在进行研究，设计和系统开发时，HCI研究人员一直在将注意力从个人用户转移到社区。但是，我们的领域尚未建立对社区合并研究方法的挑战，利益和承诺的凝聚力，系统的理解。我们对47个计算研究论文进行了系统的综述和主题分析，讨论了与社区的参与性研究，以开发过去二十年来，以开发技术文物和系统。从这篇评论中，我们确定了与项目演变相关的七个主题：从建立社区伙伴关系到维持结果。我们的发现表明，这些项目的特征是几个紧张关系，其中许多与研究人员的力量和位置以及计算研究环境有关，相对于社区伙伴。我们讨论了我们的发现的含义，并提供方法论建议，以指导HCI，并更广泛地计算研究中心社区的实践。
translated by 谷歌翻译
北极河口环境中温室气体排放的估计是由于在这些条件下进行现场观测的后勤易于进行现场溶解气体测量所主导的。然而，沿海北极环境中的最新证据表明，溶解的甲烷（CH4）和二氧化碳（CO2）在季节性上有很大的可变，并且在春季新鲜物体期间至少发生了一个重要的气通气事件。北极是否充当温室排放的来源或水槽对建模气候变化及其反馈机制具有重要意义。为了使溶解气体在典型的不足采样条件下进行更高分辨率的时空测量，可以使用远程操作的车辆（ROV）来在春季新鲜材料之前和期间提取冰以下的连续水样品。在这里，我们提出了一个适合于服用冰质地球化学观测值的尺寸，重量和功率约束（交换）水下车辆（UV）和新型的地球化学采样系统，并在北极河口研究的现场 - 肛门设置中演示了所提出的系统。
translated by 谷歌翻译
大型预先训练的语言模型已经显示了几次拍摄学习的承诺，只提供了几个任务特定示例给出了基于文本的任务。款式将很快解决到目前为止为人类研究助理保留的分类任务吗？现有的基准标记不设计用于衡量应用设置的进度，因此不要直接回答这个问题。 RAFT基准（现实世界注释的少量拍摄任务）侧重于自然发生的任务，并使用镜像部署的评估设置。 RAFT的基线评估揭示了当前技术斗争的地区：推理在许多班级的长篇文章和任务上。人类基线表明，非专家人类难以反映出一些分类任务，反映了现实世界的价值有时依赖于域名专业知识。甚至非专业人类基线F1分数超过GPT-3平均为0.11。 RAFT DataSets和排行榜将跟踪哪些模型改进在https://raft.elict.org中转化为现实世界的优势。
translated by 谷歌翻译