Application of human-computer interaction system based on machine learning algorithm in artistic visual communication
Notice bibliographique
Résumé
Abstract After entering the 21st century, with the development of science and technology represented by artificial intelligence, the content of art design and creation is increasingly rich. Its intelligence, interactivity, and digital content expression make the relationship between science and technology, art and people more close, and also bring new opportunities for the development of interactive art. Among them, human-computer interaction is more and more widely used. With the promotion of this kind of technology, interactive art is no longer based on auditory sensory experience, but on the in-depth study of human nature and comprehensive senses. On this basis, human-computer interaction technology is introduced, thus forming a comprehensive visual art form, which communicates and expresses through strong interaction, initiative and emotion. Based on machine learning technology and human-computer visual interaction technology, this paper explores the art visual communication module based on human-computer interaction system. By analyzing the audience's line of sight and visual differences, we can get the audience satisfaction, so as to improve the expression of the work. Firstly, this paper proposes the design of human-computer interaction visual structure, and introduces the basic structure of art visual communication system, the simulation of art visual scene, the process and evaluation index of human-computer interaction recognition, visual recognition effect, etc. based on the needs of visual interaction. Finally, it analyzes the common forms of human-computer interaction in art visual communication, the reconstruction of thinking mode of art visual communication and the development direction of art visual communication. This paper believes that human-computer interaction technology plays a leading role in the development of the art field. It has a variety of functions, display methods and values. By studying machine learning algorithm and human-computer interaction system, this paper applies it to the field of artistic vision, thus promoting the development of artistic visual communication.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».