基于稳态视觉响应的脑电文本输入 脑机接口技术 脑机接口(Brain Computer Interface,BCI)是利用脑电信号完成交互任务的系统[1,2],由于其无须其他动作辅助的特点,在肢体残疾用户与信息系统的无障碍交互方面有着直接的应用(如肢残人员对于假肢的控制[3～5]).脑机接口技术同时也适用于全身肌肉无力或萎缩,但仍具有清醒意识的渐冻症患者(如文本输入、移动轮椅等[6,7]).
介绍 在当今的移动计算时代,智能手机对于盲人或视障用户而言,和对于明眼人用户一样,是不可或缺的存在.然而,对于视障用户来说,许多交互上的障碍影响了他们在移动计算方面的体验,其中一项便是文本输入.在智能手机上进行文本输入是一项有挑战的任务,甚至对明眼人用户来说也是如此,原因在于人们使用手指去精确地选择一个比较小的目标键是非常困难的.幸运的是,对于明眼人用户来说,几乎所有的现代触屏键盘都是所谓的“智能”键盘,因为它们有词级别的自动纠错能力.当用户输入一个词语分隔符(例如空格)之后,键盘会根据语言的上下文和空间的点击位置将用户的输入纠正为词典中的一个词.
盲文与盲人信息无障碍 据世界卫生组织(WHO)统计,截止到2013年,全世界有近3900万盲人,视力障碍者达2.85亿人….截止到2010年,在我国,视力障碍者达到了1263万人[2]. 盲文是盲人阅读和获取信息的重要工具,在盲人的学习、工作和生活中发挥着重要作用.盲文是一种触觉符号系统,印刷在纸张或显示在点显器等电子设备上(如图1、图2所示),盲人通过触摸进行阅读.
2019年11月17～20日,第十二届ACM SIG-GRAPH亚洲计算机图形学和交互技术会议暨展览会(SIGGRAPH Asia 2019)在澳大利亚布里斯班会展中心举办.本届SIGGRAPH Asia以“梦境”(Dream Zone)为主题,其灵感源于澳大利亚土著人对于梦的力量的信仰,通过计算机图形学探索新兴技术搭建“梦境”与现实世界之间联系的桥梁.
当前自适应学习使用的三大类算法 在很长的一段时间里,我们口中所言的自适应学习系统,很大程度上指的是智能教辅系统(intelligent tutoring systems)[1],即把课程的学习路线和对知识的掌握程度等纳入到系统的工程之内.随后,学者为了强调个体学生在系统中能得到适当的、有针对性的干预和学习材料,又提出了自适应学习(adaptive learning)[2]这个概念.实际上,今天我们所指的自适应学习系统,其实是智能教辅体系和自适应学习理念的结合,但是在技术和算法实现上,基于智能教辅系统的算法进行了迭代和演进.
