人机交互论文发表心情文案
交互设计专业常用的软件有哪些？1、Keynote除了用作创建演示文稿的好工具之外，Keynote（尤其是它的Magic Move过渡）也是快速为设计动画化和传达想法的方法之一。 2、SketchSketch是一款专门绘制静态交互原型的软件，低保真和高保真原型都可以用它来绘制。而且目前也有很多sketch格式的模版可供下载和使用，可以说是非常方便和快捷了。3、Principle & FlintoPrinciple和Flinto是两款轻量化，用来实现交互原型中的动态效果的软件，并且支持导入Sketch格式文件，因此这两款软件可以和Sketch形成良好的合作，快捷高效。4、AxureAxure一直是市场上最好的线框图工具之一，非常适合需要动态数据的更复杂项目。使用Axure，你可以真正专注于模拟更具技术性的项目，并且在结构和数据方面需要格外注意。5、Figma使你能够快速构建和设计接口。它是一个协同设计工具，多个用户可以同时在一个项目中工作。当你在一个项目中有多个参与设计者时，这是非常有效的，使得开发人员、文案和设计师都能协同工作。6、Visio在正式进行UI界面设计之前，UI设计师需要对产品整体的流程进行思考。此阶段可以使用流程图软件Visio或XMind对需求的流程进行认真梳理。7、Principle交互设计是Principle擅长的领域，特别是在移动应用程序方面。使用Principle来调整并获得正确的动画交互。
楼主可以参考一下留学志愿参考系统douban.com/group/topic/160048775/ 输入你的专业等情况，就能查询出与你情况类似的同学案例，看他们申请了哪些院校和专业。也可以按照留学目标来筛选，看看你的目标院校和专业都哪些背景（语言成绩都多少分、学校背景如何、什么专业、GPA多少等）的学生申请了，也从而对比自身情况，制定大致的目标和方向。
方向一以商业性为目的，以培养创新型的创意领袖和战略性方案的产出为目标，旨在通过设计创建一个有利可图的卓越的商业体系，打造经济发展、服务体系、生态环境与可持续发展的世界。最终的学位多为MBA, MPS和MS。学习中是学术研讨 + 实战分析相结合，专业院系为学生提供一手的是商业信息。申请者建议具备2年+的工作经验。方向二交互艺术：非商业目的的界面用户体验、社会创新，而是基于多元化文化以及网络文化的发展，跨界整合音乐、影视、新媒体、雕塑、装置、网络程序、电脑编程、虚拟现实、科技(VR, AI等)、视觉语言等的互动艺术。方向三以“人”出发，关注用户问题与用户体验，是最直接的交互设计专业内容。更多的设计是服务于商业目的，包含UI(用户界面)、UX(用户体验)、用户调研(Design Research)、信息结构(Information Architecture)、云计算、人机交互(HCI)。方向四在方向一的基础上，深层次思考交互设计的社会性意义。服务社会，不止让交互设计服务商业的目的，而是让交互设计促进社会的创新，科技的进步，解决城市 / 社会发展中的复杂问题与挑战，造福生态环境等。秉承社会和自然环境才是设计之所以存在的根基。一般这类院校录取学生的背景多样化，学习中要与不同的群体进行调研与探讨，申请者要具备战略的眼光和决策的能力，能够提出建设性的解决方案，造福于更好的社会生存空间与环境。接下来就来看看有哪些院校值得你去选择?01 美 国卡内基梅隆大学研究生：Master of Design (MDes) in Design for InteractionsCMU为全球第一批交互设计提供硕士学位的院校之一。该专业在二十年前主要关注于电脑软件和网站的界面设计。但随着硬件与软件，设备与用户的边界越来越模糊，CMU将“交互设计专业”和“传播策划与信息设计专业”合二为一，设立为设计硕士学位(MDes)。因此，传播策划与信息设计依然在CMU的MDes中扮演重要角色。该专业十分注重基于research(调研)的设计。同时学生毕业需要完成毕业论文。Master of Human Computer Interaction (MHCI)CMU的MHCI人机交互硕士学位，是一个多学科交叉性学位。该提供包括计算机科学，设计，心理学，学习科学，工商管理，电子工程以及人机交互等多领域的学习资源。该项目特别着重于培养多学科的万能型人才，在第一学期，学生会学习编程，设计，心理学以及人机交互相关的核心理论知识;第二及第三学期，学生学要完成基于个人兴趣的选修课以及赞助商项目。Master of Educational Technology(METALS)课程和MHCI有交叉，一部分课程专注于教育方向。普瑞特艺术学院研究生：Interactive Arts MFA作为对多元文化和网络文化的回应，普拉特学院的互动艺术学生们致力于为观众提供体验，让他们去探索关键问题。这项工作以参与式物理装置、交互式对象、增强和虚拟现实模拟和基于网络的应用程序形式进行。推荐选修课程包括雕塑、新媒体史、编程、在线媒体、电子音乐和声音。纽约大学研究生：ITP(Interactive Telecommunications Program)ITP是一个为期两年的研究生项目，位于Tisch艺术学院，其任务是探索富有想象力的通信技术应用——如何增强、改进和将快乐和艺术带到人们的生活中。也许描述我们的最好方式就是成为最近可能的中心。我们并不是只专注于传授技术技能——有更便宜的课程。相反，我们专注于批判性思维，创造性探索，以及学习如何学习的能力。我们拥抱失败——只要你从中吸取教训。ITP有时被描述为工程师的艺术学校，同时也是艺术家的工程学院。也许描述我们的最好方式就是成为最近可能的中心。其他美国院校还有：ACCD艺术中心设计学院CCA加州艺术学院SVA纽约视觉艺术学院帕森斯设计学院华盛顿大学格鲁吉亚理工学院……02 英 国皇家艺术学院研究生：Service Design MA服务设计将设计实践应用于服务行业——从零售和银行到交通、健康和教育。服务业占经济的80%左右，为寻求改变的设计师提供了一个新领域。项目审查了企业和政府面临的复杂的系统性问题，并创造了新的服务来改变客户和公民的体验。该项目有三个平台。第一，服务创新专注于创造新的消费者服务;二是注重公共服务和政策创新;第三个展望未来几十年，将会有全新的服务和用户体验。学生可以在所有三个平台上工作，也可以专攻某一种。课程是真正跨学科的，融合了皇家学院MBA和计算机系的技术和商业管理的RCA的设计专业知识，是全球范围内的领先项目。独特的是，学生们可以在现场工业和公共部门项目上工作，而我们的研究中心正在帮助塑造这一新学科。伦敦大学研究生：Human-Computer Interaction MSc人机交互(人机交互)关注的是计算机和移动技术的设计和使用，重点是人与系统之间的接口。这个跨学科学位课程位于工程学、行为科学和设计的交叉点。它将学术严谨与实际和专业技能结合在一起，这是雇主们高度重视的。学生们对人类物理、认知、社会和情感知识在交互系统设计中的相关性和应用进行了理解。他们学习分析和测试用户的性能、偏好和与以人为中心的交互系统相关的经验。学生将能够描绘和应用一系列人机交互和以用户为中心的设计风格。其他英国院校还有：伦敦传播学院伦敦大学金史密斯学院拉夫堡大学
姓名：韩宜真 学号： 【嵌牛导读】未来的人机交互将是多模式状态，与人工智能密不可分。 【嵌牛鼻子】智能人机交互 人工智能 【嵌牛提问】当人和机器之间的边界逐渐模糊，人机交互的边界在哪里？未来人机交互会发展成什么样子？ 【嵌牛正文】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。 就这样，他们成了无话不谈的朋友，甚至发展出一段“畸形”的恋情。 虽然电影是虚构的，但这也恰恰证明了，未来以用户为中心的交互模式不会仅仅停留在操作方便等基础方面，对于更好地识别用户表达意图与情感等方面，都将取得重大突破。问题来了，当人和机器之间的边界逐渐模糊，人机交互的边界在哪里？未来人机交互会发展成什么样子？在AI Time第七期的辩论中，清华大学的史元春、中科院软件所的田丰、中科院计算所的陈益强、小小牛科技创意公司的CEO曹翔就一起论道了人机交互与智能的相关问题。 1945年，在电子计算机尚未“出世”时，范内瓦·布什就发表了题为“As We May Think”的文章，形象描述了未来个人电脑——一种被称为MEMEX的机器，阐释了直接交互、超链接、网络存储等概念。 1960年，约瑟夫·利克莱德提出“人机共生”的思想，并在布什的领导下通过美国国家科技计划大力支持了人机共生理念下的图形与可视化、虚拟对象操控、互联网络等研究项目，在他的主导下，个人电脑、互联网络的标志性关键技术在六七十年代逐次诞生了。 约瑟夫·立克立德领导的交互式计算不但研发了分式操作系统，而且直接引导了图形技术。 在范内瓦·布什、约瑟夫·利克莱德等先驱的推动下，在语言学、心理学、计算机科学的共同参与下，计算机从没有用户界面，到有了图形用户界面，开创了个人电脑以及互联网络等惠及整个社会的新产业。 现在手机无需利用鼠标，可以利用新的传感技术，包括AI技术，这些都在使得人们能够更多地感受周围世界，这也是人机交互的一部分。 未来，在新的传感和多媒体技术的共同支持下，机器将可以通过感知和数据处理技术来理解我们，来理解周围的环境，实现更自然、更智能的人机交互。 曹翔介绍道，他现在的工作可以说是“现实版神笔马良”，用一张普通的纸和一个普通的画笔作画之后，用手机采集，瞬间就能转化生成三维动画。通过技术把创作的门坎降低，让普通人能够表达自己的创意是研究的初衷。 到目前为止还是普适计算的时代，未来人机交互会是多模态的，可以用键盘、语音，也可以用手势、表情、唇动等。他首先介绍了基于多通道或多模态感知理论的手语识别，原因有二，其一是因为姿势语言太多太泛，没有清晰的目标边界，其二是因为希望技术能服务于残障人士的日常交流。 第二个工作也和多模态相关，人机交互的终极目标是希望人机交互和人人交互一样。目前通过多模态，包括知识性感知，让机器获知人目前的状态，继而再进行下一步行为。未来可以利用可穿戴设备，对人的生理和心理的境况进行推断，然后进行交互。 陈益强也认为，未来的人机交互模式会是多模态的。围绕“多模态”设想，他提到了目前工作。一个是基于多通道或多模态感知理论的手语识别，将面部识别、手势动作识别和手语识别相融合，用以提高手语识别精度。二是通过多模态手段，使机器人获知人类当前状态。田丰主要关注面向教育和医疗的人机交互的研究，他分享了再输入技术和相关理论方面的研究成果。由于输入不可避免地存在不精确性，希望用智能化的方法进行改善和帮助。运动目标的选择是人机交互里非常重要的任务，玩游戏的时候就知道，相对静止来说运动目标的选中更难，怎样来提高选中的效率，同时去理解用户选择目标的能力。他们首先做了大量的用户研究，产生了针对不同速度和尺寸的物体在运动过程的落点分布，建立出模型，计算出用户选中物体的概率。这个模型不仅可以分析正常人，对帕金森病人等也可以用做辅助诊断。 值得一提的是，田丰带领团队研发的笔式电子教学系统获得了国家科技进步二等奖，并与协和医院共同取得了国家卫健委颁发的医疗健康人工智能应用落地30最佳案例的荣誉。 史元春介绍道，在使用手机软键盘时，26个字母挤在狭窄的输入界面里，再配上胖乎乎的手指，点错的经历太多了。这是触屏这种自然交互界面上典型的难题：胖手指难题。 基于研究工作，他们提出了基于贝叶斯推理的自然用户意图理解框架，建模用户行为特征，在模糊的输入信号上推测用户的真实意图。你点的不准没关系，算法可以猜得准。利用这项技术，史元春团队已经研究实现了手机、平板、头盔、电视等一系列接口上的输入法，输入准确度大幅度提高，且几乎不需要视觉瞄准，进而还能支持盲人用户准确实现软键盘输入。 未来的接口也会延伸感知人的操控行为，史教授正在研制的手机前置摄像头上就能：“感知到人手在界面上的变化后，我们就能以此做出新的‘输入法’。” 比如手握手机的任意边框或位置，就可以输入信息、访问界面，甚至和桌子的交互，也能变成对手机的操作。” 针对交互界面的构建是否存在计算模型的问题，田丰指出，传统上存在计算模型，而针对自然人交互，现在还没有相应的理论计算模型，但是应该朝着这个方向努力。 史元春教授同意以上观点，并指出定量评估的方法虽有，但很不充分。不过借助相应的传感技术，定量评估的原理和技术都在不断拓展，这从红外反射监测血流、血压参数、情绪变化等一系列应用上就可以看出。 以后的计算终端是多种多样的，适配的场景和任务也是不一样的，所以完全统一的大而全的模型非常难以建立，但是在特定任务上，技术背后的科学原理一定是有计算模型的，研究者们都应该去努力探索。 此外，定量评估的方法理论上是存在的，但现在很难说是好方法，因为界面在扩展，相应的实现技术、原理和评价技术也都在做扩展和变化。曹翔也指出，因为人机交互的任务多样，很难去界定效率，更多是用主观感受衡量。从大方向上讲，一定是需要定量数据的，人工智能需要数据，而人机交互离不开人工智能。针对建模的机制和限制，曹翔指出，具有明确任务的工作建模相对容易，因为目标很清晰，但是体验性的、娱乐性的、沟通性的工作比较难用计算的方式建模，因为其中夹杂着大量非简单人机交互的内容，比如人与人之间的互动等。 用大数据的方式对情绪的预测更有效果，本身人类对情绪化的东西也没有细分到小单元。反过来说，大数据分析或人工智能分析，能在没有用明确的细分模型的情况下做出预测，恰恰能解决非标准性任务。但如果是利用大数据解决问题，建立的可能是一个通用的模型，涉及到个人也会一些差别。 陈益强认为，人机交互要做得好，就一定要做到个性化，也就一定会用到智能方法。从交互来说，最初键盘是确定性交互，鼠标是属于感知层次。往智能上走，语音识别、手势识别这部分在感知以外加入了知识性学习。到第三部分，即情感智能，在执行前还需要加上知识，或者说认知。这也与人脑的三个部分，即中枢神经、小脑和大脑相对应。 智能和人机交互一样，也是按人也分层次，人机交互我们从传统到智能也分层次，可以把它理解为消除不确定性。越往上走，不确定性越大，尤其对意图理解，但是我们怎么去消除它，是人机交互上应用的一个探讨。 人工智能和人机交互，都有“人”这个字，对于二者的关系，史元春首先指出，这是中文说法，英文没有这样的词，但二者的共性在于都是很早很明确地谈到人机关系。 史元春教授认为，人机交互应该让机器更好的适应人，适应人的本性，适应人的操控能力、感知能力和认知能力。从“人” 的研究内容上来说，人机交互与人工智能有差异，但出发点是一致的，即“人机共生”。 目前看，人工智能的研究更多的体现在人的识别、语言的表达等数据密集型任务上的处理方法，人机交互的研究更偏重于对人的主动交互行为和感知能力的建模、传感和建立适应的接口技术，人机关系必定向着共生的方向发展，这些研究内容和方法会相互影响和适应，交叠的研究内容会越来越多。 “做人工智能最后要接触人机交互，做人机交互最后也要接触人工智能。” 田丰提到中国科学上有一篇观点性的论文，他指出，人机交互和人工智能在未来的趋势会从交替沉浮走向协同共进。国家人工智能发展规划里一个核心研究点是人机协同，人机协同也是人机交互未来的方向。从人工智能角度讲，自动驾驶等也讲人机协同，其实是殊途同归的。 曹翔指出，人工智能和人机交互的研究价值观、出发点会略有不同。人工智能根本上讲，终极目标是让机器能做所有人能做的事情，人机交互则是指人和机器的合作，两者不矛盾，但是要看情境。针对人机交互研究对AI的贡献，他指出，首先必须承认AI对人机交互研究的贡献。从大趋势上讲，机器学习中大量的人工标注数据就是人机交互的过程。进一步讲，AI的一个挑战在于可解释AI，最终担心的是可不可被信任，解释的原因是希望能够放心地使用。 某种意义上讲也许解决AI可信任的问题，在于创造一种方式，让人和AI的系统在一个互动过程中慢慢通过衡量判断，可能这个恰恰是人机交互帮助解决所谓AI可解释问题的方法。 对于智能人机交互的畅想，史元春指出，未来计算机的形态会变化，甚至可能不存在了，但计算机技术会持续为我们服务，成为人机共生的一部分，交互接口、交互任务会有很大的变化，但会更自然，更智能。 她把智能人机交互集中分为三类，一是手势，然后是语音，还有可穿戴设备，包括手环、头盔。在这三类上看到了很多新技术和新产品，但都还没有成为主流，也就是说，都存在一定的问题。 比如语音交互，不光是识别率没有达到百分之百，同时语音表达的带宽和表达的数据类型还不完整，和空间有关的数据效率低、没有精度。此外，还有打扰、隐私等，都有很大的限定条件，穿戴更是这样。 陈益强举例穿戴设备可以附着于衣服和鞋子，人机交互最终将实现人机共生。并且，在材料、技术的进步下，能够完全理解人类自然行为的意图，甚至帮助解决人口老龄化、阿尔茨海默病等。曹翔根据自己目前的研究内容，指出，要通过技术把每个人的创造力充分发挥出来，创造力在未来会成为生存和工作所不可或缺的一部分。 未来在输出上或许能获得更多体验，比如把挖掘出更多感官体验，不只是视觉和听觉领域，甚至创造一个幻想的世界，这是十分有趣的。 田丰称，他对于如何通过人机交互的研究推动产业发展更为关心，相关人口老龄化问题已经与协和医院进行了深入合作，通过对老年人的动作进行解读，提供量化的辅助诊断。 针对人机交互人才的培养，史元春指出，工业界是有需求的，但是学术界还很迷茫。有博士生毕业后在工业界无法找到与专业十分匹配的职位，由于工业界的进步会促使学术界对人才培养建立一套科学的方法。 史元春教授提到：“我们培养的人才应该能够发现交互难题，并且能通过科学的方法来解决这个问题。” 曹翔指出，交互设计师、用户研究员等对口培养的专业，不难找工作；难找工作的是把人机交互作为一个研究领域去学习的学生，因为现有的一个萝卜一个坑的职业体系，并不太适合跨学科的人才，但创业特别需要这样的人。
人机交互论文发表心情
脑残啊你，这种题目随便写都会给你分数的，你居然到这里来问！真嘚啊，哈哈
你是需要发表哪一类文章的?一般的话省级的期刊就可以啦。
那你就得找到合适的期刊呗~你要自己清楚自己写的论文是=属于什么级别的论文~可以投什么级别的期刊~你就去找对应的期刊~要是实在不知投哪一本~你就可以看看（计算机科学与应用）这本~总言之~选择最合适自己的期刊才会事半功倍
据学术堂了解，论文，既是一项研究的终点，也是每个研究人员、大学教师积累个人影响力的起点——做了项目要发论文，评职称也要发论文。当然，仅仅写出来的论文并不能作数，发表到期刊/会议上的论文才能证明其价值的归宿。
1、发论文是个系统工程。
先不论研究选题、研究设计、研究实施、数据收集与分析、论文撰写等一系列问题，即便有了一篇成形的论文，往哪儿投、如何和编辑联系、如何修改也是一项费心费力的事情。
2、每个过程中都存在着被退稿的可能。
俗话说得好，知己知彼，百战不殆。如果将期刊杂志作为你征战的目标的话，你首先要做到的事情就是全面了解你的目标。
就计算机领域而言，假设你已经做了一项研究，完成了一篇论文，想要投递出去，你需要解决以下两个问题：
①. 你可以投哪些期刊/会议？
②. 如何选择适合自己的期刊？
知道自己有哪些可以选择是第一步，所以有一份计算机领域的期刊/会议目录是非常有帮助的。
中国计算机学会会按照专业领域和期刊/会议等级（分为A、B、C三类）整理一些计算机国际学术会议和期刊目录(《中国计算机学会推荐国际学术会与和期刊目录》)。
2015年版的目录一共提供了以下几大领域的国际学术会议和期刊：计算机体系结构/并行与分布计算/存储系统、计算机网络、网络与信息安全、软件工程/系统软件/程序设计语言、数据库/数据挖掘/内容检索、计算机科学理论、计算机图形学与多媒体、人工智能、人机交互与普适计算、交叉/综合/新兴。
目录中的每一项会说明会议简称、会议全程、出版社和网址等信息。
国内的话，共整理了128本国内的计算机期刊信息(《国内计算机领域期刊目录》)，囊括了期刊的级别、发行审稿速度、投稿要求、主办单位等信息，帮助您了解：
1. 计算机领域中有哪些期刊可以投？
2. 核心期刊有哪些？
3. 这些期刊主要接收哪种主题的论文？
4. 这些期刊又有哪些投稿要求？
5. 期刊的审稿速度如何？能不能赶得上职称评选的截止日期？
基本上投稿需要的介绍信息这里都包括了，投稿的老师可以依着这份目录根据自己的情况以及期刊的信息来选择，省去了一个一个去期刊网站看信息的麻烦。
如何选择适合自己的期刊？
这里主要说说期刊的投递。
如果稿件投向了不适合的期刊，会存在几个比较负面影响，主要有以下三项：
（1）退稿：这是大概率事件了，内容不适合此期刊，退稿之后还要继续寻找其他的期刊，会使得稿件延迟数周或数月发表，延误原本的工作计划。
（2）不公正的同行评议：由于编辑和审稿人对作者研究领域的了解比较模糊，从而有可能导致稿件收到较差或不公正的同行评议。
（3）少有同行关注：埋没在一份同行很少问津的期刊中，达不到与同行交流的目的，也很难被他人引用。
所以在选择拟投期刊的过程中要将自己的需求条件和期刊方进行匹配，选择适合的期刊。
筛选时一般需要确定以下几个问题：
1. 论文的主题是否是期刊所规定的范围？
投稿之前阅读“投稿要求”或者“作者须知”是非常有必要的，这些信息能够帮助你判断期刊的领域是否与你的论文契合。同时这些信息往往也包括论文的格式、投递方式等。
2. 期刊的级别如何？
学校对评职称的论文是有级别要求的， 有的看引证指标（复合影响因子、综合影响因子）；有的看是否是核心期刊，是CSCD核心还是北大核心；有的评选条件则是看期刊是不是国家级核心期刊/省级核心期刊等。
3. 期刊的审稿时间如何？
如果审稿速度慢，超过职称评选限定时间，那么你就要慎重考虑。
4、其他因素要考虑
还有一些其他因素要考虑，例如版面费。总的来说，选择拟投期刊也是一件需要综合考量的事情。如果自己没把握，可以咨询比较有经验的领导，学生就可以咨询自己的导师，他们的经验会帮助你少走很多弯路。
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OA期刊可以吗？？？要是可以的话~我觉得你还是可以去看看计算机科学与应用吧~
59年美国学者B.Shackel从人在操纵计算机时如何才能减轻疲劳出发，提出了被认为是人机界面的第一篇文献的关于计算机控制台设计的人机工程学的论文。1960年，Liklider JCR首次提出人机紧密共栖（Human-Computer Close Symbiosis）的概念，被视为人机界面学的启蒙观点。1969年在英国剑桥大学召开了第一次人机系统国际大会，同年第一份专业杂志国际人机研究（IJMMS）创刊。可以说，1969年是人机界面学发展史的里程碑。在1970年成立了两个HCI研究中心：一个是英国的Loughbocough大学的HUSAT研究中心，另一个是美国Xerox公司的Palo Alto研究中心。1970年到1973年出版了四本与计算机相关的人机工程学专著，为人机交互界面的发展指明了方向。20世纪80年代初期，学术界相继出版了六本专著，对最新的人机交互研究成果进行了总结。人机交互学科逐渐形成了自己的理论体系和实践范畴的架构。理论体系方面，从人机工程学独立出来，更加强调认知心理学以及行为学和社会学的某些人文科学的理论指导；实践范畴方面，从人机界面（人机接口）拓延开来，强调计算机对于人的反馈交互作用。人机界面一词被人机交互所取代。HCI中的I，也由Interface(界面/接口)变成了Interaction(交互)。20世纪90年代后期以来，随着高速处理芯片，多媒体技术和Internet Web技术的迅速发展和普及，人机交互的研究重点放在了智能化交互，多模态（多通道）-多媒体交互，虚拟交互以及人机协同交互等方面，也就是放在以人为在中心的人机交互技术方面。人机交互的发展历史，是从人适应计算机到计算机不断地适应人的发展史人机交互的发展经历了几个阶段：早期的手工作业阶段作业控制语言及交互命令语言阶段图形用户界面（GUI）阶段网络用户界面的出现多通道、多媒体的智能人机交互阶段 包括三种输入方式：1 请求模式。 2 采样模式。3 事件模式。
脑残啊你，这种题目随便写都会给你分数的，你居然到这里来问！真嘚啊，哈哈
【论文名称】：人机交互的进展及面临的挑战【阅读地址】：
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关键词：交互设计，人机交互，用户体验设计 在学习和生活中，我们经常会遇到三个名词：“交互设计”，“人机交互”，“用户体验设计”。这三个名词是否是同一个意思呢，如果不是，他们的异同点又是什么呢。本文尝试从历史沿革，现有状况，未来发展三个方面，对这交互设计，人机交互，用户体验设计进行分析。 交互设计起源于网站设计和图形设计，但现在已经成长为一个独立的领域。现在的交互设计师远非仅仅负责文字和图片，而是负责创建在屏幕上的所有元素，所有用户可能会触摸，点按或者输入的东西：简而言之，产品体验中的所有交互。交互设计在于定义人造物的行为方式(the "interaction",即人工制品在特定场景下的反应方式）相关的界面。交互设计作为一门关注交互体验的新学科在二十世纪八十年代产生了，它由IDEO的一位创始人比尔·摩格理吉（Bill Moggridge）在1984年一次设计会议上提出，他一开始给它命名为“软面（Soft Face）”，由于这个名字容易让人想起和当时的玩具“椰菜娃娃（Cabbage Patchdoll）”，他后来把它更名为“Interaction Design”，即交互设计。 1959年美国学者B.Shackel从人在操纵计算机时如何才能减轻疲劳出发，提出了被认为是人机界面的第一篇文献的关于计算机控制台设计的人机工程学的论文。1960年，Liklider JCR首次提出人机紧密共栖（Human-Computer Close Symbiosis）的概念，被视为人机界面学的启蒙观点。1969年在英国剑桥大学召开了第一次人机系统国际大会，同年第一份专业杂志国际人机研究（IJMMS）创刊。可以说，1969年是人机界面学发展史的里程碑。在1970年成立了两个HCI研究中心：一个是英国的Loughbocough大学的HUSAT研究中心，另一个是美国Xerox公司的Palo Alto研究中心。 1970年到1973年出版了四本与计算机相关的人机工程学专著，为人机交互界面的发展指明了方向。 20世纪80年代初期，学术界相继出版了六本专著，对最新的人机交互研究成果进行了总结。人机交互学科逐渐形成了自己的理论体系和实践范畴的架构。理论体系方面，从人机工程学独立出来，更加强调认知心理学以及行为学和社会学的某些人文科学的理论指导；实践范畴方面，从人机界面（人机接口）拓延开来，强调计算机对于人的反馈交互作用。人机界面一词被人机交互所取代。HCI中的I，也由Interface(界面/接口)变成了Interaction(交互)。 用户体验这个词最早被广泛认知是在上世纪90年代中期，由用户体验设计师唐纳德·诺曼（Donald Norman）所提出和推广。身为电气工程师和认知科学家的Don Norman加盟苹果公司之后，帮助这家传奇企业对他们以人为核心的产品线进行研究和设计。而他的职位则被命名为“用户体验架构师”（User Experience Architect），这也是首个用户体验职位。 由上述资料不难看出：交互设计这个名词起源于计算机领域，软件专家在进行设计时发现人和计算机的交互产生许多问题，于是交互设计这一名词应运而生。人机交互则是由人机工程学发展而来，是以人与机器的关系为切入点开始进行研究的。和交互设计与人机交互这两个名词不同，用户体验是以心理学和认知科学为基础提出的，从心理学和认知科学的角度对人和外界环境的关系进行探讨。 在这里，首先整理出权威的交互设计，人机交互，用户体验的定义。 交互设计：英文叫做Interaction Design 交互设计是指设计人和产品或服务互动的一种机制 , 以用户体验为基础进行的人机交互设计是要考虑用户的背景、使用经验以及在操作过程中的感受，从而设计符合最终用户的产品，使得最终用户在使用产品时愉悦、符合自己的逻辑、有效完成并且是高效使用产品。 交互设计的目的是使产品让用户能简单使用。任何产品功能的实现都是通过人和机器的交互来完成的。因此，人的因素应作为设计的核心被体现出来[1]。 人机交互：人机交互（Human-Computer Interaction, 简写HCI）：是指人与计算机之间使用某种对话语言，以一定的交互方式，为完成确定任务的人与计算机之间的信息交换过程。有很多著名公司和学术机构正在研究人机交互。在计算机发展历史上，人们很少注意计算机的易用性。现在，很多计算机用户抱怨计算机制造商在如何使其产品“用户友好”这方面没有投入足够的精力[2]。 用户体验：英文叫做User Experience，缩写为UE, 或者UX。 它是指用户访问一个网站或者使用一个产品时的全部体验。他们的印象和感觉，是否成功，是否享受，是否还想再来/使用。他们能够忍受的问题，疑惑和BUG的程度[3]。 由交互设计，用户体验，人机交互三者的定义可以得出：在现阶段，交互设计，用户体验，人机交互都有研究人和外界环境关系的含义。但相对而言，交互设计研究的是人和产品互动的机制。人机交互研究的是人和计算机的对话过程。用户体验研究的是研究用户访问产品时的体验。从研究对象广度上说：用户体验》人机交互》交互设计。这三者既有相似之处，也有不同之处可以得出分析图如下：由图2.2可知，从2011年到2018年九月，在交互设计，人机交互，用户体验三个词中，媒体报道最多的词汇是用户体验，其次为人机交互，最后为交互设计。作为一个互联网名词，用户体验传播最广，人们对于它也更为了解。而人机交互和交互设计则在一定程度上属于专业名词，还尚不为人们所熟知。 人工智能是近年来新出现的名词，这里结合人工智能对交互设计，人机交互，用户体验的发展趋势进行分析。要结合人工智能对交互设计，人机交互，用户体验发展趋势进行分析，就要看，三个词汇中哪个词与人工智能的相关度最高，当用户搜索“人工智能”的同时搜索“用户体验”，就说明“人工智能”和“用户体验”存在相关性。在这里收集了用户搜索“人工智能”和“交互设计”；搜索“人工智能”和“人机交互”；搜索“人工智能”和“用户体验”的数据，用以研究人工智能和这三者的相关性。 由图3.1可知，人工智能与交互设计的相关性最强（用户搜索人工智能的同时搜索交互设计的数量最多），其次为用户体验，最后为人机交互。 下边从时间维度分析人工智能与三个词汇的相关性变化由图3.2可知，随着时间的推移，人工智能与用户体验，人机交互，交互设计的相关性越来越明显（当人工智能搜索量增加时，用户体验，人机交互，交互设计的搜索量也增加）。 随着时间的推移，人工智能与用户体验，人机交互，交互设计的相关性逐渐增强。其中，人工智能与交互设计的相关性最强。参考文献： [1] 王月丰. 互联网产品交互设计中反馈机制的研究[D]. 江南大学, 2012. [2] 邓滔. 基于隐喻认知的互联网产品反馈机制设计研究[D]. 湖南大学, 2016. [3] 高路. 基于网络界面符号体系的用户隐喻认知机理探索[D]. 南京理工大学, 2009.
人们期盼着能拥有并使用更为人性化和智能化的计算机。在人机交互中，从人操作计算机，变为计算机辅助人；从人围着计算机转，变为计算机围着人转；计算机从认知型，变为直觉型。显然，为实现这些转变，人机交互中的计算机应具有情感能力。情感计算研究就是试图创建一种能感知、识别和理解人的情感，并能针对人的情感做出智能、灵敏、友好反应的计算系统。 情感——人际通信交流的重要手段 情感被用来表示各种不同的内心体验（如情绪、心境和偏好），情绪被用来表示非常短暂但强烈的内心体验，而心境或状态则被用来描述强度低但持久的内心体验。情感是人与环境之间某种关系的维持或改变，当客观事物或情境与人的需要和愿望符合时会引起人积极肯定的情感，而不符合时则会引起人消极否定的情感。 情感具有三种成分：⑴主观体验，即个体对不同情感状态的自我感受；⑵外部表现，即表情，在情感状态发生时身体各部分的动作量化形式。表情包括面部表情（面部肌肉变化所组成的模式）、姿态表情（身体其他部分的表情动作）和语调表情（言语的声调、节奏、速度等方面的变化）；⑶生理唤醒，即情感产生的生理反应，是一种生理的激活水平，具有不同的反应模式。 概括而言，情感的重要作用主要表现在四个方面：情感是人适应生存的心理工具，能激发心理活动和行为的动机，是心理活动的组织者，也是人际通信交流的重要手段。从生物进化的角度我们可以把人的情绪分为基本情绪和复杂情绪。基本情绪是先天的，具有独立的神经生理机制、内部体验和外部表现，以及不同的适应功能。人有五种基本情绪，它们分别是当前目标取得进展时的快乐，自我保护的目标受到威胁时的焦虑，当前目标不能实现时的悲伤，当前目标受挫或遭遇阻碍时的愤怒，以及与味觉（味道）目标相违背的厌恶。而复杂情绪则是由基本情绪的不同组合派生出来的。 情感可以测量应用深远广阔 情感测量包括对情感维度、表情和生理指标三种成分的测量。例如，我们要确定一个人的焦虑水平，可以使用问卷测量其主观感受，通过记录和分析面部肌肉活动测量其面部表情，并用血压计测量血压，对血液样本进行化验，检测血液中肾上腺素水平等。 确定情感维度对情感测量有重要意义，因为只有确定了情感维度，才能对情感体验做出较为准确的评估。情感维度具有两极性，例如，情感的激动性可分为激动和平静两极，激动指的是一种强烈的、外显的情感状态，而平静指的是一种平稳安静的情感状态。心理学的情感维度理论认为，几个维度组成的空间包括了人类所有的情感。但是，情感究竟是二维，三维，还是四维，研究者们并未达成共识。情感的二维理论认为，情感有两个重要维度：⑴愉悦度（也有人提出用趋近-逃避来代替愉悦度）；⑵激活度，即与情感状态相联系的机体能量的程度。研究发现，惊反射可用做测量愉悦度的生理指标，而皮肤电反应可用做测量唤醒度的生理指标。 情感是一种内部的主观体验，但总是伴随着某种外部表现，即表情。面部表情、姿态表情、语调表情三种表情被称之为体语，构成了人类的非言语交往方式。面部表情是指通过眼部、颜面和口部肌肉的变化来表现各种情感状态。面部表情不仅是人们常用的较自然的表现情感的方式，也是人们鉴别情感的主要标志。研究表明，人脸的不同部位具有不同的表情作用，例如，眼睛对表达忧伤最重要，口部对表达快乐与厌恶最重要，前额能提供惊奇的信号，而眼睛、嘴和前额等对表达愤怒很重要。使用特定的仪器可以对面部的微小表情变化进行研究，甚至可以区分真笑和假笑：人在真笑时面颊上升，眼周围的肌肉堆起，大脑左半球的电活动增加；而人在假笑时仅有嘴唇的肌肉活动，下颚下垂，大脑左半球的电活动不明显。脸部运动编码系统facs通过不同编码和运动单元的组合，可以在脸部形成复杂的表情变化，其成果已经被应用于人脸表情的自动识别与合成。还有mpeg-4 v2视觉标准，定义了3个重要的参数集，即人脸定义参数、人脸内插变换参数和人脸动画参数，其表情参数具体数值的大小代表人激动的程度，可以组合多种表情以模拟混合表情。目前面部表情的研究侧重于对三维图像的更细致的描述和建模，也注重使用复杂的纹理和较细致的图形变换算法，以达到生动的情感表达效果。 人的姿态即身体表情，一般伴随着交互过程而发生变化，并表达着一些信息。而语调表情是通过语音的高低、强弱、抑扬顿挫来表达说话人的情感。在人际交往中，语音是人们最直接的交流通道。通过语音人很容易就能感受到对方的情感变化，就像“你真行!”这句话，既可以表示赞赏，也同样可以表示讽刺或妒忌。情感语音研究目前主要侧重于情感的声学特征的分析。语音中的情感特征往往通过语音韵律的变化表现出来（如当一个人发怒时，讲话的速率可能变快，音量变大，音调变高等），但也可同时通过一些音素特征（如共振峰、声道截面函数等）表现出来。中国科学院心理研究所、中国科学院自动化研究所、清华大学计算机系等机构都在从事相关研究。 在人机交互研究中已使用过很多种生理指标，例如，皮质醇水平、心率、血压、呼吸、皮肤电活动、掌汗、瞳孔直径、事件相关电位、脑电eeg等。生理指标的记录需要特定的设备和技术，在进行测量时，研究者有时很难分离各种混淆因素对所记录的生理指标的影响。 情境化是人机交互研究中的新热点 情感计算研究的内容包括三维空间中动态情感信息的实时获取与建模，基于多模态和动态时序特征的情感识别与理解，及其信息融合的理论与方法，情感的自动生成理论及面向多模态的情感表达，以及基于生理和行为特征的大规模动态情感数据资源库的建立等。 欧洲和美国的各大信息技术实验室正加紧进行情感计算系统的研究。剑桥大学、麻省理工学院、飞利浦公司等通过实施“环境智能”、“环境识别”、“智能家庭”等科研项目来开辟这一领域。例如，麻省理工学院媒体实验室的情感计算小组研制的情感计算系统，通过记录人面部表情的摄像机和连接在人身体上的生物传感器来收集数据，然后由一个“情感助理”来调节程序以识别人的情感。如果你对电视讲座的一段内容表现出困惑，情感助理会重放该片段或者给予解释。麻省理工学院“氧工程”的研究人员和比利时imec的一个工作小组认为，开发出一种整合各种应用技术的“瑞士军刀”可能是提供移动情感计算服务的关键。而目前国内的情感计算研究重点在于，通过各种传感器获取由人的情感所引起的生理及行为特征信号，建立“情感模型”，从而创建个人情感计算系统。研究内容主要包括脸部表情处理、情感计算建模方法、情感语音处理、姿态处理、情感分析、自然人机界面、情感机器人等。 情境化是人机交互研究中的新热点。自然和谐的智能化的人机界面的沟通能力特征包括：⑴自然沟通：能看，能听，能说，能触摸；⑵主动沟通：有预期，会提问，并及时调整；⑶有效沟通：对情境的变化敏感，理解用户的情绪和意图，对不同用户、不同环境、不同任务给予不同反馈和支持。而实现这些特征在很大程度上依赖于心理科学和认知科学对人的智能和情感研究所取得的新进展。我们需要知道人是如何感知环境的，人会产生什么样的情感和意图，人如何做出恰当的反应，从而帮助计算机正确感知环境，理解用户的情感和意图，并做出合适反应。因此，人机界面的“智能”不仅应有高的认知智力，也应有高的情绪智力，从而有效地解决人机交互中的情境感知问题、情感与意图的产生与理解问题，以及反应应对问题。 显然，情感交流是一个复杂的过程，不仅受时间、地点、环境、人物对象和经历的影响，而且有表情、语言、动作或身体的接触。在人机交互中，计算机需要捕捉关键信息，觉察人的情感变化，形成预期，进行调整，并做出反应。例如，通过对不同类型的用户建模（例如，操作方式、表情特点、态度喜好、认知风格、知识背景等），以识别用户的情感状态，利用有效的线索选择合适的用户模型（例如，根据可能的用户模型主动提供相应有效信息的预期），并以适合当前类型用户的方式呈现信息（例如，呈现方式、操作方式、与知识背景有关的决策支持等）;在对当前的操作做出即时反馈的同时，还要对情感变化背后的意图形成新的预期，并激活相应的数据库，及时主动地提供用户需要的新信息。 电脑能像人一样具有情感 计算智能领域“百花齐放”，进化计算、遗传算法、混沌理论、粗集理论、情感计算、免疫计算等研究方兴未艾。不少人都翘首以盼，计算机会变得越来越聪明，在不久的将来，电脑就能像人一样具有情感，与人进行自然、亲切和生动的智能交互。 情感计算是一个高度综合化的技术领域。通过计算科学与心理科学、认知科学的结合，研究人与人交互、人与计算机交互过程中的情感特点，设计具有情感反馈的人机交互环境，将有可能实现人与计算机的情感交互。迄今为止，有关研究已在人脸表情、姿态分析、语音的情感识别和表达方面取得了一定的进展。情感计算研究将不断加深对人的情感状态和机制的理解，并提高人机界面的和谐性，即提高计算机感知情境、理解人的情感和意图并做出适当反应的能力。 目前情感计算研究面临的挑战仍是多方面的：⑴情感信息的获取与建模，例如，细致和准确的情感信息获取、描述及参数化建模，海量的情感数据资源库，多特征融合的情感计算理论模型；⑵情感识别与理解，例如，多模态的情感识别和理解；⑶情感表达，例如，多模态的情感表达（图像、语音、生理特征等），自然场景对生理和行为特征的影响；⑷自然和谐的人性化和智能化的人机交互的实现，例如，情感计算系统需要将大量广泛分布的数据整合，然后再以个性化的方式呈现给每个用户。 情感计算有广泛的应用前景。计算机通过对人类的情感进行获取、分类、识别和响应，进而帮助使用者获得高效而又亲切的感觉，并有效减轻人们使用电脑的挫败感，甚至帮助人们理解自己和他人的情感世界。计算机的情感化设计能帮助我们增加使用设备的安全性，使经验人性化，使计算机作为媒介进行学习的功能达到最佳化。在信息检索中，通过情感分析的概念解析功能，可以提高智能信息检索的精度和效率。在电子商务领域，在设计购物网站和股票交易网站等时能充分利用人的情感因素的作用，以改变客流量。多模式的情感交互技术能构筑更贴近人们生活的智能空间或虚拟场景，而机器人、智能玩具、游戏等产业则能构筑出更加拟人化的风格和更加逼真的场景。 展望现代科技的潜力，我们预期在未来的世界中将可能会充满运作良好、操作容易、甚至具有情感特点的计算机。
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79) 医学影像处理与分析软件平台设计与实现
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81) 基于数据库的滑动轴承设计计算软件开发
82) 基于AutoCAD的滴灌工程设计软件研究与实现
83) 基于Gaudi的CSR外靶实验数据处理软件框架设计
84) 轮式起重机回转系统设计计算软件开发
85) 轮式起重机转向系统设计计算软件开发
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87) 基于可拓创新方法的产品创新软件设计与实现
88) 数字示波器自动校准软件设计
89) 基于Linux的多功能监护仪软件设计
90) CFETR设计软件集成平台研发
哈哈 被我发现啦~吼吼~~
人机交互论文发表情怎么
从1946年第一台计算机ENIAC问世以来，在计算机领域内，曾研制了各式各样的新技术和新产品，有些"长盛不衰"，有些则是"昙花一现"，总结它们盛、衰的缘由，可以得出这样一个规律，即：凡有助于缩小人机隔阂，有助于建立和谐人机环境的理论、方法、技术和产品都具有强大的生命力。例如，大规模并行处理（Massively Parallel Processing）、多媒体（Multinedia）、开放系统（Opensystem）、面向对象（Object-oriented）、网络计算（Netwouk computing）和嵌入式计算（Embedded comput-ing）等，均因为在建立和谐人机环境方面成效显著，而成为当今的主流技术。所谓建立和谐的人机环境，决不仅限于设计并实现一个友好的人机界面和具有灵活的交互功能，其最终目的是：从人在应用计算机的过程中增长了知识，发展到计算机在被人应用的过程中优化了功能；从计算机系统?quot;初解人意"逐步发展成计算机系统能够"善解人意"。用户在开始时都极力追求"更快、更高、更全"的计算机，但随着信息技术的发展和信息应用系统的普及，用户已经致力于寻求更为"好用、适用、易用"的计算机，希望在与计算机"合作共事"的过程中，计算机会逐步了解用户的需求、爱好和水平，并且用户和计算机的"学问"一起增长，这种。"人机智能共增"的技术水平和应用结果是计算机技术和人工智能技术发展到一个新的阶段的重要标志之一。 在以计算机或类计算机为核心的电子产品时代，人机交互技术正成为各国研究的重点之一。所谓人机交互技术，就是利用人类自身的语言、文字、图像等进行人机之间通讯的技术统称，人机自然语言（语音）通讯是其中较具潜能的一种。由于具有理解人类自然语言的计算机智能是新一代计算机的重要特征，围绕人机自然语言交互技术有关课题的研究是当今计算机、人工智能和信号处理研究的前沿热点课题，难度很大，既有很强的理论性又有很强的实验性。 从古老的"芝麻开门"传说开始，人类就一直幻想着用语言去征服和改造自然。伴随新技术的不断发展，人类的这一梦想正在逐步实现。谁能预知中文语音识别技术究竟能给我们带来什么样的应用前景？ 随着信息时代的到来，计算机已成为人类不可缺少的日常工具。在计算机中，通常人机交互界面以键盘为主。为了使计算机的界面与人更加"友好"，科学家开发出了若干种易学易懂、操作简单的界面。其中最方便最自然的界面首推口述语言。基于语音识别、镆艉铣杉白匀挥镅岳斫獾娜嘶�镆舳曰凹际跏鞘澜绻�系囊桓瞿讯群艽螅��惶粽叫缘母呒际趿煊颉Ｋ�那熬笆�止饷鳌Ａ斓际澜缛砑�绷鞯奈⑷硎琢毂榷�谴淖罱�担?quot;5年以后95%的网络软件将是在语音驱动下完成的。"近几年来，语音识别、合成技术发展很快，和它有关的语言学、语音学、语音理解，听觉心理和语言感知也有较大进展，加之超大规模集成电路、电子计算机、数字信号处理、人工智能等取得了突飞猛进的发展，以及最近两年的国际互联网的迅速生长和全球信息基础设施建设热潮，这为人机语音对话的研究提供了更好的理论和物质基础以及需求牵引。科学家们指出，人机语音对话已处于突破的前夜，估计10年内将会有重大的突破，并得到广泛应用。人机语音技术主要包括二个方面的内容，即语音识别和合成。 一般来说，语音可分成声母和韵母，计算机在接受到口腔发出的声音振动信号以后，切分出声母和韵母，然后根据声母和韵母在信号中不同空间、不同参数进行处理，并按照事先在计算机内部建立起来的各种模型进行匹配，计算出实际输入的波形和各模型之间的中心距离，最后得到一串以符号表征的信号序列。这些工作仅完成了语音识别的第一步。大家知道，语音信号往往是模糊不清的，它可以归结为五重模糊：即语音模糊、音词转换模糊、多义模糊、语义切分模糊和指代性模糊。人类的大脑在语音交流过程中，有天然的解决上述模糊的本领，因此人类可以从模糊的语音中清理出语音中包含的信息，通俗地说，这就是理解。而要通过计算机进行理解，必须要教会计算机有这种理解模糊的能力，这就比较困难。科学家们对此进行了大量研究。最近中科院声学所黄曾阳研究员提出基于自然语言理解?quot;概念层次网络理论"。这一理论的出现，立刻在我国计算语言界引起了重视，一些著名学者称这是一项创新成果，认为随着这一理论在计算机上实现，在计算机自然语言理解上将有重大突破。根据这个理论，我国科学家在计算机上设计了一套计算机可读的符号系统，建立了富有汉语特色的知识库。知识库中包含了内容极其丰富、内在逻辑关系十分严密的网络结构语义信息，同时设计了包括单字词感知、语义块感知、句类判定、语境生成、隐藏知识揭示等处理模块。组成了一个具有一定人工智能水平的计算机自然语言理解系统。 计算机语音合成即文语转换系统，就是将计算机内文字形式的语言文本转换成声音形式，以语音方式播放出来的系统，它的目标是让计算机具备人一样的说话能力，即在合成语音的质量上，在文字信息的认读能力和抑扬顿挫的掌握上，都达到正常语言交际的要求，并为大多数听众接受。文语转换除了与语音识别和语言理解共同构成人机对话系统外，还可以广泛用于文稿校对、计算机辅助教学、自动电话查询、盲人阅读机等方面。 近年来在汉语文语转换技术上取得了很大进展。由于采用了新的语音合成技术对汉语的声学特征作了比较深入的研究，建立了韵律调节规律，使得新的汉语文语转换系统的语音合成的质量有了明显的提高。为使计算机合成的语言具有高清晰度和高自然度，还必须解决文语转换中的"文本处理"智能化问题，即将现系统中静态的韵律模型改变为与上下文有关的由语义控制的动态模型，将特殊条件下韵律的人工标注改为机器自动标注，其中包括文本中的多音字读音的自动确认、重读、语间停顿或连续，以及其它韵律特征的自动标注等。为了达到这个目标，计算机必须完全读懂文本中的每一句话。计算机自然语言理解系统同样可以解决这一难题。这一系统可为韵律处理和语音合成提供各种处理信息，解决多音字读音问题、歧义切分问题，给出正确的语义块结构，自动生成轻重、缓急、停延等韵律信息，从而提高合成语音的正确率和自然率。目前国外比较完善的文语转换系统的文本处理多数是通过语法分析或统计分析在一定程度上理解文本，对于不能提取韵律信息的只能通过人工加入韵律符号。基于语义理解的韵律处理是保证合成语音自然度的关键。韵律处理包括两方面的内容：一是根据文本内容对合成语音的韵律特片进行描述，如确定什么地方强调，什么地方应一带而过，什么地方放慢语速，什么地方加快语速，什么地方有短停顿，什么地方有个长停顿等；二是?quot;强调"、"忽略"、"加快"、"放慢"、"停顿"等韵律描述信息转化为相应的音高、音长和音强等声学参数，送给合成模块，使合成语音具有适当的韵律、节奏。解决韵律控制问题有两个途径：一是利用知识，二是利用统计模型。当前，科学家正努力将以自然语言理解为支持的汉语语音识别和语音合成的计算机人机语音对话系统做成可供上市的商品提供给用户，但是目前仍有大量工作要做，特别是基于概念层次网络的知识库的建立，需要投入大批人力、物力，需要按照计算机可以处理的袷剑�源罅恐�督�惺占�⒐槟伞⒄�怼⒙既搿Ｔ诖锏绞辜扑慊�耆�腿艘谎�杂啥曰熬辰缰�埃�嵊胁簧僦屑洳�房梢酝聘�没АＨ缰悄苄秃河锲匆羰淙胂低常�淖执�碇械男８逑低常�跫兜奈挠镒�幌低常�扑慊�虻タ谟镏噶钕低常�囟ㄈ说目谟锸侗鹣低车染�崖叫�谑导手械玫搅擞τ谩Ｓ芍锌圃荷����⒌?quot;佳音"文语转换系统已经装配到微机上，可将输入到计算机中的文章模拟男人、女人、老人、儿童等不同的声音，用"普通话"和"广东话"读出。虽然目前该系统还不具备"理解"能力，但其发出的声音清晰，有较高的自然度。另外，自然语言理解技术的突破不光可以应用在计算机人机语音对话中，它的更大应用将是人工智能中的一个具有更大意义的领域──机器翻译。人类梦寐以求的以机器代替翻译人员对自然语言进行全自动翻译的一天将会到来。
在达特茅斯学院会议上确认“人工智能”学科。该年也被成为“人工智能”元年。 约瑟夫·利克莱德 设计互联网初期架构——以宽带通信线路连接的计算机网络，以实现信息存储、提取以及实现人机交互的功能。 以此催生了继电话网络、电报网络、无线电网络之后的，基于计算机网络的的第四网络。 恩格尔巴特发表《提升人类智能：一个概念性的框架》 “视窗”、“鼠标”、“互联网”以及后来的语音交互都是基于此理论框架衍生而来。 伊凡·苏泽兰（Ivan Sutherland） 计算机图形学之父 在MIT博士论文项目发明了电脑程序“画板”，是人们“曾经编写过的程序中最重要的一份程序”。事实上，这是有史以来第一个交互式绘图系统。这也是交互式电脑绘图的开端。 恩格尔巴特发明鼠标。（意义有多大，一个眼神体会下） 伊凡·苏泽兰（Ivan Sutherland）（对，还是前年那个老头） 提出“虚拟现实”概念，江湖人称“VR 之父”，并与人合作创造出世界首台VR/AR HMD（头戴式显示设备）“达摩克里斯”之剑。 恩格尔巴特 开发世界首个标准化编辑器——NIB，并提出超文本连接、电子邮件、电子出版、多窗口计算机显示器等概念。后来1997年图灵奖得主（受小的一拜） 英国剑桥大学 第一次人机系统国际大会，同年《国际人机研究》（IJMMS）创刊。 英国 Loughborough 大学创立 HUSAT 研究中心。 美国施乐创立 Palo Alto 研究中心（PARC） AT&T发明“蜂窝网络”（Cellilar Network） 摩托罗拉实验室马丁·库帕（Martin Cooper）（江湖人称“移动电话之父”）率先推出民用移动电话。 Palo Alto 研究中心（PARC）推出世界首台图形界面 Alto 计算机。人机交互正式进入GUI时代。 NASA 开发一款用于火星探测的虚拟环境视觉显示器VIVED VR，其特征为VR 设备体积较小并可以四处移动。 杰拉·拉尼尔 VRL Research 面向民用市场推出一系列VR设备，其中包括VR手套，头显，环绕音响系统，3D引擎以及操作系统Body Electric。 苹果，IBM，微软等相继推出图形界面操作系统。微软Windows 95抢占了大部分操作系统（虽然是抄苹果，还没抄好，另外苹果也是抄PARC的，后来乔布斯就有了“伟大的灵感靠偷”！niubility了！） 苹果推出掌上计算机（PDA）Apple Newton Messagepad,其中包括触控屏，红外线感应，手写输入等人机交互功能。 飞利浦公司 推出数字化智能手机。能够无线接入电子邮件，互联网和传真（传真是啥玩意？90后不懂）这个意义在于用户将可以随时随地接收互联网信息，呵，移动互联网。 斯蒂芬·费昂纳 发布世界第一款户外移动增强现实系统 Touring Machine。这个意义在于计算机从室内走向室外，开始获取和上传更加真实的空间信息。 奈良先端科学技术学院 加藤 鹰 弘（Hirokazu Kato） 推出世界首款 AR 开源工具 ARToolKit。程序猿们可以用这玩意自己写AR应用了，由于可以显示3D图像，意味着人机交互开始从二维转向三维空间。 （呵，日本。。。） IVR 交互式语音应答（Interactive Voice Response）,这玩意不用介绍，随便给哪个银行打个电话就知道这是啥了。这玩意干掉多少话务员？？ Web2.0 提出“应用软件构架在互联网”概念，FB和油管等相继问世，用户数据逐渐开始沉淀到大公司数据平台上。 任天堂发布新世代游戏机wii，wii游戏手柄通过传感器识别玩家手臂动作，增加互动性和娱乐性。 初代iPhone & iOS1（先拜为敬！） Google 发布 Android。（再拜！） 微软发布 Xbox 360体感外设 Kinect ，这意味着人们可以通过动作，手势和语音与机器进行交互。 Hi Siri！ Google Assistant！（大G家的，都听说过，都没见过，对吧？） Alexa！（亚马逊的语音助手） Dueros OS (百度推出的对话式人工智能操作系统，大概就是为智能硬件提供对话式语音交互解决方案) Google Glass上市。（没过几年凉了，技术没到风口，猪也难飞起来） Leap 发布体感控制器Leap Motion。 Thalmic Labs 推出MYO腕带。可以通过电活动判断用户意图（厉害了！）。 中国公司柔宇科技（终于轮到中国了）发布全球首款0.01毫米全彩柔性显示屏。 激动！！！ 任天堂 发布 PokemonGo AR游戏 索尼公司 推出智能触控投影仪 SONY Xperia Touch。这意味着任意载体都有可能成为屏幕。 苹果推出 AR kit Google 推出ARcore Magic Leap 推出Magic Leap one 消费机AR眼镜。 这一年是AR集中爆发的一年。没中国啥事。。。 柔宇科技推出首款可折叠柔性屏手机 FlexPai。柔性屏扩展了Z轴空间，意味着人机交互和信息传递将可以在Z轴进行。 1. 2000年以来，数据量剧增，多维度，多类型，多环境的数据为其提供了良好的底层基础。 2. 运算力持续提升，AI芯片的发展提高了数据并行处理的速度和能力。 3. Google 微软 FB 百度等企业开源研究成果，引导和聚集开发者参与到人工智能的浪潮。以上内容取自《AI 改变设计-薛志荣著》以及部分网上素材。侵删。
脑残啊你，这种题目随便写都会给你分数的，你居然到这里来问！真嘚啊，哈哈
据学术堂了解，论文，既是一项研究的终点，也是每个研究人员、大学教师积累个人影响力的起点——做了项目要发论文，评职称也要发论文。当然，仅仅写出来的论文并不能作数，发表到期刊/会议上的论文才能证明其价值的归宿。
1、发论文是个系统工程。
先不论研究选题、研究设计、研究实施、数据收集与分析、论文撰写等一系列问题，即便有了一篇成形的论文，往哪儿投、如何和编辑联系、如何修改也是一项费心费力的事情。
2、每个过程中都存在着被退稿的可能。
俗话说得好，知己知彼，百战不殆。如果将期刊杂志作为你征战的目标的话，你首先要做到的事情就是全面了解你的目标。
就计算机领域而言，假设你已经做了一项研究，完成了一篇论文，想要投递出去，你需要解决以下两个问题：
①. 你可以投哪些期刊/会议？
②. 如何选择适合自己的期刊？
知道自己有哪些可以选择是第一步，所以有一份计算机领域的期刊/会议目录是非常有帮助的。
中国计算机学会会按照专业领域和期刊/会议等级（分为A、B、C三类）整理一些计算机国际学术会议和期刊目录(《中国计算机学会推荐国际学术会与和期刊目录》)。
2015年版的目录一共提供了以下几大领域的国际学术会议和期刊：计算机体系结构/并行与分布计算/存储系统、计算机网络、网络与信息安全、软件工程/系统软件/程序设计语言、数据库/数据挖掘/内容检索、计算机科学理论、计算机图形学与多媒体、人工智能、人机交互与普适计算、交叉/综合/新兴。
目录中的每一项会说明会议简称、会议全程、出版社和网址等信息。
国内的话，共整理了128本国内的计算机期刊信息(《国内计算机领域期刊目录》)，囊括了期刊的级别、发行审稿速度、投稿要求、主办单位等信息，帮助您了解：
1. 计算机领域中有哪些期刊可以投？
2. 核心期刊有哪些？
3. 这些期刊主要接收哪种主题的论文？
4. 这些期刊又有哪些投稿要求？
5. 期刊的审稿速度如何？能不能赶得上职称评选的截止日期？
基本上投稿需要的介绍信息这里都包括了，投稿的老师可以依着这份目录根据自己的情况以及期刊的信息来选择，省去了一个一个去期刊网站看信息的麻烦。
如何选择适合自己的期刊？
这里主要说说期刊的投递。
如果稿件投向了不适合的期刊，会存在几个比较负面影响，主要有以下三项：
（1）退稿：这是大概率事件了，内容不适合此期刊，退稿之后还要继续寻找其他的期刊，会使得稿件延迟数周或数月发表，延误原本的工作计划。
（2）不公正的同行评议：由于编辑和审稿人对作者研究领域的了解比较模糊，从而有可能导致稿件收到较差或不公正的同行评议。
（3）少有同行关注：埋没在一份同行很少问津的期刊中，达不到与同行交流的目的，也很难被他人引用。
所以在选择拟投期刊的过程中要将自己的需求条件和期刊方进行匹配，选择适合的期刊。
筛选时一般需要确定以下几个问题：
1. 论文的主题是否是期刊所规定的范围？
投稿之前阅读“投稿要求”或者“作者须知”是非常有必要的，这些信息能够帮助你判断期刊的领域是否与你的论文契合。同时这些信息往往也包括论文的格式、投递方式等。
2. 期刊的级别如何？
学校对评职称的论文是有级别要求的， 有的看引证指标（复合影响因子、综合影响因子）；有的看是否是核心期刊，是CSCD核心还是北大核心；有的评选条件则是看期刊是不是国家级核心期刊/省级核心期刊等。
3. 期刊的审稿时间如何？
如果审稿速度慢，超过职称评选限定时间，那么你就要慎重考虑。
4、其他因素要考虑
还有一些其他因素要考虑，例如版面费。总的来说，选择拟投期刊也是一件需要综合考量的事情。如果自己没把握，可以咨询比较有经验的领导，学生就可以咨询自己的导师，他们的经验会帮助你少走很多弯路。