XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System个人化
现代媒体话语中的人工智能：强、弱、个人化
摘要。文章分析了当前媒体话语中新技术语言形象的重构，其中神经网络和人工智能（AI）的讨论已成为主流趋势。作者在“人工智能”专题组中首次运用复杂话语、语料库方法和内容分析来构建语义场和微场。根据获得的数据，媒体呈现的AI主题领域的节点是“技术”、“智力活动的算法”、“当前系统”和“与人类竞争的演员”集群。搭配分析使得确定人工智能在社会、经济、科学、技术和创意领域的概念化成为可能。强调了智能与理性（人工与机器）之间的显着对立。所分析的人工智能以三种形式出现：强人工智能、弱人工智能、个人人工智能。强人工智能占上风，提名中的主题占据主导地位就证明了这一点。在媒体话语中，机器被拟人化，被赋予了理性、意识和潜意识、记忆、情感，成为一个能够做出决策并创造新的智力价值的世界大脑，这通过兼容性和语境同义词来证明。在对“人工智能”、“科技”、“风险”主题组交叉点的分析中，作者看到了进一步的研究前景。
追逐 6-sigma：从驾驶舱文化中汲取教训
影响。4 当错误被揭露时，人们往往普遍抵制公开细节和情况。造成这种情况的原因在于，医学界通常对人为错误采取个人化的态度。3 因此，错误被认为是某个人或一小群人的缺点，因此责任应该由他们承担。因此，即使没有明说，也隐含着责任。这种对人为错误的个人化态度在许多方面都令人满意；失败得到了“控制”并得到了解释。它为同事、患者及其家属提供了简单而直接的因果关系。个人化的态度也导致了耸人听闻的新闻报道。（媒体似乎对“飞行员失误”这一短语和概念很满意，认为它是空难的一个常见因素。简单在线搜索手术失误，就会出现全国性报纸的头条新闻，描述“笨手笨脚的外科医生”、“拙劣的手术”和“杀婴者”的“丑闻”。）个人化态度的一个根本缺陷是它忽略了个人以外的因果因素；因此，错误再次发生的可能性很高。外科医生专用数据报告，如英国心脏外科数据库 5，虽然出于善意，但支持
社会心理干预措施在减少有问题的物质使用，精神疾病和住房不稳定的人中无家可归国家的无家可归者的有效性：系统评价和荟萃分析
de Leon（2000）治疗组1（n = 138）：治疗性的社区方法，专注于同伴自我帮助和社区作为变化的背景和代理（即使用社区 - 方法），并适应精神精神上的化学虐待者（MICA）以三种关键方式：提高灵活性，较小的柔韧性，较小的个人化强度，强度和更大的个性化强度，和更大的个性化强度，和更大的个性化强度，和较大的个人化强度，和较大的个人化；治疗组2（n = 93）：也是一种治疗性的社区方法，但对客户的需求较少，并且在满足个人需求和缺陷方面的灵活性更高；控制（n = 66）：提供的支持包括一般住宅计划和其他受支持的住房计划，无论有无日期治疗服务，接受案例管理服务的人以及那些被送往自我或其他家庭成员的人，或者没有或不关注。
RCC 个性化口服靶向治疗
个性化/个人化治疗用于口服靶向药物治疗肾细胞癌。这种治疗是“个性化的”，即给您的药物量和服药时间长短取决于您的副作用。这可让您的医生找到副作用和您体内药物量之间的最佳平衡。
强于大市AI 端侧深度报告之AI 手机
智能手机是最适合承载端侧 AI 的载体， AI 手机可提供差异化的用户价 值与品牌价值。智能手机具有保有量大、使用便携、使用场景多、使用 时长久、应用生态系统强大等优势，可创造众多的 AI 使用场景，并加速 第三方 AI 应用成熟，我们认为智能手机将是生成式 AI 最佳的应用载体 之一。 AI 手机的定义具有三个典型特征：①能够在手机端侧运行大模型； ② SoC 中包含 NPU 算力；③达到一定参数要求的性能指标。 AI 手机可提 供差异化的用户价值与品牌价值。对用户而言， AI 手机将是自在交互、 智能随心、专属陪伴、安全可信的个人化助理，使用体验较目前阶段智 能手机大幅提升。对于手机厂商而言，可提供品牌形象与用户粘性。
B2B 领域 7 大以客户为中心的营销趋势
B2B 领域存在一个误解。许多营销人员和销售专业人士认为 B2B 交易是非个人化的，并且完全基于理性的决策。然而，麦肯锡公司和 B2BMarketing.net 等专家建议 B2B 公司应该像 B2C 公司对待个人客户一样关注和关心他们的客户。以客户为中心的思维方式是 B2C 的必备理念。现在，随着客户期望和标准的快速提高，B2B 领域的公司也必须改善客户体验。1
Stanford -Tidybot用例
Jeannette和她的团队任务机器人整理一个房间：从地板上捡起所有对象，将每个物体放在其所属的位置。执行此任务时的关键挑战之一是确定每个对象的正确容器。这是因为家庭组织是高度个人化的，而不同的人对物体应该去的地方有不同的喜好。一个人可能喜欢抽屉里的衬衫，另一个人可能希望它们在架子上。
教程：用机器学习个性化空间音频
Majdak，Piotr，Bruno Masiero和Janina Fels。 “在个性化和非个人化的串扰取消系统中的声音定位。” Jasa2013。 Brinkmann，Fabian，Alexander Lindau和Stefan Weinzierl。 “关于个体动态双耳合成的真实性。” JASA2017。 Jenny，Claudia和Christoph Reuter。 “虚拟现实中个性化的头部相关传递函数的可用性：矢状平面声音本地化中具有感知属性的经验研究。” JMIR认真游戏2020。Majdak，Piotr，Bruno Masiero和Janina Fels。“在个性化和非个人化的串扰取消系统中的声音定位。” Jasa2013。Brinkmann，Fabian，Alexander Lindau和Stefan Weinzierl。“关于个体动态双耳合成的真实性。” JASA2017。Jenny，Claudia和Christoph Reuter。 “虚拟现实中个性化的头部相关传递函数的可用性：矢状平面声音本地化中具有感知属性的经验研究。” JMIR认真游戏2020。Jenny，Claudia和Christoph Reuter。“虚拟现实中个性化的头部相关传递函数的可用性：矢状平面声音本地化中具有感知属性的经验研究。”JMIR认真游戏2020。
证明AI在零售中的价值
在零售业中，最终的挑战和机会在于加深客户忠诚度和增强参与度。AI的真正力量是在大规模上实现超个人化，使零售商可以创造出量身定制的体验，从而深深地引起个人客户的共鸣。从解锁更多颗粒状的客户细分到提供个性化的内容和更明智的促销，AI可以使零售商能够使用其数据做更多的事情 - 使他们的客户参与策略更具针对性，有效且有效，并有能力推动长期客户忠诚度。
利用人工智能协助医患沟通和……
研究发现，人工智能生成的回复缺乏关系联系，显得机械和非人性化，而医生的回复则千差万别，从个人化和共情性到工具性和规范性。与医生的回复相比，人工智能生成的回复的信息内容也很一般，而医生的回复则更加具体。此外，人工智能生成的回复平均比医生的回复长三倍，需要大量编辑。人工智能的建议通常是通用的，而医生则根据患者的具体需求提供量身定制的建议。