XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System协作
通过协作群体增强构想 -
包括大语言模型（LLM）和图像模型在内的生成AI技术的可用性日益增长，对设计师和其他创意专业人士的工作产生了深远的影响[2，3，4]。创意协作工作流程通常会遵循两个阶段。在最初的分歧阶段，团队产生了广泛的可能想法。在以下融合阶段，团队成员对所有生成的想法进行了审查和评估，目的是识别和选择团队将进一步追求的少数想法。我们有兴趣研究如何将LLM有效地集成到差异和收敛意义阶段，以增强团队的创造力。我们希望在分歧阶段，LLM可用于改善人们产生的想法，并提出新的想法。在融合阶段，LLM可以帮助确定哪些想法更相关，创新和有见地，并有助于进一步发展所选思想。为了探索这个问题，我们设计了一个协作的集团-AI Iseation框架，该框架将LLM纳入了小组的创作过程中。LLM不能取代人类的输入，而是添加并增加了人类的意见。拟议的组-AI框架
协作人工智能的层次化框架
我们提出了一个协作智能系统的分层框架。该框架根据协作活动的性质和必须共享的信息来组织研究挑战，每个级别都建立在较低级别提供的功能之上。我们回顾了每个级别的研究范式，描述了基于工程的经典方法和基于机器学习的现代替代方案，并使用假设的个人服务机器人进行了示例说明。我们讨论了各个级别上出现的跨领域问题，重点关注沟通和共享理解的问题、解释的作用以及协作的社会性质。最后，我们总结了研究挑战，并讨论了通过与智能系统的协作来增强人类能力并赋予人类和社会权力的技术可能带来的经济和社会影响。
协作中的流程和知识管理...
摘要 产品制造商通过为客户提供服务，将其责任延伸至整个生命周期。近年来，产品服务系统已成为解决新服务驱动商业模式中特殊要求的重要研究课题。现代制造工厂中的高价值机床是特殊产品：从维护角度来看，它们被视为“产品”，并且还制造其他产品。在新的商业模式下，机床的质量和行为不仅影响其制造的零件的质量，还影响机床制造商的利润。然而，在产品服务系统和相关的计算机化维护系统研究领域，缺乏对高价值机床维护的特殊性质、问题和要求的研究，而这些在现代数字化制造系统中非常重要。因此，本研究调查了机床生命周期中不同利益相关者之间的各种关系，重点关注知识管理、沟通和决策过程。本研究还探讨了先进内容管理系统在传统工程信息系统主导的制造工程领域的潜在应用，这些系统在金融、商业和政府组织中得到广泛实施。提出、开发并使用示例机床评估了原型协作维护计划系统，结果表明可以实现显着改进，并且内容管理技术在管理机床维护和服务信息（包括动态和非结构化知识）方面比传统工程信息系统（如计算机辅助工程、产品数据和生命周期管理以及企业资源计划系统）具有许多优势。关键词：产品服务系统、内容管理系统、知识管理、流程管理、机床维护和服务
同行评审手稿中的人机协作
探索将人工智能 (AI) 纳入学术同行评审过程是文献综述的重点，它研究了人类审稿人和人工智能之间的协作。综述指出，人工智能有潜力提高稿件评估的效率，并解决诸如投稿量增加和审稿人短缺等挑战。当前的人工智能工具支持抄袭检测、格式检查和初始质量控制等任务，而需要人类同理心和稳健判断力的更复杂任务对人工智能来说仍然具有挑战性。综述概述了人工智能在同行评审中的优点和缺点。人工智能可以潜在地提高评审过程的速度和准确性，但它也带来了道德和法律问题，包括偏见、数据隐私和版权问题。这些问题需要彻底审查并制定全面的道德准则。
营销中协作人工智能的框架
以及店内体验优化、客户满意度跟踪的情绪分析等。在学术方面，我们同样观察到人工智能研究在营销领域的激增。例如，店内人工智能对零售业的影响（Grewal、Roggeveen 和 Nordfalt 2017；Grewal 等人2020），调查消费者采用自主购物系统的心理和文化障碍（de Bellis 和 Venkataramani Johar 2020），开发可解释的自动化产品推荐方法（Marchand 和 Marx 2020），深度卷积神经网络在预测零售额中的应用（Ma 和 Fildes 2021），大数据和非结构化数据在营销中的使用（例如Balducci 和 Marinova 2018；Grewal、Roggeveen 和 Nordfalt 2017；Wedel 和 Kannan 2016）；各种机器学习方法的应用，如视频挖掘（Li、Shi 和 Wang 2019）、文本分析（Berger 等2019；Humphreys 和 Wang 2018）、主题建模（Antons 和 Breidbach 2018）、语义分析（Liu 和 Toubia 2018）、动态在线定价（Misra、Schwartz 和 Abernethy 2019）；以及人工智能应用的影响，如音乐和新闻的自适应个性化（Chung、Rust 和 Wedel 2009；Chung、Wedel 和 Rust 2016）、物联网和消费体验
高年级小学人工智能协作探究
2 印第安纳大学教育学院 {sylee, bwmott, smtayl23, kpark8, jprowe, lester}@ncsu.edu, {aleftwic, jascrib, glaze, chmelosi}@indiana.edu 摘要 人工智能已经成为一种深刻重塑社会的技术，它推动了科学、工程和数学以及信息技术本身的快速进步。这导致了对培养人工智能素养民众的需求增加，也使人们越来越认识到提高 K-12 学生对人工智能的认识和兴趣的重要性。尽管人们开始努力将人工智能学习纳入 K-12 教育，但很少有研究探讨如何向学生介绍人工智能以及如何支持教师在课堂中融入人工智能学习体验。这在小学阶段尤其如此。为小学生提供有效且引人入胜的 AI 学习体验的一种特别有前途的方法是基于游戏的学习。在本文中，我们探讨了如何通过基于游戏的学习将融合 AI 的协作探究学习引入高年级小学（学生年龄 8 至 11 岁）。为了将工作立足于小学课堂的现实，我们从采访小学教师中提出了一些见解，以了解如何最好地支持他们将 AI 融入课堂。然后，我们介绍了 P RIMARY AI 的设计，这是一个基于游戏的学习环境，支持高年级小学课堂内丰富的基于问题的学习活动，以解决生命科学问题的 AI 为中心。最后，我们讨论了将融合 AI 的协作探究学习带给高年级小学生时面临的一些挑战。
人机协作：最新进展和研究需求
人机系统整合委员会 FREDERICK OSWALD，莱斯大学心理学系，主席 JAMES BAGIAN，NAE/NAM，密歇根大学安娜堡分校医疗政策与创新研究所 DIANA BURLEY，乔治华盛顿大学教育与人类发展研究生院 BARBARA DOSHER，NAS，加州大学欧文分校社会科学学院 MICA ENDSLEY，SA Technologies，亚利桑那州梅萨 EDMOND ISRAELSKI，AbbVie，伊利诺伊州北芝加哥 NAJMEDIN MESHKATI，南加州大学维特比工程学院 JOHN LOCKETT，美国陆军研究实验室（已退休） EMILIE ROTH，Roth 认知工程，加利福尼亚州斯坦福 WILLIAM J. STRICKLAND，人力资源研究组织，弗吉尼亚州亚历山大 MATTHEW WEINGER，范德堡大学医学中心工作人员 MARY ELLEN O'CONNELL，临时主任TOBY M. WARDEN，董事（至 2021 年 5 月 25 日）
单人飞行人机协作研究...
摘要 近年来，随着航班数量的增加，航空公司和飞机制造商面临着一个严峻的问题：飞行员短缺。解决这一问题的一个方法是减少飞机上的飞行员数量，转向单飞行员操作 (SPO)。然而，采用这种方法，必须保证飞行的安全和质量。由于驾驶任务的复杂性，需要一种人机协作的形式来为飞行员提供额外的帮助和见解。为此，寻找合适的人工智能 (AI) 解决方案是很自然的，因为该领域在过去几十年中随着机器学习和深度学习的兴起而迅速发展。这项任务的理想人工智能应该旨在改善人类的决策能力，并专注于与人类的互动，而不是简单地在没有人为干预的情况下实现流程自动化。这个特定的人工智能领域旨在与人类交流，被称为认知计算 (CC)。为此，可以采用多种技术来涵盖交互的不同方面。其中一项技术就是增强现实 (AR)，截至目前，该技术已经足够成熟，可用于商业产品。因此，进行了一项实验来研究飞行员和 CC 队友之间的互动，并了解是否需要帮助才能安全过渡到 SPO。
SAP JAM协作用户指南
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严重的创伤性脑损伤协作进度报告
定量结果表明，在18个月的时间里，除一个协作站点外，所有其他地方都表现出PTA完成率的中位数高于全国平均水平。在收集PTA数据点的第一年（2022年和2023年）（同时在合作期运行期间），协作站点的中位PTA评估为75％，而非参与地点的PTA评估为66％。在2023年11月至2024年4月之间，协作站点的结果增加到84％，而非企业地点为68％。