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告诉我关于你自己的事：使用人工智能聊天机器人进行开放式问题的对话调查
功能越来越强大的聊天机器人的兴起为通过对话调查收集信息提供了一种新方法，在对话调查中，聊天机器人会提出开放式问题，解释用户的自由文本回答，并在需要时探究答案。为了研究这种聊天机器人在进行调查方面的有效性和局限性，我们进行了一项约 600 名参与者的实地研究。在这项主要涉及开放式问题的研究中，一半参与者在 Qualtrics 上参加了典型的在线调查，另一半参与者与人工智能聊天机器人互动以完成对话调查。我们对 5,200 多个自由文本回复进行了详细分析，结果表明，聊天机器人显著提高了参与者的参与度，并在信息量、相关性、特异性和清晰度方面获得了明显更好的质量回复（以格赖斯格言来衡量）。基于我们的研究结果，我们讨论了创建人工智能聊天机器人以进行有效调查及其他活动的设计意义。
标题：叙述能告诉我们有关神经基础的什么信息......
摘要 叙事越来越多地用于研究自然的人类记忆及其大脑机制。叙事——视听电影、口头故事和书面故事——由多个相互关联且在时间上展开的事件组成，这些事件富含语义和情感内容。这些特征推动了默认模式网络中主体间的神经同步，抽象情境模型在此被表示和恢复。内侧颞叶结构与默认模式网络的皮质亚区域相互作用，以支持叙事事件的编码和回忆。叙事记忆经常在个体之间传递，从而导致人与人之间经验和神经活动模式的传递。神经成像和自然刺激分析的最新进展为叙事记忆和人类记忆系统提供了宝贵的见解。重点 * 编码材料和检索任务在叙事性方面可能有所不同。 * 叙事推动了默认模式网络中个体间的神经同步。 * 连续的叙事被分割并作为离散事件记忆。 * 叙事事件表征在回忆过程中在默认模式网络中重新激活。 * 交流可以促进人们之间叙事记忆和神经活动的融合。
45 个小字节告诉你循证警务
乍一看，EBP 框架及其 45 个字节似乎只适用于大型机构，但事实并非如此。例如，大型和小型机构都需要了解犯罪模式和热点——在更大的管辖范围内识别它们需要做更多的工作和更正式的程序。同样，任何局长或警长都需要很好地了解警官的士气、压力和人员流动情况。在大型机构中，这可能需要正式的数据收集和分析，而在小型机构中，这种情况可能很容易观察到。该框架的内容和原因同样适用于小型和大型机构；它们只是在如何实现做出明智决策所需的信息和证据水平方面有所不同。
预测者的分歧告诉了我们什么有关经济状况的信息？
预测研究计划 (RPF) 工作论文代表了供评论和讨论的初步工作。在任何出版物中引用本文之前，请联系作者。RPF 工作论文中表达的观点仅代表作者的观点，并不一定代表 RPF 或乔治华盛顿大学的观点。
“如何度过人工智能寒冬” James Luke 博士，IBM 杰出工程师和首席发明家 如果您不知道，人工智能寒冬是指在人们对人工智能的期望达到顶峰之后出现的低迷，资金枯竭，专业人士对其潜力嗤之以鼻。70 年代末 80 年代初发生过一次人工智能寒冬，十年后又发生过一次——最后一次是在 1992 年。在这样的“寒冬”里，人们对人工智能嗤之以鼻并不罕见——James Luke 深情地回忆起 IBM 的一位（至今仍是）高管在他职业生涯早期告诉他，“如果你想在公司有所成就，就离开人工智能”。但即便是 Luke 也承认，考虑到挑战的规模，出现怀疑者并不奇怪。Luke 在会议开幕式主旨演讲中表示：“我们试图用人工智能重塑人脑的智能，这是人类面临的最大工程挑战。” “它比曼哈顿计划、比大型强子对撞机还要大——但我们通常只以两三个人组成的团队进行研究。”尽管如此，他仍敦促与会代表对人工智能保持积极态度，因为如果以正确的方式对待，人工智能可以发挥作用并带来巨大的机遇。那么，什么才是“正确的方式”？卢克说，人工智能有效用例的最佳例子之一仍然是 1997 年超级计算机深蓝与世界冠军国际象棋选手加里卡斯帕罗夫之间的著名比赛。深蓝曾在 1996 年挑战卡斯帕罗夫并失败，而它的架构师 IBM 决心不再重蹈覆辙。IBM 工程师寻求另一位国际象棋大师的帮助来构建深蓝，并对计算机进行编程，使其能够预测未来 14 步。从本质上讲，它复制了人类的能力，但通过巨大的规模进行了扩展。尽管“深蓝”赢得了 1997 年的锦标赛，但它的局限性也暴露无遗。当时参与打造它的大师说：“深蓝每秒评估两百万步，我评估三步。但我怎么知道该评估哪三步？”卢克说，这句话完美地概括了人工智能的缺点：“我们还没有解决这个问题，我们不明白大师如何知道该评估哪三步。这是智能和人工智能之间差异的一个很好的例子。人工智能不会比人类更好——人类脑细胞比电子神经元复杂得多。”他补充说，人工智能经常被认为比人类智能更好，因为它不会忘记东西。但卢克认为，人类忘记的能力是智能的一部分，因为忘记可以帮助我们“概括、实验和学习”——更不用说不会被我们做过的所有可耻的事情所打败。卢克分享了三条让人工智能发挥作用的建议：
“如何度过人工智能寒冬” James Luke 博士，IBM 杰出工程师和首席发明家 如果您不知道，人工智能寒冬是指在人们对人工智能的期望达到顶峰之后出现的低迷，资金枯竭，专业人士对其潜力嗤之以鼻。70 年代末 80 年代初发生过一次人工智能寒冬，十年后又发生过一次——最后一次是在 1992 年。在这样的“寒冬”里，人们对人工智能嗤之以鼻并不罕见——James Luke 深情地回忆起 IBM 的一位（至今仍是）高管在他职业生涯早期告诉他，“如果你想在公司有所成就，就离开人工智能”。但即便是 Luke 也承认，考虑到挑战的规模，出现怀疑者并不奇怪。Luke 在会议开幕式主旨演讲中表示：“我们试图用人工智能重塑人脑的智能，这是人类面临的最大工程挑战。” “它比曼哈顿计划、比大型强子对撞机还要大——但我们通常只以两三个人组成的团队进行研究。”尽管如此，他仍敦促与会代表对人工智能保持积极态度，因为如果以正确的方式对待，人工智能可以发挥作用并带来巨大的机遇。那么，什么才是“正确的方式”？卢克说，人工智能有效用例的最佳例子之一仍然是 1997 年超级计算机深蓝与世界冠军国际象棋选手加里卡斯帕罗夫之间的著名比赛。深蓝曾在 1996 年挑战卡斯帕罗夫并失败，而它的架构师 IBM 决心不再重蹈覆辙。IBM 工程师寻求另一位国际象棋大师的帮助来构建深蓝，并对计算机进行编程，使其能够预测未来 14 步。从本质上讲，它复制了人类的能力，但通过巨大的规模进行了扩展。尽管“深蓝”赢得了 1997 年的锦标赛，但它的局限性也暴露无遗。当时参与打造它的大师说：“深蓝每秒评估两百万步，我评估三步。但我怎么知道该评估哪三步？”卢克说，这句话完美地概括了人工智能的缺点：“我们还没有解决这个问题，我们不明白大师如何知道该评估哪三步。这是智能和人工智能之间差异的一个很好的例子。人工智能不会比人类更好——人类脑细胞比电子神经元复杂得多。”他补充说，人工智能经常被认为比人类智能更好，因为它不会忘记东西。但卢克认为，人类忘记的能力是智能的一部分，因为忘记可以帮助我们“概括、实验和学习”——更不用说不会被我们做过的所有可耻的事情所打败。卢克分享了三条让人工智能发挥作用的建议：
十个问题告诉你心理学史
本章（本书的最后一章）讨论的问题从某种程度上说是心理学中最重要的问题。它之所以重要，是因为“是”的答案可用来证明心理学作为一门独立于生理学的学科的存在。它之所以重要，是因为那些假设是和那些假设不是的人之间的差异引发了贯穿心理学史的争论。它之所以重要，是因为人工智能以及人类的未来都与“是”的假设息息相关。它之所以重要，是因为人工智能可以作为一种新型心理学理论的启发式方法，这种理论将创造一种与当前神经认知范式不同的范式转变 — — 假设这是当前的范式，而读者现在会意识到并非所有心理学家都假设这一点！
告诉 - Rand.fi
是的，您可以继续使用现有的 Abaqus 工具，但现在您可以在 3D EXPERIENCE 平台上以前所未有的方式使用这些工具，以实现协作、共享和模拟管理。R2018X 现在支持在平台上连接许多 SIMULIA 独立产品 - 包括用于结构的 Abaqus、用于流体的 XFlow、用于多体模拟的 Simpack 和用于电磁学的 CST STUDIO SUITE。您可以捕获和发布最佳实践，分享和协作结果和方法，并与团队中的非专家完全集成。这使您的工作立即变得更加可见，从而更有价值，而不会破坏现有的方法和工具。它允许您执行端到端行业工作流程，包括原生 3D EXPERIENCE 和独立工具。