本文探讨了利用深度学习生成模型和音频信号驱动的3D面部动画技术，以实现机器人情感表达和语音同步。研究开发了EMOTE和3DiFACE等系统，能够生成个性化、逼真的面部动画，并在情感表达和音视频同步方面表现优越。用户实验验证了这些技术在提升互动体验和情感识别中的有效性。
该研究开发了一个名为DanteExploreVis的可视化分析工具，帮助历史学家从多个角度探索、解释和呈现图书贸易数据。作者采用用户实验和专家访谈的形式对系统进行评估，结果显示该工具在解决领域需求方面具有有效性。
本研究通过两项用户实验探讨了机器学习算法性能和可解释性之间的权衡问题。研究发现用户对算法性能和可解释性的权衡程度较低，取决于数据复杂性等因素。同时，增强可解释性的方法可以提高用户对算法的理解，但解释的类型对用户的印象至关重要。
该工作设计了一个基于在线会议平台的AI辅助插件，通过视觉字幕推荐多种方式的视觉图像，帮助人们理解他人的话语。作者通过众包完成了一个涵盖超过1500个用户意图的数据集，并通过微调语言模型进行视觉字幕的预测。用户可以浏览备选的视觉图像并选择将其公开展示。该工作设计了三种交互模式，根据用户请求、根据AI推荐和AI全自动。通过多个用户实验，发现视觉说明可以帮助用户理解不熟悉的概念、减少语言中的模糊性，并且不同人在不同场景下对于交互模式的偏好具有差异。
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