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World File Search System公寓式
集体自我消费对公寓的不同能源相关投资的技术经济影响
摘要。能源社区（EC）在支持欧盟低碳经济的过渡方面发挥了关键作用，因为它们将有效的能源实践的促进与预期的积极社会影响相结合。立法者正在诉诸集体自我消费的概念，以此作为一种工具，以支持能源需求的电气和可再生能源的扩散。这项工作介绍了由Emilia-Romagna地区共同资助的EnergyNius项目领域的第一个结果，重点是投资决策的经济可行性，这些决策将提高能源效率和可再生能源在家庭部门的渗透率。为此，已经开发了一个数学模型，其中包含了内部和外部能量交换的小时时间步长，以及对电费的准确建模。它已应用于意大利公寓案例研究，在电力，供暖，冷却和私人运输方面，居民的能源需求被考虑。多亏了该模型，可以比较增加电气化水平（例如，光伏面板，热泵，电动汽车和电池），并评估集体自我消耗对公寓现金流量和环境（化石CO 2排放）的好处。
LON/00BH/HNB/2023/0012 物业：教堂 12 号公寓
曾与委员会的 Sian Smith 女士打过交道，Sian Smith 女士告诉他们选择性许可正在试行中，可能不会续签。John 先生表示，虽然物业地址已在原始许可申请中提供，但 Smith 女士知道他们住在 Seaford。John 先生表示，他没有收到 Burdis 女士所说的发送给他的各种电子邮件，并且他不相信他的租户在该物业收到任何信件，因为他通常会将在该物业收到的任何寄给他们的信件转发给他们。John 先生表示，任何信件都应该寄给上诉人的 Seaford 地址。43.上诉人在案情陈述中还提到了严重的健康问题
打印-Kim Lund
Camana湾Olea的豪华2居室公寓，在Camana Bay享有声望的Olea社区中，这座令人惊叹的2卧室，两间浴室的公寓发现了现代生活的终极生活。高架高于海拔8英尺，并以优越的工艺建造，以一个非凡的套餐融合了奢华，可持续性和便利性。该公寓具有卓越的设计和卓越的建筑，具有16英寸直径的混凝土桩，钢筋梁和隔热混凝土形式（ICF）壁的稳健结构，可耐用性和能量效率。节能和可持续性的特征该房屋结合了最先进的地热空调，与传统系统相比，效率提高了50-60％，而太阳能电池板系统占典型能源使用的40-50％。房主可以节省大量资金和减少碳足迹。内部精致的内饰，开放式起居区无缝连接客厅，用餐空间和高端厨房，并配备了高级电器。宽敞明亮的宽阔窗户充满了自然光，可欣赏热带地面和度假胜地式游泳池的壮丽景色。踏上私人室外空间，享受宁静的氛围，热带微风和充满活力的户外风景。OLEA的豪华便利设施受益于一系列独家便利设施，包括度假胜地式的懒惰河，多个游泳池，最先进的健身中心以及美丽的室外空间。进入网球场和其他娱乐设施可确保每个人都有一些东西。Camana的主要地点允许从Camana湾漫步，居民可以享受无与伦比的进入世界一流的商店，学校，餐馆，娱乐场所和充满活力的市中心的机会。此公寓提供了宁静的生活和城市便利性的完美融合。
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对话式人工智能
I. 引言 在与计算机交谈时，我们试图模仿人类的互动。试图理解计算机是如何编写脚本来说话的——这只会导致挫败感。相反，如果计算机能像我们一样交流，那会很容易。使之成为可能的技术是对话式人工智能。由于计算机语言和人类之间的差距被弥合，两者之间可以轻松自然地交流。对话式人工智能是一套识别人类语言的技术。不同的语言也被解读、理解并确定正确的反应。它还模仿人类的对话。各种企业很快就意识到对聊天机器人和其他自动化软件的需求。从自动化简单的通信和客户服务，到降低各种成本和提供对话交易的平台，客户可以通过聊天机器人提供的多种方法得到满足。聊天机器人允许全天候客户服务，不断与多个用户互动并为他们的查询提供答案。人们不喜欢等待他们的回复。他们希望公司立即做出快速回应，而这只能通过对话式人工智能来实现。如果客户没有立即得到回复，可能会导致他们放弃在线购买。对更快客户服务的需求已经增加。各大品牌已经开始实施对话式人工智能来满足这一需求。聊天机器人分为两类。基于规则的聊天机器人和基于智能机器学习的聊天机器人。在基于规则的方法中，程序员将为系统编写规则。在机器学习方法中，需要大量的流媒体信息来训练算法本身。因此，程序员需要正确定义机器学习的参数。许多语音助手允许用户用语音交流，这些助手是由谷歌、苹果和亚马逊等知名公司开发的，但也存在一些安全风险。因此，有必要确保采取适当的安全措施。需要一个替代系统才能真正有效并使业务流程自动化。整个业务流程可以通过称为人工智能聊天机器人应用系统的高级对话系统实现自动化。因此，聊天机器人应用程序必须包含自然语言处理 (NLP)、深度神经网络 (DRN)，以便轻松理解客户的查询。在服务行业中，聊天机器人可用于满足客户查询，回答不需要人类专业知识的基本问题，还可以让客户轻松购买。人工智能聊天机器人可以比人类更准确地分析数据。它准确地预测查询的答案，从而满足客户的需求，并提供易用性和适当的隐私。
对话式人工智能在
摘要 本研究评估了对话式人工智能 (CAI) 在纠正认知偏差和识别人机交互中的情感方面的有效性，这对于数字心理健康干预至关重要。认知偏差——系统性偏离规范思维——会影响心理健康，加剧抑郁和焦虑等状况。治疗聊天机器人可以使认知行为疗法 (CBT) 更易于获得且更实惠，提供可扩展和即时的支持。该研究采用结构化方法，使用基于临床的虚拟案例场景模拟典型的用户-机器人交互。在两类认知偏差中评估了表现和情感识别：心智理论偏差（人工智能拟人化、对人工智能的过度信任、归因于人工智能）和自主性偏差（控制错觉、基本归因错误、公正世界假设）。使用定性反馈机制和序数量表来量化基于准确性、治疗质量和对 CBT 原则的遵守情况的反应。通过脚本交互评估治疗机器人（Wysa、Youper）和通用 LLM（GTP 3.5、GTP 4、Gemini Pro），由认知科学家和临床心理学家双重审查。统计分析表明，治疗机器人在偏见纠正方面始终优于非治疗机器人，并且在 6 种情感识别偏见中有 4 种表现出色。数据表明，非治疗聊天机器人在解决某些认知偏见方面更有效。关键词：认知偏见、对话式人工智能、聊天机器人、数字心理健康、偏见纠正、情感识别 * 通讯作者。电子邮件：marcin.rzadeczka@umcs.pl，邮寄地址：Wydział Filozofii i Socjologii UMCS, pl。Marii Curie-Skłodowskiej 4， pok。204, 20-031 卢布林数据和协议：https://data.mendeley.com/datasets/h2xn2bxz5r/1 预印本 doi：https://doi.org/10.48550/arXiv.2406.13813
