34、CAM - GUI:移动图形用户界面上的对话式助手

CAM - GUI:移动图形用户界面上的对话式助手

1. 引言

智能助手在手机和电脑中被广泛使用,它们主要基于任务导向对话(TOD)系统。其工作流程通常是:先通过语音或文本输入获取用户命令并提取有用信息,结合历史信息调用后端 API 获取信息或执行设备操作,最后根据结果生成响应。

然而,这一过程依赖电子设备制造商和软件开发者共同开发的 API,对于大量第三方应用而言,开发 API 既耗费人力又耗时,且难以应对软件和系统的快速迭代迁移。此外,还有一些基于第三方应用网站的功能,其控制过程与安装应用类似,但更便捷。

为了给视障群体和老年用户提供更广泛的支持,像 TalkBack 和 Narrator 这样的屏幕阅读器服务可以读出屏幕上显示的内容。具体来说,安卓系统上的屏幕阅读器应用(包括 TalkBack 和上述智能助手)通过无障碍服务(Accessibility Service)或安卓调试桥(ADB)来理解现有内容。它们通过多个 API 收集当前界面的布局信息(视图层次结构,VH)和截图,分析不同组件的类别、功能和含义,引导用户理解界面内容。但由于从 VH 获取的组件描述等信息由软件开发人员填写,不能保证这些描述准确一致,甚至存在缺失情况,因此需要截图的视觉信息来辅助。

图形用户界面(GUI)是人们获取信息和与手机、电脑等智能设备交互的最重要工具。应用程序和网站的大量信息通过图像、文本和动画呈现在屏幕上。用户根据这些已知信息决定下一个命令,并通过点击、长按和拖动等操作执行下一步。

如果智能代理能够模拟人类用户获取和理解信息的方式,并以与用户相同的方式与设备交互,那么智能手机助手将拥有更广泛的应用场景和更强大的性能。为此,我们开发了一个由 MET

【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制与黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及与其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习与教学案例;③支持高水平论文复现与算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试与拓展,鼓励在此基础上开展算法融合与性能优化研究。
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