本文基于数据分析角度，对人机协同中的数据处理、模型训练和系统独立模式，进行了调查总结，分类整理，提供了自然语言处理、计算机视觉等多领域的技术优势 / 缺陷、挑战和机遇，提出了有效设计人机协同解决方案的思路。

Aug, 2021

机器学习在电子显微镜领域逐步获得认可，用于数据后处理中的去噪、语义分割和降维。在使用大型仪器制造商的 API 引入后，现在可以在显微镜中部署机器学习工作流，不仅用于数据分析，还用于实时决策和反馈。然而，实时机器学习的用例数量仍然相当有限。在本文中，我们讨论了设计基于机器学习的主动实验的一些考虑因素，并提出了未来几年的策略可能是人在环回中的自动化实验 (hAE)。在这种范例中，机器学习代理直接控制光束位置、图像和光谱采集功能，人操作员实时监控系统的特征空间中的实验进展，并调整机器学习代理的策略以实现特定目标。

Oct, 2023

本文介绍机器学习领域的交互式学习方法，通过实验展示了如何使用人机交互的方式将黑箱算法变为透明的算法，以提高算法的可信度和接受度，并探讨了交互式学习方法在健康信息学领域中的应用和优势。

Aug, 2017

通过调查人们在开发和部署深度学习应用中的作用，讨论了人在医疗领域内深度学习技术开发和部署中的重要性，同时提出了四个关键领域以及未来的前景和未解决问题，这些领域有望共同实现结合在医疗领域中的人机互动计算。

Oct, 2019

人工智能和机器学习在信息系统中发挥了重要作用，然而机器学习模型不完美并且可能产生错误分类。因此，本研究提出了一种混合系统，利用人工专家对难以分类的实例进行审核，并创造了人工专家来学习对之前由人工专家审核过的未知类别数据实例进行分类。实验证明，这种方法在图像分类的几个基准测试中优于传统的人机合作系统。

Jul, 2023

研究如何解决机器学习系统中多个组件的分析流程中出现的问题，通过人力计算任务模拟潜在组件修复方案以改善系统整体行为，为设计师提供改进系统的指导，并在一个自动化图像字幕系统上演示了该方法的有效性。

Nov, 2016

介绍了人与自然语言处理模型 (NLP) 的交互式 (HITL) 的短暂但激动人心的历史，总结了近期以任务、目标、人机交互和反馈学习方法为重点的各种 HITL NLP 框架，并讨论了将来在 NLP 开发中整合人类反馈的方向。

Mar, 2021

本文介绍了一种名为 HEIDL 的新型人机交互机器学习系统，可以通过高水平的、可解释的语言表达式与人交互，从而提高人类在模型预测、理解以及更新方面的参与度，并且可以使得机器学习模型能够更好地应用于实际场景中。

Jul, 2019

通过一个模拟物体检测系统的实验，我们研究了交互反馈对用户对智能系统及其准确性理解的影响，结果表明提供循环反馈降低了参与者对系统的信任和其对系统准确性的感知，这凸显了在设计智能系统时考虑用户反馈对用户信任的影响的重要性。

Aug, 2020

本文介绍了 “敏捷建模” 过程，即通过专家驱动的人机交互从任何视觉概念变成训练良好的机器学习分类器的过程，并提出了一个解决方案来实现这一过程，此方案利用了最近图像文本共嵌入的发展，通过 14 个领域专家的实时建模实验证明其可行性，并与传统的众包范式进行了比较，结果显示在使用领域专家的情况下，困难概念得到了明显的改善。

Feb, 2023