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智能用户界面
集成自然语言处理模型和用户模型，以产生更有效的人机交互。这包括设计允许混合启动交互的接口。应用程序包括界面代理，电子商务和推荐系统。
多主体系统
研究计算限制如何影响多主体系统中的战略行为，以及开发方法来克服机制设计和博弈论的实际应用中出现的计算问题。设计协作式问题解决代理系统，重点放在将多代理系统应用于有效电子市场和可调式自治系统设计中的沟通和协调问题。在多主体系统中建模信任，声誉和激励机制，包括使用社交网络。
自然语言处理
探索统计和语言技术以自动进行自然文本分析，文档簇的合成，从非结构化文档中检索信息以及开发用于计算修辞的方法和软件工具。应用程序领域包括个性化的移动健康和web分析。
约束编程
通过强调建模和使用约束传播的通用搜索算法的应用来研究解决组合难题的方法。当前的项目包括指令调度，用于全局约束的约束传播器，以及应用机器学习技术来设计启发式方法。
计算视觉
基于贝叶斯推理，偏好规则和定性概率开发感知的计算理论，并将这种方法应用于对象识别，运动估计和学习中的问题。其他工作包括对场景动力学的计算感知，以及在事件识别，人机交互和机器人技术中的应用，图像运动的分析和分类（尤其是在密集混乱的场景中）以及在自然环境中对人类行为的识别（通过应用辅助技术） 。
决策理论规划和学习
算法设计，用于优化不确定环境中的一系列动作。重点是概率和决策理论技术，例如完全和部分可观察的马尔可夫决策过程以及强化学习。应用包括为肢体和认知障碍人士提供的辅助技术以及语音对话系统。
机器学习
机器学习是学术研究和商业应用的一个快速增长的主题。它解决了计算机如何学习的问题，即计算机如何处理，并从海量数据集中得出有用的结论。机器学习在各种重要应用中起着核心作用，这些重要应用源于对数据集的需求，这些数据集的大小和复杂性超出了人类的处理能力。
情感计算
研究如何通过推理来改善智能系统。在人机交互过程中调查文化共享情感情感的理论。应用领域包括辅导，情感分析，辅助技术和计算社会科学。
智能系统
在与ai相关的研究领域中，各种模型结合了人与机器智能来解决计算问题，包括人为计算（例如，crowsourcing），通过示范学习，混合主动系统，人类教师的主动学习，交互式机器学习等。在这些系统中，人类是计算过程的关键部分-他们充当ai系统的老师和合作者，提供反馈和更正，或者执行现有算法难以执行的计算任务。该领域的研究位于ai，人机交互（hci）和econcs的交汇处，涉及界面，算法和激励机制的设计，以利用人类的处理能力来解决具有挑战性的计算问题。
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李成卓
