科研組簡介

CMU的CS專業常年霸占全美第一，目前人機交互研究所(美國少數將計算機科學獨立成院的的大學之一)招募科研助理，目前組員來自達特茅斯學院碩士、CMU的PhD、Columbia的本科、中科大本科，尋求主動性強、有科研興趣的學生加入。

科研組官網鏈接：http://www.cs.cmu.edu/~jasonh/faq.html

>如果你計劃申請美國計算機專業的碩博，你可以來進修;

>如果你對人工智能、人機交互感興趣，組里歡迎你;

>如果你立志希望成為一名“黑客”，那么這是你發揮的天堂;

參與人收獲：

未卜先知——未來學習生活預演;

未雨綢繆——拓展學術人脈[教授+博士后+高年級博士];

淋漓盡致——文書寫作有實質性硬貨了;

錦上添花——獲取導師推薦信機會;

查缺補漏——明確自身短板所在;

捷足先登——提升申請錄取幾率。

招募要求和科研信息

面向對象：欲申請美國名校計算機/電子信息工程/機械工程/自動化等相關專業的高中生、大學生;

專業背景：計算機、物理、電子工程、機械工程專業相關;

軟性背景：有一定的科研履歷背景者優先;

科研時間： 12月18日--3月10日，每期時間長度為3—4周;具體情況根據學生面試情況由美方進行調整;

具體科研興趣為：

Ubiquitous Computing and Privacy.

項目資助方：NSF;

所有參與學生均需要面試，面試通過后科研組發邀請函。

每個參與人根據自身能力水平選擇如下Module：

Module 1: User Study;

Module 2: Mobile System;

Module 3: Building Knowledge Graph;

Module 4: Natural Language Processing

研究項目:

研究前景:人工智能和移動計算的巨大進步推動了越來越多的科技公司和科研機構研發個人智能助理, 他們大多能夠了解用戶的喜好和習慣，幫助用戶進行日程安排和問題回答。卡內基梅隆人機交互系的CHIMPS小組目前正在研發一個能夠幫助回復好友信息問題的智能助理MessageOnTap, 減少了用戶查找答案和組織語言的時間開銷。

研究模塊1 ----用戶研究

用戶研究是人機交互領域最常用的研究方法, 在本項目中，我們預先假設三十余種不同使用場景，通過眾包工作市場，我們將大規模的對這些用戶場景進行合理性驗證。同時，我們已經設計調查問卷，以此統計大眾用戶手機的即時通信行為和智能助理的使用體驗。通過這組用戶研究，我們將迭代產生一個適合通用場合，符合大眾需求的用戶場景集。用戶場景集將對最終系統開發起重要作用。

研究模塊2 ----移動系統

MessageOnTap智能助理適用于智能手機和智能手表這兩個主流移動平臺，使用MessageOnTap,用戶能夠在移動環境下對問題進行快速回復，讓即時通信更加順暢。為了理解收到的信息問題, MessageOnTap智能助理需要整合各種類型的個人數據來感知用戶。這個模塊將需要學生針對不同數據類型(照片, 本地文檔, 在線文檔, 音樂, 聯系人，日程, 移動方式, 在線購買的產品,航班信息, 地理位置歷史, 訪問酒店、餐館歷史, 瀏覽記錄，搜索記錄，信息歷史，通話歷史和手機的安裝程序統計,等等)設計采集程序。

研究模塊3 ----知識圖譜

為了理解復雜的信息問題，MessageOnTap通過知識圖譜這樣的圖形數據庫存儲用戶個人數據。基于研究模塊1的用戶場景集和研究模塊2提及的所采數據，我們可以構建一個描繪用戶生活時間和狀態的圖形數據庫。因為人工智能領域還沒有關于個人數據的知識圖譜研究，此研究模塊具有很強的研究價值。通過與研究模塊2的負責人合作，學生需要將知識圖譜最終實現在移動平臺上，并且構建一個可以接受簡單查詢語句的檢索引擎。

研究模塊4 ----自然語言理解

為了理解復雜的信息問題，，MessageOnTap智能助理同時需要對接收到的及時信息進行分類。因為MessageOnTap只能接受問題的回答，所以此智能助理需識別問題。同時，對于所處理的問題，MessageOnTap需要進行句法分析，把自然語言翻譯成結構化的個人數據查詢。通過和研究模塊3的負責人合作，學生需要構建一個轉譯引擎。

科研時間及費用：

時間：6月1日--9月1日，每期時間長度為3—4周;具體情況根據學生面試情況由美方進行調整;

報名后1周安排面試，面試前輔導學生閱讀1篇專業論文;