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美韩空军举行训练以加强战术空运能力
高级飞行员娜塔莉·多安 (Natalie Doan) 第 374 空运联队公共事务部 2024 年 7 月 5 日 由五架美国空军和韩国空军 C-130J 超级大力神飞机组成的编队于 6 月 25 日在朝鲜半岛上空进行了大规模空投补给任务，这是提高战术空运能力的训练的一部分。 此次训练是美韩空军首次在朝鲜半岛上空进行五机编队飞行，彰显了韩国空军、第7航空队和第374空运联队为加强美韩两军关系和互操作能力所做的努力。 “来自横田空军基地的一架 C-130 和来自金海的一支韩国空军部队正在参与协助空投集装箱运送系统物资，”负责协调地面控制和指定空投区的第 607 空中支援行动组的飞机机动联络官乔治·福金上尉说。 第 36 空运中队的飞行员驾驶四架 C-130J 从横田空军基地飞往韩国金海空军基地，美国和韩国空军飞行员在那里将集装箱运送系统物资装载到每架飞机上。 其间，美国和韩国空军的飞行员也参加了简报会，讨论任务的细节。 第 36 空运中队地区军事交流负责人 Timothy Kim 上尉表示：“第 36 空运中队进行这次训练是为了与韩国空军建立互操作能力并进行战术空投训练。空投和战术飞行演习对第 36 空运中队来说非常有价值，特别是在它从未经历过的空域和空投区。这是与我们的韩国盟军一起飞行的绝佳机会。” 第 36 空运中队和韩国空军上一次合作是在 2023 年的圣诞空投行动中，向密克罗尼西亚的 58 个偏远岛屿运送了人道主义援助。此前，两军在“HERC GUARDIANS 23”联合演习中进行了合作，演习内容涉及低空飞行和编队飞行相结合的战术编队训练。 金熙俊少校是第 36 空运中队的 C-130J 超级大力神教练飞行员，他担任 HERC GUARDIANS 23 演习的副任务指挥官以及本次空投训练演习的任务指挥官。他说，与 HERC GUARDIANS 23 建立的经验和关系帮助两国军队成功协调偏远地区的任务规划并执行大规模空投补给任务。 Heejun 少校说道： “这些演习证明，在危机时刻，我们可以共同努力、相互支持。我们一起训练得越多，我们就能更好地合作。我们必须克服各种障碍，从不同的单位运作模式到语言障碍。只有通过共同努力和更好地相互理解，才能克服这些障碍，这样我们才能作为一支联军有效、高效地合作。”
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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
