继续分享linux内核学习。上次讲解到linux内核启动分析的前期准备，还没有去分析linux内核具体启动分析过程，这里我换一种方式来分享，在linux启动后，linux系统接下来会如何进行工作？然后再反过来具体分析linux内核启动过程，启动过程会设计到一些汇编语言，以及这个时候去具体分析c语言代码的话，就真正考验c语言的功底的时候到了；同时c语言的基本功，大家可以去看我以前学习c语言的一些常用c语言用法，我把它搞成了专辑，方便大家查看。
Python翻译成汉语是蟒蛇的意思，并且Python的logo也是两条缠绕在一起的蟒蛇的样子，然而Python语言和蟒蛇实际上并没有一毛钱关系。
最近在尝试一些新的架构，玩点花活儿！小有所得，分享给大家。 Why Rust? 因为它酷😎，因为个人喜欢，所以用它作为锤子，到处找钉... Nah... just kiddin' ~ 必须有一些很合理
导读：程序要完成高级功能，首先要能够做到基本的加减乘除。本章从程序中变量的概念开始，结合之前学的输出函数和新介绍的输入函数制作简单人机交互程序，然后讲解最基础的加减法运算，自制简单计算器程序练手。
概述 OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉应用平台，由英特尔公司研发中心俄罗斯团队发起该项目，开源BSD证书，OpenCV的目标是实现实时计算机视觉，，是一个跨平台的计算机视觉库。从开发之日起就得到了迅猛发展，获得了众多公司和业界大牛的鼎力支持与贡献，因为是BSD开源许可，因此可以免费应用在科研和商业应用领域。 历史 OpenCV从立项之日起到现在不过短短的十几年时间，已经席卷整个业界，得到众多著名企业的大力支持，其中包括大名鼎鼎机器人公司Willow Garage与搜索引擎起家的Google。下面几个
只有硬件没有软件的计算机系统被称之为“裸机”，我们很难用“裸机”来完成计算机日常的工作（如存储和运算），所以必须用特定的软件来控制硬件的工作。最靠近计算机硬件的软件是系统软件，其中最为重要的就是“操作系统”。“操作系统”是控制和管理整个计算机硬件和软件资源、实现资源分配和任务调配、为系统用户以及其他软件提供接口和环境的程序的集合。
OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉应用平台，由英特尔公司研发中心俄罗斯团队发起该项目，开源BSD证书，OpenCV的目标是实现实时计算机视觉，，是一个跨平台的计算机视觉库。从开发之日起就得到了迅猛发展，获得了众多公司和业界大牛的鼎力支持与贡献，因为是BSD开源许可，因此可以免费应用在科研和商业应用领域。
大数据文摘记者 魏子敏 刘涵 “目前市面上人机交互的智能硬件，距离真正的自然交互依然有很长的一段路要走。” 在清华x-lab主办的人工智能研习社第五讲，三角兽的创始人、COO马宇驰如此描述当前的人机交互产品。 在同日举办的百度2017世界大会上，李彦宏的观点与马不谋而合：“我们现在看到很多智能音箱，虽然不需要按住，但是需要一个唤醒词，一般是四个字，这不符合人与人交互方式。我跟你说话的时候不需要拉你的手，也不需要每句话都叫你的名字，更不需要每次都叫四个字。” 在清华的演讲中马宇驰表示，目前市面上人机交互的智能
一、传统的自助设备 我们都非常熟悉的自助设备，就是预设场景下的产物。因为场景已经确定，所以设备的功能也是确定的。取款的机器只能取款，是存不了的。查询的机器只能查询，是不能取款的。 场景的确定带来了功能的确定，功能的确定就是对应的可办理业务的确定。不仅如此，由于每种业务都有一个自然合理的办理流程，所以，自助设备的操作步骤也是预设好的。 我们只能按照预设好的步骤进行操作，而且操作也是非常固定，就是输入一些文字或数字，按一些按键，想进行一些其它的“发挥”，呵呵，是不可能的。 为什么自助设备没有被称为智能设
相信对工业4.0和智能制造的概念有了解的一定对下边一张ppt有一种熟悉的感觉吧。
语言生成是指使用计算机程序来生成符合人类自然语言规范的文本的过程。它是自然语言处理（NLP）领域中的一个重要分支，涉及到语言学、计算机科学和人工智能等领域的交叉应用。语言生成技术可以被广泛地应用于自动问答系统、聊天机器人、智能客服系统以及内容自动生成等领域。 语言生成的重要性主要体现在以下几个方面：
用Rust语言开发跨iOS、Android、PC的通用算法逻辑，用FinClip小程序实现跨平台通用的业务应用前端，剩下的不通用、平台相关部分剩下一点点。
发表日期: 2017.12.26 分类: Code Tags: Node.js JavaScript 跨平台 Electron 时间很快,已经是学期末了,这学期没有课程设计,人工智能课程结课的时候留了一个小实验,需要做一个具有人机交互界面的智能系统. 其实整个实验非常简单,核心代码用C语言写的话大致不超过100行,因为系统要求具有一个良好的交互界面,所以更多的精力放在了界面的开发上.正好前段时间看了Electron的开发文档,所以这次的实验就用Node.js来写了,使用Electron最大的好处是具有非常好
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了很多函数，这些函数非常高效地实现了计算机视觉算法（最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖）。 OpenCV 使用 C/C++ 开发，同时也提供了 Python、Java、MATLAB 等其他语言的接口。如果你不了解 C/C++，请阅读《C语言教程》和《C++教程》。 OpenCV 是跨平台的，可以在 Windows、Linux、Mac OS、Android、iOS 等操作系统上运行。应用领域非常广泛，包括图像拼接、图像降噪、产品质检、人机交互、人脸识别、动作识别、动作跟踪、无人驾驶等。还提供了机器学习模块，你可以使用正态贝叶斯、K最近邻、支持向量机、决策树、随机森林、人工神经网络等机器学习算法。
在2013年的电影《她》中，男主结束了恋爱长跑之后，爱上了一个电脑操作的系统女声，这个叫“萨曼莎”的姑娘不仅有着略带沙哑的迷人嗓音，并且幽默风趣。
接口类型 : " 接口 " 的 关键 就是 , 使用接口的 双方 要遵守 " 事先约定 " ;
如清晰度低，可转PC网页观看高清版本： http://v.qq.com/x/page/h0564ssub1c.html 基础常识 1：软件开发 2：人机交互方式 3：常用的dos命令 软件开发 什么是软件： Software:是一系列按照特定的顺序组织的计算机数据和指令的集合 软件分类： 系统软件： eg：dos、windows、linux等 应用软件： eg：QQ、微信、支付宝、纸牌大战等 中间件：应用软件和系统软件中间的转换体 什么是开发？ 软件制作 人机交互方式 交互方式： 1：图形化界
11月13日，深圳 - 腾讯AI Lab今日发布了一款AI辅助翻译产品 - “腾讯辅助翻译”（Transmart），可满足用户快速翻译的需求，用AI辅助人工翻译提高效率和质量。该产品采用业内领先的人机交互式机器翻译技术，融合神经网络机器翻译、统计机器翻译、输入法、语义理解、数据挖掘等多项前沿技术，配合亿级双语平行数据，为用户提供实时智能翻译辅助，帮助用户更好更快地完成翻译任务。产品旨在致敬人工翻译，辅助人工翻译更快、更好地完成任务，探索人工智能赋能翻译行业新思路。
机器之心专栏 作者：杨志明、王泳、毛金涛 本文作者是中科院 NLP 博士，深思考人工智能机器人科技 ideepwise 的首席架构师/CEO 杨志明博士，首席机器学习科学家王泳博士，NLP 算法科学家毛金涛博士。2017 年 9 月 16 日，深思考人工智能团队取得了 SMP2017-ECDT（人机对话技术评测）特定域任务型人机对话评测（特定垂直领域多轮人机交互）全国第一名。本文由深思考人工智能核心团队揭秘如何实现人机多轮交互技术的突破以及对应用的意义。 图灵测试（The Turing test）由艾伦
通过传感器直接或间接与人接触获得感知信息；通过建立模型对感知信息进行分析与识别；对分析结果进行推理达到感性的理解；将理解结果通过合理的方式表达出来。也就完成了人机交互的全过程。
作为一个老码农，从上世纪80年代接触计算机以来，流行的计算方式都是通过现代 WIMP (窗口、图标、鼠标、指针)界面实现的，这种界面使得普通人可以使用计算机。随着计算机的发展，人机交互的作用一直在增加。大多数软件是交互式的，与界面相关的代码大约会占所有代码的一半以上。人机交互在应用程序设计中也扮演着重要的角色。
TFs odom → base footprint 和 odom → obstacle
第一是基座大模型。打造功能强大的基座需要大量数据、算力和资金。尽管 ChatGPT 出来震惊了世界，但主要原因不在基座模型。强大的基座大模型不是在 ChatGPT 出现时横空出世的，而是慢慢发展起来的 —— 从 2020 年开始国外开发的模型规模逐步增大，效果也在逐渐变好，ChatGPT 的基座大模型可能相比之前效果有所提升，但并没有发生质的飞跃。所以 ChatGPT 影响力如此大的主要原因不是基座大模型。
在优化 ArchGuard 的 AI 辅助架构治理工具 Co-mate 的架构时，发现有一些模式与之前设计 AutoDev、ClickPrompt 等颇为相似。便思考着适合于 ArchGuard Co-mate 的架构设计原则是什么，写下了初步的三条原则。
◆ 人机交互是指借助计算机外接硬件设备，以有效的方式实现人与计算机对话的技术。在人机交互（Human-Computer Interaction）中，人通过输入设备给机器输入相关信号，这些信号包括语音、文本、图像、触控等的一种或多种模态，机器通过输出或显示设备给人提供相关反馈信号。
【新智元导读】互联网从APP到BOT过渡的脚步在不断加快。2016年4月11日，一个号称要成为Bot商店的网站Botlist悄然上线，从目前的网站内容来看，Botlist还只是一个目录类的Bot信息汇
现在有很多的企业软件在使用的过程中是需要进行二次开发的，二次开发是要注意根据软件的特点和功能来进行开发和设计的。要根据客户的需求来进行开发，二次开发是要注意开发的技巧，要做好事前的准备工作，对于要开发的系统有一个全面的了解，提升系统二次开发的效果。下面我们来详细的了解一下软件系统二次开发的方法和具体步骤。
在简仁贤看来，开展情感对话式机器人的研究不仅是为了迎合技术的发展，更重要的是推动人工智能融入金融、电商、智能硬件等高价值商业场景。 在电影《Her》中，“Samantha”虽是基于人工智能技术的Chatbot（对话机器人），但是她的“知性和感性”还是感染了不少观众，让人们对于“懂情感的人工智能”有了一种期盼。 “从现在的技术发展看，机器人还无法模拟人类的情感。因为情感与创造力一样，是人工智能无法模仿和计算的。但这不妨碍人工智能通过语义理解、人脸识别、姿态识别、语音识别等方式识别判断人类情感情绪状态，并进行一
AI 科技评论按：随着语音识别 ASR 的进步，对话机器人从简单的指令式的语音助手，进化到关键词交互方式，人们能够使用较为完整的句子来表达意图，机器人从中截取关键词判断用户意图。
美国计算机社区联盟（CCC）发布《人工智能的进步需要所有计算机科学的共同进步》白皮书，指出人工智能与更广泛的计算机科学之间相互影响的六大潜力领域的研发机遇，以支持人工智能的进一步发展。 1 计算机系统和硬件 开发人工智能系统中采用的核心计算程序的加速方法，例如用于训练和使用卷积神经网络执行感知任务分类的方法；开发并行性、智能缓存、使用FPGA等专用硬件等新方法，降低人工智能应用的计算成本，满足其需求和鲁棒性。 2 理论计算机科学 开发算法分析领域中的工具和技术，包括组合学、计算复杂性理论、可计算性研究。 3
业内都说2016年是人工智能商业化元年。现在回头看，那时正是智能人机交互产业爆发的前夜。
（前言：感谢我的高中物理老师，让我明白研究一个领域，应当先去了解这个领域的前辈，晓得前辈们与这个领域之间的过往历史，并始终向这些前辈致以崇高的敬意！） 操作系统是一个人机接口，实现了人机交互。目前主流的操作系统有Windows、macOS以及Linux。追本溯源，它们有一个共同的祖先——UNIX。最近一周，阅读了一本好书《UNIX传奇：历史与回忆》，让我对UNIX有更深入的了解。 1969年Ken Thompson所在的贝尔实验室撤出了对Multics项目的研究，这让Ken Thompson感到不开心，于是他用了三周的时间重写了一个操作系统UNiplexed Information and Computing System（UNICS），后来改称为UNIX。1973年，UNIX的另外一个重要贡献者，Dennis MacAlistair Ritchie用其开发的C语言重写了UNIX，提高了UNIX的可移植性，这使UNIX变得流行起来。到了80年代，贝尔实验室开始向部分高校发布了UNIX使用许可证，高校的参与使UNIX更加完善，还衍变出了著名的Berkeley Software Distribution（BSD）。不过这也导致了后来贝尔实验室与伯克利之间的商业战争。但无论如何，UNIX是一个计算机世界的奇点，改变了全世界。 那时的贝尔实验室群英荟萃，聚集了各个领域的世界顶尖大师，再加上管理层的英明管理与充足资金，研究人员所能获取到的资源丰富且工作韧性极大。在这样宽松自由的工作环境下（真是令人向往，工作不再是一种负担，而是一种乐趣），伟大头脑之间优秀观念的碰撞，擦出UNIX这样伟大的作品，不足为奇。还有当时的研究人员必须得在公司用午餐，他们在吃饭期间互相交流探讨，一起饭后散步，光在这期间就不知道有多少great idea诞生。据中科院微信公众号官方推文，中科院的研究人员在研究之余也会经常在一起喝咖啡，异曲同工。 读完本书，有两点令我印象深刻： 1.Uni与Multi相对，UNIX追求简洁，“一次只做好一件事。如果有新需求，可以添加新特性，而不应该在原有的版块增添新的内容，而最终导致整个版块过于复杂。” 2.观念导致人的差异，这也是物以类聚，人以群分的原因。我们需要多阅读伟大的作品，思考伟大的观念，从而让自己变得优秀，优秀的头脑是会互相吸引的。就像书中提到的那位受到贝尔实验室邀请的实习生，原本在犹豫是否入职，后来参观了一圈贝尔实验室的长廊，发现长廊上挂满了对在贝尔实验室工作的伟大人物的介绍，逛完了长廊，实习生就决定要加入贝尔实验室。
10点小组内部会议、信用卡还款最后一天、妈妈生日12点记得送祝福、腾讯视频《繁花》7点开播等等，一目了然。
AI科技评论按：近年来，人机对话技术受到了学术界和产业界的广泛关注。学术上，人机对话是人机交互最自然的方式之一，其发展影响及推动着语音识别与合成、自然语言理解、对话管理以及自然语言生成等研究的进展；产业上，众多产业界巨头相继推出了人机对话技术相关产品，如小冰、siri、度秘等，并将人机对话技术作为其公司的重点研发方向。 基于人机对话技术在学、产两界中的重要地位，在第六届全国社会媒体处理大会（SMP 2017）上，由中国中文信息学会社会媒体处理专委会主办，哈尔滨工业大学和科大讯飞股份有限公司承办举行了国内首次
竹间智能专栏 作者：竹间智能自然语言与深度学习小组 除自然语言理解（NLU）外，情感计算（Affective Computing）也成为近年来 AI 领域热门的研究方向之一。其中针对中文语境里人机交互中的情感、情绪识别与理解，竹间智能已经做了许多有益的探索，特别是如何利用情感、情绪分析，来帮助机器人实现对「对话意图」与「深层语义」的更好理解。本文将梳理一下情感计算在人机交互中的价值，同时分享一些情感分析的工具与方法。希望对从事人机交互研究的朋友们有所启发。 情感计算在人机交互中的作用 在谈论情感计算之前，先
人工智能估计是2018年最热的词汇之一，社会、高校、网络、媒体都把目光集中在人工智能领域，清华大学2018年针对人工智能领域撰写了很多调研报告，小白会在以后的几次更新中陆续为小伙伴解读清华大学2018年智能机器人研究报告，由于篇幅有限，本次先为小伙伴带来【技术篇】
当人类彼此交谈时，他们的交流方式远比简单的语言交谈方式多得多。他们说话的方式很重要——面部表情、语调和肢体语言。如果没有这些额外的提示，就很难用言语或文字进行交流，因为任何经历过类似电子邮件那样纯文字交流误会的人都非常清楚。
导语｜从ChatGPT出世到现在快半年了，这半年它给我们带来许多革新性的消息，大量的资本向它靠拢，人们也有保不住饭碗的危机感。作为数据工作者，ChatGPT对我来说不是那么陌生。近几个月也体验了ChatGPT,它带给我的感受确实很惊艳，提出各种各样的问题，都能回答的不错。获得知识变得比原来更容易了。 网络上有很多关于ChatGPT的新闻，大多数是关于AI革命，人工智能突破了，要夺走我们饭碗之类的。于是也开始对GPT做了一些深入了解，其中有很多问题都是GPT给我的答案，今天想在这里把我对GPT的理解总结一下。
语音合成（Text To Speech，TTS）满足将文本转化成拟人化语音的需求，打通人机交互闭环。 提供多场景、多语言的音色选择，支持 SSML 标记语言，支持自定义音量、语速等参数，让发音更专业、更符合场景需求。语音合成广泛适用于智能客服、有声阅读、新闻播报、人机交互等业务场景，提升人机交互体验，提高语音类应用构建效率。
这是mixlab社区成员00-ML04的文章，总结了她在4月的一次活动中分享的内容。
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