企业就绪:Avaamo 集成了 150 多个业务应用程序,包括 ServiceNow、BMC Remedy、HPSM 等。除了军用级安全性外,我们还满足多项合规性法规,包括 HIPAA、GDPR、公司政策和权利。关于 Avaamo Avaamo 是一家深度学习软件公司,专门研究对话界面,以解决企业中特定的高影响问题。Avaamo 已在神经网络、语音合成和深度学习等广泛领域开发了基础 AI 技术,使企业的对话计算成为现实。Avaamo 提供了一个企业 AI 平台,该平台紧密集成了工具、数据和企业连接器,以确保设计人员、数据科学家和开发人员可以在数周内设计和部署复杂的对话应用程序。
消费者对对话代理 (CA) 的研究日益增多。为了说明和规划该领域的研究,我们对 Clarivate Web of Science 和 Elsevier Scopus 数据库中收录的已发表著作进行了系统的文献综述 (SLR)。通过书目耦合确定了四个主要主题领域。它们是 1) 消费者对 CA 的信任;2) 自然语言处理 (NLP) 在开发和设计 CA 中的应用;3) 与 CA 的沟通;4) CA 对价值创造的影响以及 CA 对企业的价值。我们利用这些发现来提供现有科学工作的最新概要。此外,我们绘制了一个框架,据此我们可以确定:1) 采用和参与 CA 的驱动因素和动机;2) 采用 CA 对用户和组织的结果。最后,我们利用该框架制定未来研究的议程。
• 对我而言,月经期最大的问题是月经前的精神不稳定。因此,我想要一种可以稳定我的精神并激励我的产品。A,服用方法是像补充剂一样的胶囊或片剂,或者像饮料一样的简单形式。将粉末溶解在水中也很好,就像茶一样。B,它含有舒缓的气味,如芳香剂和改善情绪的成分,如维生素。C,甜味很好,适合放松。饼干、香草、巧克力等。D,从月经前 1 周到月经期间。每次我感到沮丧时我都会服用它。E,很好!F,对于那些患有经前综合症的人。G,专门针对思想和心灵的产品。
量子对话(QD)使通信双方能够同时直接交换秘密信息。在传统的QD协议中,光子需要在量子信道中传输两轮。本文提出了一种基于超纠缠的一步式QD协议。借助非局域超纠缠辅助的贝尔态测量(BSM),光子仅需在量子信道中传输一次。证明了一步式QD协议在理论上是安全的,并在实际实验条件下对其秘密信息容量进行了数值模拟。与之前的QD协议相比,一步式QD协议可以有效简化实验操作,减少由于光子传输损耗造成的信息丢失。同时,非局域超纠缠辅助的BSM成功率高达100%,并且可采用线性光学元件实现。此外,结合超纠缠预示的放大和纯化,我们的协议有可能实现长距离一步式QD。
为了实现欧盟的可持续发展目标和到 2050 年实现气候中和,金融系统和企业都需要做出巨大努力,包括意大利中小企业,它们是该国经济的重要组成部分。“绿色和公平”转型将逐步要求中小企业向银行、投资者和大公司等利益相关者披露其活动对环境、社会和治理 (ESG) 的影响的信息。作为这些努力的回报,中小企业可以获得巨大的利益,包括改进风险衡量和投资规划、以更低的成本和更好的条件获得融资、增强对能源和环境冲击的抵御能力,以及提供更可持续产品的能力,从而增强其竞争地位。
由于疾病的复杂性以及研究人员采用的多种方法,解决癌症机制具有挑战性。在本研究中,对 40 篇肿瘤学论文进行了信息检索,以获得作者关于肿瘤免疫微环境 (TIME) 或器官特异性研究的方法。合并并分析了 20 篇 TIME 摘要,以产生有价值的见解,关于基于研究的论文如何补充来自评论论文的信息,使用大型语言模型 (LLM) 上下文比较,然后生成代码以在知识图谱中说明每位作者的方法。接下来,获得了 20 篇影响历史论文的组合器官特异性新兴论文,作为更新 Zhang, Y., et al. 机制的数据源,该机制进一步由 LLM 转换为代码。新的信号通路结合了另外四位作者的癌症研究领域,然后是它们对原始 Zhang, Y., et al. 通路的好处。研究中 40 篇论文超过 60 万字,重点关注特定领域,总计约 17,000 字,由 Clau-3Opus 提供详细且可重复的报告。ChatGPT o1 基于这些作者的方法提供了高级推理,具有广泛的相关性和引用。ChatGPT o1 生成的 Python 或 LaTeX 代码添加了可视化对话式 AI 发现的方法,以更好地理解癌症研究的复杂性。
对话式人工智能是一个长期的研究课题。学术界和工业界都对这类系统表现出了浓厚的兴趣。对话式人工智能系统具有很大的商业价值,涉及自然语言处理、语音识别、知识库推理和人机交互设计等许多有趣的问题。目前已经建立了许多大规模的对话式人工智能系统,例如 Siri、Xiaoice、Alexa 和 Google Assistant。近年来,随着基于神经模型在各个领域的涌现[12, 19, 32, 35, 50, 58],各种基于神经的对话式人工智能系统已经开发出来[2, 5, 11, 24, 60, 68]。研究者采用的主要技术有三类:实体的分布式表示、序列到序列模型和强化学习框架。采用分布式表示来表示内部状态、用户话语和外部知识,以便更方便地检索和处理。采用序列到序列模型来生成高
性别偏见 当对话式人工智能系统被赋予个性时,其拟人化程度就会被放大 [9, 4]。代理角色表情可以表明性别、年龄、种族、文化归属和阶级。许多公开的代理都以女性身份出现,包括 Siri、Alexa 和 Cortana 等流行助手。根据之前的文献,当人们接触到性别化的声音时,行为已经显示出差异 [7]。在讨论爱情和关系时,女性声音的对话式人工智能评分更高;而男性声音的对话式人工智能在讨论技术和逻辑时评分更高 [7]。性别化的人工智能系统可能反映了市场研究,但它们会永久地影响人们的性别。
随着数字化的发展和个性化产品、随叫随到的出现,客户开始期待一种新的标准体验:快速、简单、准确和个性化。用户对信息的需求导致客户联系量激增,这大大增加了所有部门联络中心的负担。但是,在任何情况下,组织都确保他们有效地管理客户对话:大规模提供及时和个性化的信息。
