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酒店业的语音助理：使用人工智能为客户服务。目的——语音助理 (VA) 通过识别人类语音并执行用户发出的命令来增强人机交互。本文研究了酒店业中酒店与客人之间基于 VA 的互动。该研究将 VA 置于人工智能 (AI) 支持的物联网 (IoT) 环境中，颠覆了旧的做法和流程。智能酒店业使用 VA 以经济高效的方式为客人提供轻松的价值共同创造。该研究调查了消费者对酒店业 VA 的看法和期望，并通过专家技术提供商探索 VA 功能。设计/方法/方法——这篇实证论文研究了 VA 在酒店环境中的当前使用情况和未来影响。它使用定性、半结构化的深入访谈，采访了 7 位专家酒店业 VA 技术提供商和 21 位有 VA 经验的酒店客人。该研究采用供需方法，全面解决酒店业中的 VA。发现——研究结果表明，酒店和客人两方终端用户的需求，探讨了 VA 的优势和挑战。分析表明，VA 正日益成为数字助理。VA 技术可帮助酒店改善客户服务、扩大运营能力并降低成本。尽管尚处于起步阶段，但 VA 技术已在优化酒店运营和升级客户服务方面取得了进展。该研究提出了一种语音交互模型。原创性——VA 研究通常侧重于私人家庭中的技术，而不是商业或酒店空间中的技术。本文为智能酒店业中有关人工智能和物联网的新兴文献做出了贡献，并探讨了 VA 的接受度和操作性。该研究有助于概念化 VA 支持的酒店服务，并探索其积极和消极特征以及未来前景。研究局限性/含义——本研究通过使用 VA 和智能酒店和旅游生态系统的发展来促进酒店服务的转型。该研究可以从与酒店经理的进一步研究中受益，以反映酒店经营者的观点并调查他们对 VA 的看法。进一步的研究还可以探索不同背景下消费者与虚拟助理互动的不同方面。实际意义——本文对酒店管理和人机交互最佳实践做出了重大贡献。它支持技术提供商重新考虑如何开发合适的技术解决方案，以提高其战略竞争力。它还解释了如何经济高效地使用虚拟助理，同时为旅行者的体验增加价值。
酒店业的语音助理：使用人工智能为客户服务。目的——语音助理 (VA) 通过识别人类语音并执行用户发出的命令来增强人机交互。本文研究了酒店业中酒店与客人之间基于 VA 的互动。该研究将 VA 置于人工智能 (AI) 支持的物联网 (IoT) 环境中，颠覆了旧的做法和流程。智能酒店业使用 VA 以经济高效的方式为客人提供轻松的价值共同创造。该研究调查了消费者对酒店业 VA 的看法和期望，并通过专家技术提供商探索 VA 功能。设计/方法/方法——这篇实证论文研究了 VA 在酒店环境中的当前使用情况和未来影响。它使用定性、半结构化的深入访谈，采访了 7 位专家酒店业 VA 技术提供商和 21 位有 VA 经验的酒店客人。该研究采用供需方法，全面解决酒店业中的 VA。发现——研究结果表明，酒店和客人两方终端用户的需求，探讨了 VA 的优势和挑战。分析表明，VA 正日益成为数字助理。VA 技术可帮助酒店改善客户服务、扩大运营能力并降低成本。尽管尚处于起步阶段，但 VA 技术已在优化酒店运营和升级客户服务方面取得了进展。该研究提出了一种语音交互模型。原创性——VA 研究通常侧重于私人家庭中的技术，而不是商业或酒店空间中的技术。本文为智能酒店业中有关人工智能和物联网的新兴文献做出了贡献，并探讨了 VA 的接受度和操作性。该研究有助于概念化 VA 支持的酒店服务，并探索其积极和消极特征以及未来前景。研究局限性/含义——本研究通过使用 VA 和智能酒店和旅游生态系统的发展来促进酒店服务的转型。该研究可以从与酒店经理的进一步研究中受益，以反映酒店经营者的观点并调查他们对 VA 的看法。进一步的研究还可以探索不同背景下消费者与虚拟助理互动的不同方面。实际意义——本文对酒店管理和人机交互最佳实践做出了重大贡献。它支持技术提供商重新考虑如何开发合适的技术解决方案，以提高其战略竞争力。它还解释了如何经济高效地使用虚拟助理，同时为旅行者的体验增加价值。
如何引用本文/规范化参考 Gómez-Diago, G. (2022)。新闻教学中人工智能的视角。研究和教学经验的回顾。拉丁社会传播杂志，80，29-46。https://www.doi.org/10.4185/RLCS-2022-1542
摘要简介：在媒体越来越多地使用人工智能（Neuman，2021 年）的背景下，而西班牙的传播学位和硕士课程中却没有这项技术（Sanchez García；Calvo Barbero；Diez Gracia，2021 年；Ufarte；Calvo；Murcia，2020 年；Ufarte；Fieiras；Túñez，2020 年）。方法论：已经找到了国际研究项目和教学经验，以解决人工智能问题并将其引入新闻学教学。此外，2021年，我们参加了六次国内和国际学术活动，从中我们获得了如何在通信领域的三个方面处理人工智能的想法：研究领域、专业背景和大学教学。结果：收集到的想法、研究和教学举措从两个基本角度解决了人工智能问题：一个批判性角度，它解决了使用这项技术的社会后果；一个应用性角度，主要寻求培养学生三项技能：获取和处理数据、创建自动化内容和验证内容。结论：尽管可用的研究和教学举措很少，但它们提供了将人工智能引入新闻和传播学本科和硕士学位课程的方法，从批判的角度考虑媒体的作用，承担因使用和扩展这项技术而产生的培训挑战。
投资专业人士（基于经验的标题）位置
在芝加哥，旧金山和卢森堡设有办事处，Promus Ventures已投资了几家资金的85多家公司。Promus Ventures的一些领先投资组合公司包括Rocket Lab（NASDAQ：RKLB），Whoop，Spire（NYSE：SPIR），Mapbox，Iceye，Iceye，Bellabeat，Swift Navidigation，Angellist，Angellist，Angellist，Angellist，Angellist，Gauss Surgical，Gauss Surgical，Gauss Surgical，图8，图八，同位素系统，Halter，Halter，Halter，Halter，Halter，Halter，Halter，Halter，Halter，Cobalt和其他许多。
基于语言经验的卷积层和脑干中的语音编码
将人工神经网络 (ANN) 与脑成像技术的输出进行比较，最近在 (计算机) 视觉和基于文本的语言模型方面取得了实质性进展。在这里，我们提出了一个框架来比较口语语言表征的生物和人工神经计算，并提出了对这一范式的几个新挑战。使用 Beguˇs 和 Zhou (2021b) 提出的技术，我们可以分析人工神经网络中间卷积层中任何声学属性的编码。这使我们能够以一种比大多数现有专注于相关性和监督模型的提案更易于解释的方式测试大脑和人工神经网络之间语音编码的相似性。我们将对原始语音进行训练的完全无监督深度生成模型（生成对抗网络架构）引入大脑和 ANN 比较范式，这使得可以测试人类语音的产生和感知原理。我们提出了一个框架，将测量人脑复杂听觉脑干反应 (cABR) 的电生理实验与深度卷积网络中的中间层并行。我们比较了 cABR 相对于脑干实验中的刺激的峰值延迟，以及中间卷积层相对于深度卷积网络中的输入/输出的峰值延迟。我们还检查并比较了之前的语言接触对 cABR 峰值延迟和语音属性的中间卷积层的影响。具体而言，英语和西班牙语使用者对语音属性 (即 VOT =10 毫秒) 的感知不同，有声 (例如 [ba]) 和无声 (例如 [pa])。至关重要的是，英语和西班牙语使用者的 cABR 峰值延迟到 VOT 语音属性是不同的，并且英语训练的计算模型和西班牙语训练的计算模型之间的中间卷积层的峰值延迟也不同。根据八个训练网络（包括复制实验）的结果，人类大脑和中间卷积网络在峰值延迟编码方面表现出了相当大的相似性。所提出的技术可用于比较人类大脑和中间卷积层之间对任何声学特性的编码。
了解对可再生能源技术的态度和当地经验的影响
摘要：在规划能源转型时，决策者需要从民众的角度了解公众对可再生能源技术 (RET) 的态度以及此类能源设施的影响。为了便于比较 RET 态度，对位于比利时弗兰德斯地区的四个案例研究（陆上风电、海上风电、废物转化为能源和生物质能）采用了统一的调查设计。调查分析显示，能源设施在对人口健康的影响（燃烧设施的感知更为负面）和景观影响（风能设施的感知更为负面）方面存在差异。所有群体都承认 RET 设施对该地区经济发展的贡献。使用有序回归模型研究了此类本地经验对能源技术总体评估的影响。个人经历被发现比社会经济人口特征或与能源设施的距离更有意义。在所有被调查的能源社区中，参与者与景观的个人关系是技术态度的重要预测因素。这表明，调查地点依恋而不是纯粹的可见性对于了解土地利用用于能源供应的可接受性非常重要。
对早期认知经验的随机操纵会影响成人大脑结构
早期生活经历如何塑造人脑？这个问题很难回答，因为它涉及人类发展中个体差异的原因，而不仅仅是相关的原因。对这种不同的研究通常是观察性的，因此对因果关系的主题保持沉默。动物研究对环境刺激对大脑结构的因果影响降低了，该因素对脑结构对大脑结构的影响使用随机分配到具有低复杂性或高复杂性的物理环境。但是，他们无法告诉我们有关人类发展最重要的环境特征：语言和认知刺激。环境在塑造大脑发展中的作用是神经科学的核心问题，一个重大的开放问题涉及环境独特的人类特征的影响，即语言和认知刺激（Lenroot＆Giedd，2011年）。虽然大型动物文献表明，更复杂的笼子环境会导致显微镜和宏观的大脑变化，包括较大的皮质（Diamond，2001），但这种操纵为环境差异提供了不完整的模型，这些模型可能最重要。这些包括认知和语言经验的复杂形式的差异。了解经验如何塑造人类的发展也是社会科学和政策的核心问题。早期经验是否推动了几代人的社会经济分层？可以环境干预
早期认知经验的随机操控影响成人大脑结构
早期生活经历如何塑造人类大脑？这个问题出奇地难以回答，因为它涉及人类发展中个体差异的原因，而不仅仅是相关因素。对这种差异的研究通常是观察性的，因此没有涉及因果关系的问题。相比之下，动物研究通过随机分配到复杂程度低或高的物理环境，证明了环境刺激对大脑结构的因果影响。然而，它们无法告诉我们对人类发展最重要的环境特征：语言刺激和认知刺激。环境在塑造大脑发育中的作用是神经科学的核心问题，而一个重要的悬而未决的问题是环境中人类独有的特征，即语言刺激和认知刺激（Lenroot & Giedd，2011）。虽然大型动物文献表明，更复杂的笼养环境会导致微观和宏观的大脑变化，包括更大的皮层（Diamond，2001），但这种操纵为人类发展中可能最重要的环境差异提供了一个不完整的模型。这些差异包括复杂形式的认知和语言经验的差异。了解经验如何影响人类发展也是社会科学和政策的核心问题。早期经验是否推动了跨代社会经济分层？环境干预能否
面向训练具有各种经验的人工智能代理
机器学习 (ML) 是一种使机器能够从经验中学习概念的计算方法。在处理从数据实例、知识、约束到奖励、对手和不断增长的任务范围内的终身相互作用等各种经验时，当代 ML/AI 研究已经产生了大量学习范式（例如，监督、无监督、主动、强化、对抗学习）、模型、优化技术，更不用说无数的近似启发式和调整技巧，以及上述所有技巧的组合。在推动该领域快速发展的同时，这些结果也使得掌握现有的 ML 技术成本高昂，并且使得构建能够从各种类型的经验中学习的 AI 代理变得困难（如果可能的话），从而在 ML/AI 应用程序和产品中可重用、可重复、可靠和可解释。在本论文中，我提出了一种标准化的机器学习数学形式，它提供了一个原则框架，用于理解、统一和概括当前主要的学习算法范式，以及以可组合和机械的方式设计新的算法解决方案系列和用于学习所有经验的应用程序。论文由四个部分组成，我们从理论、方法、应用和操作方面研究和应用标准化的 ML 形式。在第一部分中，我们建立了简单而通用的形式，具体化为目标函数的标准方程，该方程表征学习系统中的经验、发散和不确定性。标准方程为广阔的学习算法设计空间提供了简洁、结构化的公式，并且是合理的，因为我们表明，具有不同损失、约束和经验形式的各种知名算法都属于其范畴。在第二部分中，我们展示了形式主义是一个利用任意可用经验来学习感兴趣模型的自然框架。在此基础上，我们开发了超越对数据实例依赖的新学习机制，并通过整合声明性逻辑规则以及来自相关任务的丰富辅助模型来训练模型（例如深度神经网络）。这些研究还为可控文本生成提供了一组新的应用。在第三部分中，我们展示了统一的形式主义为扩展原本专门的算法来解决新问题开辟了广泛的机会。具体来说，我们展示了一组看似不相关的问题，包括使用模糊知识进行训练、自动数据增强和稳定 GAN 训练，在标准化框架内本质上是同一个问题，对应于联合模型经验共同学习，并且都可以通过简单地重新利用强化学习这一富有成果的研究领域的现有算法来解决。在第四部分中，我们通过开发可组合的 ML 工具包 Texar 进一步操作标准化框架，该工具包允许用户通过组合标准和可重复使用的构建块来快速组装 ML 解决方案来解决他们的问题。
对早期认知经验的随机操纵会影响成人大脑结构
早期生活经历如何塑造人脑？这个问题很难回答，因为它涉及人类发展中个体差异的原因，而不仅仅是相关的原因。对这种不同的研究通常是观察性的，因此对因果关系的主题保持沉默。动物研究对环境刺激对大脑结构的因果影响降低了，该因素对脑结构对大脑结构的影响使用随机分配到具有低复杂性或高复杂性的物理环境。但是，他们无法告诉我们有关人类发展最重要的环境特征：语言和认知刺激。环境在塑造大脑发展中的作用是神经科学的核心问题，一个重大的开放问题涉及环境独特的人类特征的影响，即语言和认知刺激（Lenroot＆Giedd，2011年）。虽然大型动物文献表明，更复杂的笼子环境会导致显微镜和宏观的大脑变化，包括较大的皮质（Diamond，2001），但这种操纵为环境差异提供了不完整的模型，这些模型可能最重要。这些包括认知和语言经验的复杂形式的差异。了解经验如何塑造人类的发展也是社会科学和政策的核心问题。早期经验是否推动了几代人的社会经济分层？可以环境干预
对早期认知经验的随机操纵会影响成人大脑结构
早期生活经历如何塑造人脑？这个问题很难回答，因为它涉及人类发展中个体差异的原因，而不仅仅是相关的原因。对这种不同的研究通常是观察性的，因此对因果关系的主题保持沉默。动物研究对环境刺激对大脑结构的因果影响降低了，该因素对脑结构对大脑结构的影响使用随机分配到具有低复杂性或高复杂性的物理环境。但是，他们无法告诉我们有关人类发展最重要的环境特征：语言和认知刺激。环境在塑造大脑发展中的作用是神经科学的核心问题，一个重大的开放问题涉及环境独特的人类特征的影响，即语言和认知刺激（Lenroot＆Giedd，2011年）。虽然大型动物文献表明，更复杂的笼子环境会导致显微镜和宏观的大脑变化，包括较大的皮质（Diamond，2001），但这种操纵为环境差异提供了不完整的模型，这些模型可能最重要。这些包括认知和语言经验的复杂形式的差异。了解经验如何塑造人类的发展也是社会科学和政策的核心问题。早期经验是否推动了几代人的社会经济分层？可以环境干预