- бизнес-книги
- детские книги
- дом, дача
- зарубежная литература
-
знания и навыки
- изучение языков
- компьютерная литература
- научно-популярная литература
- словари, справочники
-
учебная и научная литература
- безопасность жизнедеятельности
- военное дело
- гуманитарные и общественные науки
- естественные науки
- задачники
- монографии
- научные труды
- практикумы
- прочая образовательная литература
- сельское и лесное хозяйство
-
технические науки
- высокие технологии
- горное дело
- информатика и вычислительная техника
- конструкции
- легкая промышленность
- материаловедение
- машиностроение
- нормативная документация
- общетехнические дисциплины
- основы производства
- пищевая промышленность
- приборостроение
- проектирование
- промышленность
- радиоэлектроника
- строительство
- техническая литература
- технологии металлов
- транспорт
- химическая технология
- эксплуатация промышленного оборудования
- энергетика
- учебники и пособия для вузов
- учебники и пособия для ссузов
- учебно-методические пособия
- история
- комиксы и манга
- легкое чтение
- психология, мотивация
- публицистика и периодические издания
- родителям
- серьезное чтение
- спорт, здоровье, красота
- хобби, досуг
Catherine Pelachaud — Emotion-Oriented Systems
Купить и скачать за 21453.61 ₽
Понравилась книга? Поделись в соцсетях:
Автор: Catherine Pelachaud
Издатель: John Wiley & Sons Limited
ISBN: 9781118603215
Описание: The Affective Computing domain, term coined by Rosalind Picard in 1997, gathers several scientific areas such as computer science, cognitive science, psychology, design and art. The humane-machine interaction systems are no longer solely fast and efficient. They aim to offer to users affective experiences: user’s affective state is detected and considered within the interaction; the system displays affective state; it can reason about their implication to achieve a task or resolve a problem. In this book, we have chosen to cover various domains of research in emotion-oriented systems. Our aim is also to highlight the importance to base the computational model on theoretical foundations and on natural data.