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在人机交互（HCI）领域，眼动追踪技术正从实验室走向真实场景。它不仅能用于心理学研究、用户行为分析，还广泛应用于无障碍设计、游戏控制和虚拟现实（VR）交互中。本文将通过实现一个轻量级但功能完整的实时眼动追踪系统，并展示如何将其集成到图形界面中，打造“视线驱动”的交互体验。
在人机交互（HCI）领域，眼动追踪技术正逐步成为提升用户体验的核心工具之一。它不仅能用于心理学研究、医疗诊断，还广泛应用于教育、游戏、广告评估等多个场景。本文将带你深入一个完整的构建的眼动追踪系统实现流程，并展示如何通过代码直接获取注视点坐标并触发响应事件。
本文探讨了Qwen3-VL如何通过多模态AI技术重塑人机交互范式，从GUI操作到代码生成的革命性转变。文章详细介绍了Qwen3-VL在视觉代理、设计稿转代码、自然语言驱动自动化等领域的突破性应用，展示了其在提升效率和降低开发成本方面的巨大潜力。
本文探讨了自动语音识别技术如何从Siri等早期智能助手发展到与ChatGPT等大语言模型深度融合，深刻改变我们的日常生活。文章分析了ASR在智能助手、语音输入、智能家居等场景的演进，揭示了其从简单命令识别到复杂场景理解的技术飞跃，并展望了其作为下一代人机交互核心基石的未来。
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署🟣 EVA-01: VISUAL NEURAL SYNC SYSTEM镜像，快速搭建一个集成了Qwen2.5-VL-7B多模态大模型的视觉推理应用。该镜像具备深度图像理解与实时对话能力，其标志性的荧光绿脉冲UI设计，可应用于智能办公场景，如高效解析与提取复杂图表、海报中的关键信息，提升信息处理效率与交互体验。
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署“实时手机检测-通用”镜像，实现高效的手机目标检测。该方案基于DAMOYOLO框架，不仅能精准定位手机，还能通过分析检测框数据，进一步判断手机的横竖屏状态与摆放角度，为智能会议、零售分析等场景中的人机交互优化提供关键数据支持。
机器学习作为人工智能的核心技术，通过算法模型从数据中学习规律，广泛应用于各行业。其核心原理包括监督学习、无监督学习和强化学习等范式。在工程实践中，机器学习技术能显著提升系统智能化水平，尤其在电子商务和人机交互领域价值突出。电商搜索场景中，机器学习算法可有效解决产品记录链接、情感分析等关键问题，如研究者提出的增量式层次聚类系统实现了96.25%的F值。人机交互方面，基于IMU信号的空气书写识别技术采
【ACM出版、过往最快4.5个月检索】第二届2026人机交互与机器学习国际学术会议（HCIML 2026）
本文设计了一款基于STM32F103C8T6的多模式智能语音台灯系统，创新性地整合了人体感应、光敏检测、蓝牙通信和语音识别技术，实现了智能、按键、远程、语音四种独立工作模式。系统通过HC-SR501传感器实现人来灯亮、人走灯灭的节能控制，结合光敏电阻完成自适应调光；配备OLED屏实时显示运行参数；支持蓝牙APP远程控制和中文语音指令交互。测试表明，该系统响应迅速（智能模式0.5s内响应）、识别准确
第五届人工智能与智能信息处理国际学术会议（AIIIP 2026）将于2026年7月24日-26日在中国-青岛举行。本次会议拟加强国内外相关学者之间的沟通与交流，重点关注当前智能信息处理技术所面临的困难与挑战，着力反映智能信息处理研究的最新进展，为智能信息处理的研究人员和相关企业搭建交流平台，促进和推动产学研的深度融合。
超写实数字人建模：基于多角度高清扫描与AI生成技术，打造毛孔级皮肤质感与微表情。低延迟实时驱动：通过自研的动作捕捉与语音驱动算法，确保数字人的口型、表情、动作与语音毫秒级同步。空间立体成像：采用特殊光学材料与投影方案，实现空中裸眼3D效果，无需佩戴任何设备。多模态交互引擎：整合语音识别、自然语言处理与计算机视觉，支持手势识别、情感分析与个性化应答。
《AI数字人助力线下场景智能化升级》摘要：面对线下实体场景人力成本高、服务不均等痛点，AI数字人交互系统正成为创新解决方案。该系统通过7×24小时智能值守、标准化知识库和拟人化交互，有效解决传统接待模式的人力闲置与服务质量不稳定问题。数字人一体机具备快速部署、灵活迭代特性，支持个性化功能调试与内容更新，在降低60%运营成本的同时提升服务规范性。元岳科技等企业通过优化语音识别和语义分析技术，使人机交
本文系统介绍了大语言模型(LLM)的定义、核心能力及训练流程。LLM是参数量巨大的语言模型，具备涌现能力、上下文学习、指令遵循和逐步推理四大特性，能够处理多语言和长文本，但也存在幻觉问题。文章详细解析了LLM的三阶段训练过程：预训练、监督微调和人类反馈强化学习，并指出未来发展方向是更小高效的模型和更安全的对齐技术。
我们的图状态和 LLM 调用与上一章几乎相同，但有一个例外：我们添加了一个user_info字段，它将在图开始时就被填充，我们可以直接在助手对象中使用状态，而不是使用可配置参数。# 定义状态user_info: str # 新增：用户信息字段# 定义助手类# 如果 LLM 恰好返回空响应，我们会重新提示它给出实际响应):else:break# 配置 LLM# 定义助手提示词"system",),#
数据类型分为值类型和引用类型，值类型如int、double、bool等直接存储数据，而引用类型如string、数组、类等则存储对数据的引用。运算符包括算术运算符（+、-、、/）、比较运算符（==、>、<）和逻辑运算符（&&、||、!面向对象编程（OOP）是C#的核心范式，基于类（Class）和对象（Object）的概念。类是一种蓝图，定义了对象的属性和方法，而对象是类的实例。继承（Inherita
谷歌DeepMind发布的Gemini 2.5 Computer Use模型突破性实现了AI直接操作GUI界面的能力，使AI能像人类一样通过点击、输入等动作完成网页和移动应用任务。该模型采用四步循环交互系统，支持跨分辨率操作，在多项基准测试中表现优异。其视觉理解特性尤其颠覆了传统UI自动化测试领域，解决了脚本脆弱性问题，谷歌支付团队已成功用其修复60%失效测试用例。模型内置多重安全机制，要求高风险
Agentic AI（智能体AI）与传统AI有何本质区别？它将如何改变我们与机器互动的方式（人机交互）？我们会用“生活故事+代码实战+趋势分析”的结构，覆盖Agentic AI的核心概念、工作原理、实际应用，以及对未来人机关系的影响。故事引入：用“智能导航的进化”让你立刻理解Agentic AI的价值；核心概念：用“智能管家”比喻拆解自主性、适应性、协作性；原理架构：用流程图和代码展示Agenti
近日，阶跃星辰推出的系列模型凭借其创新的端到端架构与多项SOTA性能，为多模态语音领域注入新动能。作为开源语音大模型的重要突破，该技术不仅实现了音频理解与生成的深度融合，更在情感交互、工具调用等维度展现出惊人潜力。
在万物互联与智能化浪潮的推动下，传统语音识别技术面临环境噪声干扰、方言口音差异、专业术语理解等多重挑战。AI 智能语音识别系统通过融合深度学习、声学建模与语言理解技术，构建了高精度、强鲁棒、自适应的智能语音交互体系，实现了从"听得见"到"听得懂"的质变突破。探索低资源语言的零样本学习，推动技术普惠，最终构建具备人类水平理解能力的下一代语音交互系统。例如在医疗会诊场景中，系统不仅能准确识别"急性心肌
这种高拟真度的合成音，能够根据不同的场景和语境，灵活调整语气和节奏。在与客户进行商务沟通时，它会采用专业、稳重的语气；而在进行产品推广时，则会切换为热情、富有感染力的语调，让客户更容易产生共鸣，增强了语音交互的亲和力和吸引力。
在日常开发中，经常会遇到这么一个场景，即通过配置中心设置某个缓存的过期时间，但线上和线下支持的维度却不同。比如正常而言，线上的过期时间以天为维度，而线下为了方便测试，可能得以秒或分为单位。当然，水无常势，法无定则，可以用两个配置来区分环境。但个人感觉那么做有点不那么优雅。所以苦思良久，终于琢磨出一个根据指定格式字符串来解析获取指定时长的方法。
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本文深入探讨了 Agentic AI 及其对人机交互演变的影响。我们首先介绍了 Agentic AI 的基础概念，包括智能体的定义、关键要素以及与传统 AI 的区别，强调了其自主性、目标导向性和交互能力。接着，剖析了 Agentic AI 的核心原理，从架构设计的感知层、认知层和行动层，到运行机制的目标设定、环境感知、决策与行动执行，揭示了其工作的内在逻辑。通过实际应用案例，如智能客服、智能家居控
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