Jul, 2023

使用深度学习为动态图像分类的移动应用提供用户体验启发式准则和检查清单

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TL;DR在移动应用程序的深度学习分类与设计方面，我们提出了适合的 AIX 原则和点击列表，以及一个在线课程和支持这些原则的网络应用程序工具。
发现论文，激发创造
  • 应用间检索和设计一致性检查的计算方法

    从移动用户界面 (UI) 中提取语义表示并将这些表示用于设计师的决策过程已显示出成为有效的计算设计支持工具的潜力。我们采用大规模网络图像训练的视觉模型，以零 - shot 方式提取 UI 表示并超越现有专门模型，并使用数学基础的方法实现应用程序之间的检索和设计一致性分析。我们的实验表明，我们的方法不仅改进了以前的检索模型，还实现了多个新的应用。

    Sep, 2023

  • 智能手机上的深度学习应用程序初探

    本研究通过针对 16,500 款最热门的 Android 应用程序的统计分析揭示了智能手机应用程序如何在自然环境中利用深度学习。研究发现，智能手机深度学习框架和应用程序的使用呈现出一种繁荣的趋势，但是仍需优化手机上运行的深度学习模型，保护这些模型并验证深度学习研究的想法。

    Nov, 2018

  • 使用 AI 工具预测移动应用的可用性：大型用户界面模型的崛起、机遇与挑战

    在移动应用程序的背景下，本文提出了所谓的大型用户界面模型（LUIMs），以通过人工智能生成用户界面并预测可用性。

    May, 2024

  • 基于人工智能的移动应用程序：一项探索性研究

    本文通过数据集分析、关键问题定位和用户反馈与隐私保护等多方面对 56682 款 AI 应用进行了研究，揭示了其中的不足之处，如模型保护不足，用户隐私数据泄露等，还提供了数据集以供未来研究引用。

    Dec, 2022

  • 朝着真正的智能应用程序：研究智能手机内置 AI 应用程序中的人工智能交互

    本研究探索手机应用程序中的人工智能功能使用现状，总结了三种主要的交互模式类型，并实施了一个多方面的搜索启用画廊，研究结果表明了我们发现的有用性。

    Jul, 2023

  • 基于集体学习的移动应用用户界面模块智能探索

    FEELER 使用机器学习快速智能地探索用户界面模块的设计解决方案，量化地测量不同设计解决方案的偏好得分，以方便设计师快速调整用户界面模块。

    Jul, 2020

  • 交互式弱监督：学习用于数据标注的有用启发式方法

    该研究论文展开了交互式弱监督学习框架的研究，该框架中，方法提议启发式方法并从用户每个被提议的启发式反馈中学习，其实验表明只需要少量的反馈迭代就可以训练模型达到高竞争的测试集性能，而不需要访问本文中使用的标签数据。

    Dec, 2020

  • 图像美学评估：实验调查

    本文综述了近期计算机视觉技术在图像美感质量评估中的应用，详细介绍了基于手工特征和深度特征的不同方法以及评估标准，并探讨了新兴的深度学习技术在美学评分中的应用以及利用计算方法操纵图像美感的可能性。

    Oct, 2016

  • 基于启发式弱学习的自动决策制定

    本研究旨在探讨如何通过从用户中收集排名决策策略来参与算法设计，以替代传统需要人工标记成本高昂的方法，并借助两个用例的实证数据表明，我们提出的弱监督学习方法可以几乎与完全监督方法一样准确地理解用户的偏好和选择。

    May, 2020

  • 屏幕识别：从像素创建移动应用的可访问性元数据

    本文介绍使用屏幕识别的方法来推断移动应用程序的辅助功能元数据，以改善移动应用程序的可访问性，从而使以前无法使用的应用程序能够被使用。

    Jan, 2021