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超个性化，AI驱动的推荐引擎，...
Balaji现代管理学院助理教授，Sri Balaji University，Pune，India，印度1摘要本研究探讨了AI推荐引擎如何帮助使在线营销中的超个性化更容易，以及如何影响客户参与度，特别是在印度背景下。我们使用了研究方法和技术组织 - 环境（TOE）框架的混合，以查看来自印度475个响应的数据，包括消费者，营销人员和AI专业人员。过度个性化随着人类的推荐系统而大大增加（r 2 = 0.62，p <0.001）。这会导致消费者指标大大增加，例如点击率（CTR：r = 0.72，p <0.01），转换率（r = 0.68，p <0.01）和客户忠诚度（r = 0.75，p <0.01）。然而，它的大规模使用受到技术，组织和道德原因的约束，最适用的约束是道德问题（平均= 4.5）。定性结果表明，道德和良好的AI实践对于减少消费者对数据隐私和算法公平性的担忧（β= 0.45，p <0.001）的重要性是多么重要。研究得出的结论是，尽管超个性化具有改变数字营销的革命性潜力，但其成功是以克服道德问题的成本，提供透明度，并负责任地利用AI技术。这项研究增加了AI和数字营销的学术工作，并为公司提供了可行的建议，以最大程度地提高消费者的互动。早期的数字营销依靠质量，毛毯通信，这些通讯交付给大型市场（Korongo，Ikoha和Nambiro）。关键字超个性化，AI驱动的推荐引擎，消费者参与，道德AI，数字营销，脚趾框架2引言2.1数字营销的演变以及向个性化的变化数字营销历史一直是创新和发明的历史之一，由技术和不断变化的消费者行为驱动。即使这样的计划，在他们试图淹没人口的尝试中，他们的奇异交付失败了，由于消费者的股息降低了，但股息下降了
Cisco Identity Services引擎管理员指南，版本3.4
思科和思科徽标是Cisco和/或其在美国和其他国家的商标和/或其分支机构的商标或注册商标。要查看Cisco商标列表，请转到此URL：https：//www.cisco.com/c/en/us/about/legal/legal/trademarks.html。提到的第三方商标是其各自所有者的财产。使用该词合作伙伴一词并不意味着思科与任何其他公司之间的伙伴关系。（1721r）
原子级电子物理学家需要开发具有量子优势的实用引擎
在典型的量子信息引擎中具有量子优势的发动机，工作物质由离散的，量子键入的电子状态制成。在描述其运作方式时，在过去的10年内从理论上成熟了量子热纳米的领域，强调了这种工作物质与外界之间的量子相互作用的优势。几个概念可以构成这种引擎中的量子资产。例如，该工作物质的激发量子状态可以在返回基态后提供量子来源3的附加工作来源3。这是所谓的麦芽糖4的一个例子。此外，制造了工作物质，以选择性地与发动机的冷水浴室相互作用。这些相互作用是连贯的，并且是按电子/能量定制的，可以等同于量子信息测量/工作物质的设置，这也会产生麦角属5。一般而言，麦内型允许量子发动机的表现优于其经典的3-7。在过去的3年中，已经报道了发动机中这种量子优势的一些实验证明3，6 - 8。到目前为止，实现了设置和测量原子上电子水平的量子状态的发动机周期（例如，具有未配对电子旋转3，6的氮空位中心钻石几乎完全是光学实验的领域。通常使用可见光和微波激发进行发动机笔触，并使用发光进行发动机状态读数。通过通过明确的外部输入来制定每一次中风，科学家可以研究这些引擎的内部工作和量子资产的作用。但是，由于操作发动机所需的大量辅助设备，这种基本方法排除了任何实际应用。
外行人对大语言模型和搜索引擎健康查询的使用和态度：调查研究
背景：外行可以通过大语言模型（LLM）（例如ChatGpt和搜索引擎（例如Google））轻松访问健康信息。搜索引擎改变了健康信息访问，LLMS为回答Laypeople的问题提供了新的途径。目标：我们旨在比较对LLM和搜索引擎的使用频率和态度，以及它们的比较相关性，有用性，易用性以及对健康查询的响应。方法：我们进行了筛查调查，以比较寻求健康信息的LLM用户和非用户的人口统计学，并通过逻辑回归分析结果。邀请筛查调查的LLM用户进行后续调查，以报告他们寻求的健康信息的类型。我们使用ANOVA和Tukey Post hoc测试比较了LLM和搜索引擎的使用频率。最后，配对样本Wilcoxon测试将LLM和搜索引擎比较了感知的有用性，易用性，可信度，感受，偏见和拟人化。结果：总计，2002年的美国参与者在多产的情况下招募了有关使用LLM和搜索引擎的筛查调查。，参与者中有52％（n = 1045）是女性，平均年龄为39岁（SD 13）年。参与者为9.7％（n = 194），12.1％（n = 242）黑色，73.3％（n = 1467）白人，1.1％（n = 22）西班牙裔，3.8％（n = 77）是其他种族和种族。此外，1913年（95.6％）使用搜索引擎查找健康查询，而LLMS的642（32.6％）。男性使用LLM的健康问题比女性更高（1.63，1.63，95％CI 1.34-1.99; p <.001）。黑色（或1.90，95％CI 1.42-2.54; p <.001）和亚洲（或1.66，95％CI 1.19-2.30; p <.01）个体的几率比白人个体更高。那些感知到健康的人（OR 1.46，95％CI 1.1-1.93; p = .01）的人比健康状况良好的人更有可能使用LLM。更高的技术能力提高了LLM使用的可能性（OR 1.26，95％CI 1.14-1.39; P <.001）。在对281名LLM用户健康的后续调查中，大多数参与者首先使用搜索引擎（n = 174，62％）来回答健康问题，但第二个最常见的第一个咨询者是LLMS（n = 39，14％）。llms被认为是有用的（p <.01）且相关性较小（p = .07），但引起了较少的负面感觉（p <.001），看起来更人性化（llm：n = 160，vs search：n = 32），被视为较小的偏见（p <.001）。信任（p = .56）和易用性（p = .27）没有差异。结论：搜索引擎是健康信息的主要来源；然而，对LLM的积极看法表明使用日益增长。未来的工作可以通过补充外部参考和限制有说服力的语言来遏制过分依赖的答案来探讨LLM信任和有用性是否得到增强。与卫生组织的合作可以帮助提高LLMS健康产出的质量。
收集热涨落能量的分子自旋电子引擎中的量子优势
经典发动机将热量从热源转移到冷源，方法是使用工作物质 (WS) 将热量依次与每个热源接触。这种热的上游流动在热力学上增加了发动机的熵。在此过程中，自然会限制发动机的最大效率，该效率不能超过由两个热源的温度比决定的理想值。卡诺于 1824 年证明了这一极限，体现了热力学第二定律。量子发动机可以通过重新调整其基本概念来超越这一限制。理论 [1–4] 和实验 [3,5–7] 都表明，可以从量子系统中获取额外的工作能力，称为“能效”。理论上，这些发动机的运行可以分为“冲程”，以模仿自然界的最小作用原理。[3] 冲程的作用以其持续时间和速率为特征
解锁潜力：调查米歇尔提出的磁铁引擎概念
1,2潘迪特·德迪达尔能源大学（Pandit Deendayal Energy University），古吉拉特邦（Gujarat）技术学院的机械工程师摘要近年来，在汽车领域中整合可再生能源的想法。全球大多数政府已经采取了主动行动，以促进电动汽车并禁止传统燃料汽车，从而增加了电力需求，这已成为从各种新来源（即非常规来源（太阳能，风能，核能等）。当前向电动汽车转移的趋势是意见相互矛盾的话题。有些人认为，由汽车部门造成的环境的影响将通过适应性电动汽车技术降低，而另一些人则将其视为转移到更危险环境的过程。在本报告/论文中简要审查了电动汽车及其对环境的可再生能源（RES）整合的影响。此外，还提出了EVS V/S传统燃油汽车（CFV）的影响的详细比较。本文档研究了与电动汽车（EV），电网和可再生能源整合有关的现有文献体系。它探索并阐明了文献中使用的基本方法和基本假设。多次学术研究已经评估了电动汽车（EV）的能力集成可再生能源的能力。1。[1]某些政策是为了减少对不可再生来源的依赖性和现有文献强烈表明，电动汽车有可能大大减少电动系统关键词中产生的可再生能源的盈余：电动汽车，Res，Res，碳足迹，CFV。引言汽车行业在全球碳排放和环境恶化中起着重要作用。鉴于人们对气候变化的关注日益加剧，向可持续能源的转变已成为遏制碳排放和实现环境可持续性的关键方法。这项研究建议努力探讨将汽车行业可再生能源整合对整体碳足迹和环境可持续性的影响。通过研究与该领域的可再生能源相关的潜在优势，障碍和后果，该研究旨在为决策者，行业利益相关者和环境拥护者提供宝贵的见解。近年来，一些文章强调，两个行业要求大约60-65％的能源产生 - 汽车领域通过石油贡献了能源，而发电通过煤炭贡献。
推荐仇恨：Tiktok的搜索引擎算法如何再现社会偏见
，但发现了其他拼写中的其他术语。例如，在搜索德国性别性别的反黑色Slur“ n*gerin”时，在视频中发现了“尼日利亚”一词。尽管两个关键字在拼写上相似，但含义上有很大差异。大概，Tiktok的搜索算法处理了原始的提示和“自动校正”搜索，这导致反黑泥浆与与尼日利亚有关的内容有害的关联，包括对原始可恶提示受害的黑人人的刻画。虽然拼写校正是搜索引擎中的常见实践，但通常通过通知用户使用标签，例如“显示结果”或“您是指搜索：”）来维护透明度。在此处检查的情况下，没有显示此类标签。
什么是好的搜索引擎？
本文研究了一个道德问题：“什么是好的搜索引擎？”由于搜索引擎是全球在线信息的守门人，因此他们在道德上做得很好。虽然互联网已有数十年历史了，但从跨学科角度来看，该主题仍未探索。本文提出了一种基于角色的新型方法，涉及四种搜索引擎行为类型的道德模型：客户仆人，图书馆员，记者和老师。它参考了信息检索的研究领域探索这些道德模型，并通过涉及COVID-19的全球大流行的案例研究。它还从搜索引擎开发的历史上，从1990年代的较早的努力到最近的大型基于语言模型的对话信息寻求系统的最新前景来反映出四种道德模型，从而扮演了诸如Google之类的既定网络搜索引擎的作用。最后，本文概述了考虑到现在和未来的法规以及对搜索引擎继续发展的考虑的考虑。本文应兴趣信息检索研究人员和对搜索引擎伦理感兴趣的其他人。
现实世界引擎控制的安全加固学习
这项工作介绍了用于应用强化学习（RL）的工具链，特别是在安全至关重要的现实世界环境中的深层确定性政策梯度（DDPG）算法。作为示例性应用，在均质电荷压缩点火（HCCI）模式下的单缸内燃机测试台上证明了瞬态载荷控制，这表明高热E FFI且发电率较低。但是，HCCI由于其非线性，自回归和随机性质而对传统控制方法构成了挑战。rl提供了可行的解决方案，但是，在应用于HCCI时，必须解决安全问题（例如压力上升率过高）。单个不合适的控制输入会严重损坏发动机或引起失火并关闭。此外，不知道工作限制，必须通过实验确定。为了减轻这些风险，实施了基于K-Neareb最邻居算法的实时安全监控，从而可以与Testbench进行安全互动。当RL代理通过与测试板互动来学习控制策略时，该方法的可行性被证明。均方根误差为0。1374 bar用于指定的平均e ff效力压力，可与文献中的基于神经网络的控制器相当。通过调整代理商的政策增加乙醇能源份额，在维持安全性的同时促进可再生燃料的使用，从而进一步证明了工具链的灵活性。这种RL方法解决了将RL应用于安全至关重要的现实环境的长期挑战。开发的工具链具有其适应性和安全机制，为RL在发动机测试板和其他关键性设置中的未来适用性铺平了道路。