인간-컴퓨터 상호작용

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이 연구는 기존의 도시 생활 패턴 시뮬레이션을 활용하여 다양한 유형의 이상 현상을 주입하고 시뮬레이션된 인간 이동성 데이터셋을 제공한다. 이를 통해 이상 현상 탐지 알고리즘 개발을 위한 기반을 마련한다.

대규모 언어 모델은 인간-로봇 상호작용에서 제로샷 인간 모델로 활용될 수 있으며, 이를 통해 로봇이 인간의 행동을 고려하여 행동을 계획할 수 있다.

불확실성을 고려하여 인간 이동 행태를 모델링하고, 이를 바탕으로 이상 행동을 효과적으로 탐지할 수 있다.

본 연구는 베이지안 원리와 심층 신경망을 통합한 DeepBayesic 프레임워크를 제안하여, 복잡하고 희소한 이동성 데이터에서 잠재적인 다변량 분포를 모델링하고 이상치를 탐지하는 방법을 제시한다.

때로는 이유 없이도 달콤한 것을 받아들이는 것이 중요하다.

다른 사람들이 당신을 어떻게 대우하는지는 당신이 허용하는 것에 달려 있다. 자신의 경계를 명확히 하고 존중받지 못하는 행동을 용납하지 말아야 한다.

당신이 허용하는 것이 다른 사람들이 당신을 대하는 방식을 결정한다.

인간-자율 팀에서 적응형 자율 에이전트는 더 나은 팀워크와 신뢰를 만들어내며, 시선 추적 지표는 이를 효과적으로 예측할 수 있다.

감정은 사람들이 사건에 대처하는 전략의 일환으로 이해될 수 있으며, 이러한 대처 전략은 언어에서 드러난다.

평화는 삶에서 가장 소중한 것이며, 모든 이가 누려야 할 기본적인 권리이다.

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