科研组简介

CMU的CS专业常年霸占全美第一，目前人机交互研究所(美国少数将计算机科学独立成院的的大学之一)招募科研助理，目前组员来自达特茅斯学院硕士、CMU的PhD、Columbia的本科、中科大本科，寻求主动性强、有科研兴趣的学生加入。

科研组官网链接：http://www.cs.cmu.edu/~jasonh/faq.html

>如果你计划申请美国计算机专业的硕博，你可以来进修;

>如果你对人工智能、人机交互感兴趣，组里欢迎你;

>如果你立志希望成为一名“黑客”，那么这是你发挥的天堂;

参与人收获：

未卜先知——未来学习生活预演;

未雨绸缪——拓展学术人脉[教授+博士后+高年级博士];

淋漓尽致——文书写作有实质性硬货了;

锦上添花——获取导师推荐信机会;

查缺补漏——明确自身短板所在;

捷足先登——提升申请录取几率。

招募要求和科研信息

面向对象：欲申请美国名校计算机/电子信息工程/机械工程/自动化等相关专业的高中生、大学生;

专业背景：计算机、物理、电子工程、机械工程专业相关;

软性背景：有一定的科研履历背景者优先;

科研时间： 12月18日--3月10日，每期时间长度为3—4周;具体情况根据学生面试情况由美方进行调整;

具体科研兴趣为：

Ubiquitous Computing and Privacy.

项目资助方：NSF;

所有参与学生均需要面试，面试通过后科研组发邀请函。

每个参与人根据自身能力水平选择如下Module：

Module 1: User Study;

Module 2: Mobile System;

Module 3: Building Knowledge Graph;

Module 4: Natural Language Processing

研究项目:

研究前景:人工智能和移动计算的巨大进步推动了越来越多的科技公司和科研机构研发个人智能助理, 他们大多能够了解用户的喜好和习惯，帮助用户进行日程安排和问题回答。卡内基梅隆人机交互系的CHIMPS小组目前正在研发一个能够帮助回复好友信息问题的智能助理MessageOnTap, 减少了用户查找答案和组织语言的时间开销。

研究模块1 ----用户研究

用户研究是人机交互领域最常用的研究方法, 在本项目中，我们预先假设三十余种不同使用场景，通过众包工作市场，我们将大规模的对这些用户场景进行合理性验证。同时，我们已经设计调查问卷，以此统计大众用户手机的即时通信行为和智能助理的使用体验。通过这组用户研究，我们将迭代产生一个适合通用场合，符合大众需求的用户场景集。用户场景集将对最终系统开发起重要作用。

研究模块2 ----移动系统

MessageOnTap智能助理适用于智能手机和智能手表这两个主流移动平台，使用MessageOnTap,用户能够在移动环境下对问题进行快速回复，让即时通信更加顺畅。为了理解收到的信息问题, MessageOnTap智能助理需要整合各种类型的个人数据来感知用户。这个模块将需要学生针对不同数据类型(照片, 本地文档, 在线文档, 音乐, 联系人，日程, 移动方式, 在线购买的产品,航班信息, 地理位置历史, 访问酒店、餐馆历史, 浏览记录，搜索记录，信息历史，通话历史和手机的安装程序统计,等等)设计采集程序。

研究模块3 ----知识图谱

为了理解复杂的信息问题，MessageOnTap通过知识图谱这样的图形数据库存储用户个人数据。基于研究模块1的用户场景集和研究模块2提及的所采数据，我们可以构建一个描绘用户生活时间和状态的图形数据库。因为人工智能领域还没有关于个人数据的知识图谱研究，此研究模块具有很强的研究价值。通过与研究模块2的负责人合作，学生需要将知识图谱最终实现在移动平台上，并且构建一个可以接受简单查询语句的检索引擎。

研究模块4 ----自然语言理解

为了理解复杂的信息问题，，MessageOnTap智能助理同时需要对接收到的及时信息进行分类。因为MessageOnTap只能接受问题的回答，所以此智能助理需识别问题。同时，对于所处理的问题，MessageOnTap需要进行句法分析，把自然语言翻译成结构化的个人数据查询。通过和研究模块3的负责人合作，学生需要构建一个转译引擎。

科研时间及费用：

时间：6月1日--9月1日，每期时间长度为3—4周;具体情况根据学生面试情况由美方进行调整;

报名后1周安排面试，面试前辅导学生阅读1篇专业论文;