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Madhumitha Venkatesan
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Plover 系统将 GUI 代理计划外部化，以提高控制力和透明度
研究人员开发了 Plover，这是一个旨在提高图形用户界面 (GUI) 自动化代理的透明度和可控性的新系统。与以往将规划过程保存在内部的代理不同，Plover 将任务计划外部化，使其可供用户检查和编辑。这种以计划为中心的方法允许进行显式监督、局部纠正和自然语言指导，从而增强了 GUI 自动化在动态环境中的适应性和可靠性。一项涉及六名参与者的研究为设计提供了信息，随后的评估证明了 Plover 在修复代理故障和改进工作流分析方面的有效性。
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新研究VEIL揭示图表编码会影响视觉模型的偏见
研究人员引入了VEIL，一种研究图表图像中的视觉编码选择如何影响卷积神经网络（CNN）在时间序列分类任务中学习到的表示的方法。研究发现，虽然注意力引导的训练可以在一致检测到敏感性时帮助减轻图表编码带来的偏见，但在其他情况下益处有限。这些发现表明，可视化设计显著地塑造了学习到的表示，将基于图表的时间序列分类视为一个表示和测量问题，而不仅仅是建模问题。