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World File Search System拟人化
Colin Holbrook，PhD
春季，2024年春季，UC Merced，讲师：情感的认知科学（U）秋季，2023年UC Merced，讲师，讲师：宗教的认知科学（U）春季，2023年春季，2023 UC Merced，Mind，Mind，Mind，Mind，Technology and Societhal and Societhal and Societhal and Society和Society和Society（G）秋季，20222222222222222 UC Merced，教师，教师的认知科学：宗教科学：Spring，Spring，Spring，2022222222222。 Emotions (G) Spring, 2022 UC Merced, Instructor: The Cognitive Science of the Emotions (U) Fall, 2021 UC Merced, Instructor: The Cognitive Science of Religion (U) Spring, 2021 UC Merced, Instructor: The Cognitive Science of the Emotions (G) Fall, 2020 UC Merced, Instructor: The Cognitive Science of Religion (U) Spring, 2020 UC Merced, Instructor: The Cognitive情感科学（g）春季，2020年春季，默塞德，讲师：情感的认知科学（U）秋季，2019年UC默塞德，教练：宗教认知科学（G）2019春季2019年春季UC默默德，教师，思维，技术和社会：2019年春季UC Merced，教师，教师：宗教信仰：flastion of the Consivion of the Compiention fall，2018年UCCONG，2018 UC，UC，UC，UC，UC，UC，UC，UC，UC，UC，UC uc uc uc uc uc uc，UC (G) Spring, 2018 UC Merced, Instructor: The Cognitive Science of the Emotions (U) Spring, 2018 UC Merced, Instructor: The Cognitive Science of the Emotions (G) Winter, 2017 Chapman University, Instructor: Motivation and Emotion (U) Winter, 2016 Chapman University, Instructor: Motivation and Emotion (U) Summer, 2014 Chapman University, Instructor: Motivation and Emotion (U) Fall, 2013 Chapman University,讲师：动机和情感（U）•U =本科课程G =研究生研讨会邀请演讲Holbrook，C。（2023年，5月）。机器人拟人化的拟人化和信任。
ConvAbuse：对话式 AI 中细微检测的数据、分析和基准
辱骂性语言检测已在社交媒体上受到广泛关注（例如，参见Vidgen 等人，2020a ），但在对话系统的背景下关注的较少。正如联合国教科文组织（West 等人，2019 ）所言，检测和减轻对这些（通常拟人化的）人工智能系统的辱骂对于避免强化负面的性别刻板印象非常重要。在本报告之后，最近的几项研究调查了可能的辱骂缓解策略（Cercas Curry 和 Rieser ，2018 ，2019；Chin 和 Yi ，2019；Ma 等人，2019 ）。然而，这些研究的结果尚无定论，因为它们不是在实时系统或真实用户身上进行的——主要是因为缺乏可靠的滥用检测工具。目前部署的大多数系统都使用简单的关键字识别技术（例如Ram 等人，2018 年； Khatri 等人，2018 年），这往往会产生大量误报，例如用户表达沮丧或使用亵渎语言的情况
推荐引用 推荐引用 Kim, Do Kyun David；Kreps, Gary L.；Ahmed, Rukhsana，“人形人工智能机器人在后疫情时代医疗保健系统中的沟通发展与传播”（2021 年）。传播学院奖学金。9. https://scholarsarchive.library.albany.edu/cas_communication_scholar/9
随着人工智能 (AI) 拟人化的人形机器人技术迅速发展，推出了更多像人类一样可以交流、互动和工作的自动化机器人，我们开始期待在不久的将来与人形人工智能机器人 (HAIR) 进行主动互动。除了 HAIR 技术的发展之外，COVID-19 疫情引发了我们对使用医疗保健机器人的兴趣，这种机器人具有许多实质性优势，可以克服人类在面对强传染性 COVID-19 病毒时的关键弱点。认识到 HAIR 的主动应用的巨大潜力，本文探讨了在医疗保健和患者服务中实施 HAIR 的可行方法，并提出了在医疗机构中战略性地开发和传播自主 HAIR 的建议。在讨论将 HAIR 融入医疗保健的同时，本文指出了在医疗保健服务中实施 HAIR 应解决的一些重要的伦理问题。
加速对FDA批准的冠状病毒疾病的重新利用-19（Covid-19）
在超过30万年的人类存在中，没有比18世纪始于工业革命更快的增长和技术进步的特征。这个时间段至今，通常称为拟人化，有2个见证了社会中的深刻进步，这允许：（1）更大的临界性和对商品的可及性，（（2）挽救劳动力的发明的发展，（3）医学理解和技术的快速增长，（4）供应的质量和需求增长，并提高了质量的质量，并提高了寿命，并提高了寿命，以及（5），以及（5）。这些进步加上高水平的城市移民最终提供了增加的全球承载能力，从而导致人口前所未有的人口从工业革命之前的7.91亿（1750）（1750年）到2020年的779.5亿。3,4虽然某些人的生活质量，尤其是传统世界中的生活质量，但鉴于这种奇迹的增长，人们面临着近十倍的人口增长，而挑战却增加了几个挑战，而不是最重要的是，为我们的现代社会提供动力所需的能源需求更大。
性别歧视 AI：一项融合 CASA 与 ELM 的实验
摘要 本研究通过实验测试参与者对人工智能 (AI) 招聘人员的看法。它使用 2（专业 AI/通才 AI）× 2（性别歧视/非性别歧视）设计来测试这些标签与道德违规感知之间的关系。理论框架是计算机是社会行为者 (CASA) 和精细化可能性模型 (ELM) 方法的整合。参与者 (n = 233) 在阅读了四种涉及 AI 招聘人员评估求职者的场景之一后回答了一份在线问卷。结果发现，CASA 中的“心不在焉”概念是情境化的，取决于问题是通过中心路线还是外围路线处理的。此外，这项研究表明，CASA 可以用第三人称视角解释对机器的评估。此外，对 AI 的感知与其决策之间存在区别。此外，研究发现，与人工智能代理的专家身份相比，参与者对人工智能代理的性别歧视更为敏感，因为性别歧视更加拟人化、更具情感吸引力。
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。
无线电子皮肤具有集成压力和光学接近感应
摘要 - 电子皮肤和触觉传感器可以为机器人操纵器提供触觉。这些传感方式补充了现有的远程光学传感器，并且可以在接触之前和之后提供详细的信息。但是，由于尺寸限制，接口几何形状以及用于与传感器接口的外部接线的限制，与现有系统的集成可能具有挑战性。在这里，我们引入了低调的无线电子皮肤，以直接与现有的机器人操纵器直接整合。在小较低的较低pro填充包装中，灵活的电子皮肤结合了压力，光学接近感和微型劳动装置。每个传感器都是单独表征的，并且在Robonaut 2上演示了系统，Robonaut 2是一种拟人化机器人，旨在在为人类设计的环境中工作。我们证明传感器可用于接触感应，当地未知环境的映射以及在偏远地区紧急情况下提供医疗监控。
对99mtc-Pertechnetate甲状腺吸收的定量分析，具有大型CZT伽马摄像机：SPECT/CT和Planar获取之间的可行性和比较
摘要目的：这项研究的主要目的是评估大型现场镉泰特脲（CZT）摄像机在单个photon发射计算机断层扫描（SPECT）图像（SPECT）图像上估计甲状腺摄取（TU）的能力，而与平面相比，与平面校正相比，与平面相比，与平面相比，与平面相比，与平面相比，与平面相比，与平面相比，与平面相比，与平面相比，这是一系列23个对定对不到的。次要目标是确定示踪剂给药的辐射剂量和其他计算机断层扫描（CT）扫描。方法：使用甲状腺幻影，用于平面，Tomo-AC和Tomo-NoAC图像确定跨校准因子。然后，在5个拟人化幻像上进行以甲状腺为中心的平面和SPECT/CT，活性在0.4至10 MBQ上进行，在服用79.2±3.7 MBQ后[99m TC] TC] - 特雷切酸酯的23例患者。我们估计拟人化幻象的绝对甲状腺活性（ATHA）和患者的TU。辐射剂量还使用国际放射学保护委员会（ICRP）报告和VirtualDose TM CT软件确定。结果：对于Planar，Tomo-AC和Tomo-NoAC图像，跨校准因子分别为66.2±4.9、60.7±0.7和26.5±0.3计数/（MBQ S）。对平面，Tomo-AC和Tomo-NoAC图像的理论和估计的ATHA在统计上高度相关（r <0.99; p <10 –4），理论ATHA和估计的ATHA之间的相对百分比差异为（8.6±17.8）（8.6±17.8），（8.6±17.8），（-1.3±5.2）和（-1.3±5.2）和（12.8±5.7±5.7）％，相应相差。有效和您的ROID吸收剂量分别为（0.34 ct + 0.95 nm）MSV和（3.88 ct + 1.74 nm）MGY。基于不同图像对（平面与Tomo-Ac，Planar vs Tomo-Noac和Tomo-Ac vs Tomo-Noac）之间的TU进行比较显示出统计学上很重要的相关性（r = 0.972、0.961和0.961和0.935； p <10 –3）。结论：在新一代CZT大型摄像机上使用平面和SPECT/CT获取的ATAS估计是可行的。此外，在Spect/ct
社会地位与人工智能的道德接受度
摘要：人工智能 (AI) 的道德问题已成为学术界和公众辩论中一个备受争议的话题。我们认为，人工智能的道德接受度不仅取决于其按照道德规范完成任务的能力，还取决于人工智能的社会地位。代理类型（人工智能、计算机程序还是人类）、性别和组织成员资格会影响道德可接受性。在一项析因调查实验中，578 名参与者对执行任务（例如癌症诊断）的代理的道德可接受性进行了评分。我们发现，使用人工智能被认为比雇用人类代理在道德上更不可接受。在高地位组织中使用的人工智能被认为比在低地位组织中使用的人工智能在道德上更可接受。计算机程序和人工智能之间没有发现差异。拟人化和性别框架都没有影响。因此，高地位组织中的人类代理获得的道德盈余纯粹基于他们在文化地位等级中的结构位置，而不管他们的实际表现如何。
全球变暖的涡流模拟中更强的海洋二氧化碳
海洋CO 2水槽的强度是由两种机制之间的平衡设置的。海洋对拟人化CO 2的摄取主要是对大气CO 2升高的化学反应，迫使二氧化碳（PCO2）在空气海界面上的不平衡不平等。碳浓缩反馈参数是一种通常用于衡量的含量的人为CO 2，海洋被海洋吸收了多少CO 2的每个单位（以PPM表示）添加到大气中，假设海洋动力学和热纳米态保持不变（Arora等人，Arora等人，2020年； boera＆arora; fried。 ＆Williams，2021年； Roy等人，2011年；然而，大气上的上升也导致了全球变暖，这改变了海洋状态。尤其是地表水的变暖和与之相关的海洋分层的增加往往会减慢碳周期，从而导致天然碳的净量超过量，并在全球范围内减少了人为碳的吸收。这种负碳气候反馈