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探索用户呈现的互动在对话式AI聊天机器人euodia louis
Hardy等。 [14]，请注意，在聊天机器人对话体验中共享主动性或对话控制的方式使其与人类互动不同。 与人类的对话不同，双方都领导和介绍主题，当前的聊天机器人互动通常是单方面的，人类发起对话，并且机器人被动地响应。 Chatgpt [28]的早期用户报告了这种单方面交互的一些负面经历，例如难以制定有效的提示启动器，并且需要多次调整其提示以获得所需的响应。 这与Luger和Sellen的[18]发现保持一致，这表明与聊天机器人互动的用户熟悉聊天机器人会响应的提示类型，最终增加了激励他们与聊天机器人互动的可能性。Hardy等。[14]，请注意，在聊天机器人对话体验中共享主动性或对话控制的方式使其与人类互动不同。与人类的对话不同，双方都领导和介绍主题，当前的聊天机器人互动通常是单方面的，人类发起对话，并且机器人被动地响应。Chatgpt [28]的早期用户报告了这种单方面交互的一些负面经历，例如难以制定有效的提示启动器，并且需要多次调整其提示以获得所需的响应。这与Luger和Sellen的[18]发现保持一致，这表明与聊天机器人互动的用户熟悉聊天机器人会响应的提示类型，最终增加了激励他们与聊天机器人互动的可能性。
导航教学景观：探索AI和聊天机器人在护理教育中的含义
此观点论文探讨了人工智能（AI）和基于AI的聊天机器人的教学含义，例如护理教育中的Chatgpt，研究了其潜在用途，收益，挑战和道德考虑因素。AI和聊天机器人为护理教育提供了变革的机会，例如个性化学习，模拟和实践，可访问的学习以及提高效率。他们有可能增加学生的参与和动力，增强学习成果并增加教师的支持。然而，这些技术的整合也提出了道德考虑，例如隐私，保密和偏见。观点论文提供了对护理教育中AI和聊天机器人当前状态的全面概述，从而提供了有关其整合的最佳实践和准则的见解。通过研究AI和Chatgpt对学生学习，参与度以及教师有效性和效率的影响，该评论旨在为对护理教育中AI和聊天机器人的使用的持续讨论做出贡献，并为该领域的未来研究和发展提供建议。
探索基于人工智能的聊天机器人的潜力来生成联合SPARQL查询通过生物信息学知识图
生物数据库中的大量数据泛滥提供了医疗保健和生命科学领域的各种信息。这些数据库为研究人员，科学家和工作专业人员提供了加速发现，开发新的假设并确定新型模式的机会[1]。另一方面，这些数据库需要实现复杂的存储和检索系统来从这些大数据库中检索信息。这成为研究人员和科学家的挑战[2]。作为RDF知识图发布的大多数生物数据库都依赖于SPARQL（SPARQL协议和RDF查询语言）等复杂的查询语言[3]来从数据库中检索信息。没有技术知识或有限的技术知识，研究人员和域用户无法编写准确且可靠的SPARQL查询，这可能会成为利用这些数据库的全部潜力的瓶颈[3] [1]。SPARQL是一种查询语言，可以使用户从数据库中查询信息[4] [3]。许多生物数据库利用RDF（资源描述框架）数据模型，其中RDF表示信息为适用于蛋白质功能（例如蛋白质功能，基因相互作用）的复杂生物学关系的互连三元组（受试者，谓词，对象）[2] [2] [4]。RDF数据可通过SPARQL端点提供，而SPARQL查询语言是专门设计用于查询RDF数据的，可以有效
数字营销的最新趋势——AI聊天机器人。
3 K. Janani 研究学者，STC 学院 - Pollachi。摘要：在过去十年中，数字营销是一种很棒、舒适、更高效、更经济的营销方式。尤其是聊天机器人被认为是 2023 年最热门的数字营销趋势之一。聊天机器人是一种基于人工智能的技术。它是一种通过文本或语音交互刺激对话的软件或计算机程序。聊天机器人具有不同级别的复杂性，要么是无状态的，要么是有状态的。无状态聊天框处理每个对话就像与新用户交互一样。相反，有状态聊天都可以让您忘记过去的互动并在上下文中构建新的响应。现代聊天机器人越来越多地使用对话式 AI 技术（例如自然语言处理 (NLP)）来理解使用的问题并自动对其做出响应。聊天机器人被称为对话代理，是一种模仿回复或口语的软件应用程序，可以刺激与真人的对话或互动。聊天机器人是人工智能技术最明显的应用。数字营销中最近占主导地位的趋势是通过整合人工智能。使用聊天机器人，可以立即向网站访问者发送针对每个访问者量身定制的特定消息。还可以根据他们的身份、他们来自哪里、他们正在参与的内容以及他们处于购买旅程的哪个阶段，为每个网站页面或目标受众构建特定的聊天机器人。聊天机器人处理网站访问者提供的数据以生成正确的响应。在聊天机器人的帮助下，公司可以满足个性化体验的期望。
通过社交媒体消息中的对话提示传达聊天机器人个性
聊天机器人或对话代理人的个性主要是通过口头交流方式来传达的。在这项在线小插图研究（n = 168）中，我们检查了通过添加简单的对话提示来传达类似社交媒体的信息中个性的可能性。以社交为导向和响应式的对话提示及其组合对聊天机器人的感知个性产生了明显的影响。以社会为导向的提示对大多数海洋人格特征，温暖和拟人化都有明显的影响，而响应性提示只会影响神经质。结合使用，以社会为导向的提示的影响被反应灵敏的提示抵消，但没有针对所有个性特征。能力和信任不受任何使用的对话提示的影响。调查结果表明，很少有对话提示足以在短消息中传达每个声音的独特之处。
学校里的人工智能聊天机器人
样本共包括 N=1003 名教师、N=1001 名 K-12 学生、N=1003 名本科生和 N=1000 名家长。教师、K-12 学生和家长的样本经过加权，以符合美国人口普查的人口估计值，本科生的人口估计值则符合美国国家教育统计中心的人口估计值。
从现成的聊天机器人转移到用户设计的...
本研究研究了大语模型（LLM）的聊天机器人在第二语言中的应用（L2）学习，重点关注三个聊天机器人构建平台，例如Chatgpt，Poe AI和PI。参与了韩国的96位职前教师，研究了他们对通过这些平台建立的有关人类友善，教学实用性以及特定优势和劣势的聊天机器人的看法。参与者被要求使用这些平台创建面向任务的聊天机器人，并与之交谈。这些发现揭示了聊天机器人中对人类风格的各种看法，PI评价最高。关于L2学习的有用性，通过所有三个平台构建的聊天机器人都被认为是有益的，尤其是用于参与现实的场景并提供真实的，适合上下文的表达式。每个平台都表现出独特的优势，但也显示出一些局限性，我们提供了教学含义。总体而言，本研究为聊天机器人辅助语言学习的不断发展的领域做出了贡献，展示了基于LLM的平台在创建自定义L2 Learning Chatbots方面的实用性。
已发表版本引文（哈佛）：Zeng, N, Jiang, L, Vignali, G & Ryding, D 2023，奢侈品零售中的客户互动体验：人工智能聊天机器人在互动营销中的应用。CL Wang（编辑），《帕尔格雷夫互动营销手册》。Palgrave Macmillan，第 785-805 页。https://doi.org/10.1007/978-3-031-14961-0_34
已发表版本引文（哈佛）：Zeng, N, Jiang, L, Vignali, G & Ryding, D 2023，奢侈品零售中的客户互动体验：人工智能聊天机器人在互动营销中的应用。CL Wang（编辑），《帕尔格雷夫互动营销手册》。Palgrave Macmillan，第 785-805 页。https://doi.org/10.1007/978-3-031-14961-0_34
大语模型（LLM）驱动聊天机器人在塑造政府服务的未来以及与阿联酋公民沟通的作用
推荐引用推荐的引文票价，Dina，“大语言模型（LLMS）驱动聊天机器人在塑造政府服务的未来和与阿联酋公民的交流中的作用”（2023年）。论文。罗切斯特技术学院。从
重新连接Live！演示文稿Peoplesoft聊天机器人：财务和供应链以及超越
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