van der waals异质结构中的Moiré超级晶格代表了高度可调的量子系统,在多体模型和设备应用中都引起了极大的兴趣。然而,在室温下,Moiré电位对光物质相互作用的影响在很大程度上仍然没有。在我们的研究中,我们证明了MOS 2 /WSE 2中的Moiré潜力促进了室温下层间激子(IX)的定位。通过执行反射对比光谱,我们证明了原子力显微镜实验支持的原子重建在修饰内部激子中的重要性。降低扭转角时,我们观察到IX寿命会更长,并且发光增强,表明诸如缺陷之类的非辐射衰减通道被Moiré电位抑制。此外,通过将Moiré超晶格与硅单模腔的整合,我们发现,使用Moiré捕获的IXS的设备显示出明显较低的阈值,与利用DelaCalized IXS的设备相比,较小的一个数量级。这些发现不仅鼓励在升高温度下在Moiré超晶格中探索多体物理学,而且还为利用光子和光电应用中的这些人工量子材料铺平了道路。
随着时间的推移,技术影响了我们建立和维持友谊的方式。随着人工智能技术的最新发展,我们现在有了可以进行非常真实的对话的生成式人工智能聊天机器人。这不仅有趣且有用,而且还会让人们与聊天机器人产生情感联系。但这可以吗?在本次活动中,学习者将努力解决这个问题,思考是什么让人类的友谊变得特别和独特。
摘要 — 对话式人工智能可以简单地定义为通过自然对话进行的人机交互。这可以通过网站或任何社交消息应用程序上的聊天机器人、语音助手或任何其他支持交互式消息传递的界面来实现。该系统将允许人们提出疑问、获得意见或建议、执行所需的交易、寻求支持或通过对话以其他方式实现目标。聊天机器人基本上是使用自然语言的在线人机对话系统。目前,自然语言处理和机器学习机制的进步改进了聊天机器人技术。现在,越来越多的商业和社交媒体平台在其服务中使用这项技术。组织要求在聊天机器人的采用方面基于人工智能进行改进,因此它成为热门研究之一。在这项工作中,提出了一种基于任务的检索式聊天机器人,该机器人在公交车票预订领域使用深度神经网络构建。具有不同角色的多个用户提出的问题序列被作为系统的输入。因此,基于检索的系统会产生有意义的响应。生成的响应是手动评估的。结果表明,在大多数情况下,生成的答案都是有意义的。索引词——聊天机器人、基于检索的模型、神经网络、深度学习
交互式聊天机器人应用程序是现代时代的最新发明。医疗保健行业与人际交往密切相关,似乎像聊天机器人这样的对话式人工智能应用程序更为普遍。聊天机器人的响应方式应该让用户感觉自己正在与真人交谈。聊天机器人根据清晰的数据集和可持续的后端逻辑进行响应以生成结果。医疗聊天机器人通过以类似人类的方式与用户互动,简化了医疗保健提供者的工作并有助于提高他们的绩效。医疗保健领域的聊天机器人可能具有为患者提供即时医疗信息、在疾病出现的第一个迹象时推荐诊断或将患者与社区中合适的医疗保健提供者 (HCP) 联系起来的潜力。[3]
摘要:医疗保健对于健康生活非常重要。但是,如果您有健康问题,就很难寻求医疗帮助。建议的概念是开发一个医疗聊天机器人,该聊天机器人可以采用人工智能来分析疾病并生成与医生讨论的病情相关的必要信息。医疗聊天机器人的建立是为了降低医疗成本并改善获取医疗知识的途径。一些聊天机器人充当医疗手册,帮助患者了解自己的疾病并改善健康状况。如果用户能够诊断多种疾病并提供所需的数据,他们肯定可以从聊天机器人中受益。文本诊断机器人使患者能够参与对其药物问题的分析,并根据症状提供个性化的分析报告。因此,人们对自己的健康和个人稳定性有自己的看法。
摘要本文介绍了Hanooman,这是一种生成的AI和大型语言模型聊天机器人,其灵感来自Hindu Geity Lord Hanuman。Hanooman旨在体现力量,敏捷性和奉献精神的素质,利用尖端的语言处理能力,为用户提供信息丰富且引人入胜的对话。我们探索了哈诺曼的概念框架,架构和培训程序,展示了其在各个领域的潜在应用。我们的评估结果表明,在响应准确性和上下文理解方面,Hanooman优于现有的聊天机器人,使其成为自然语言处理和人类计算机互动的有前途的工具。大语言模型(LLM)和生成AI是人工智能的重大进步,彻底改变了我们与技术的互动,生成内容和理解人类语言的方式。llms,在大量数据集中受过培训,在语言翻译,文本摘要,问题答案和创意写作等任务中表现出色。生成的AI(AI的一个子集)会产生自主输出,通常表现出惊人的创造力和连贯性。印度亿万富翁穆克什·安巴尼(Mukesh Ambani)与IIT孟买和其他八个印度技术学院合作,加入了AI竞赛,以推出“ Hanooman”,这是一集,该集合以22种印度语言培训了大型语言模型。关键字:哈诺曼,大语言模型,人工智能,生成AI1。简介
摘要:学生活动监测系统(SAMS)旨在跟踪和管理教育机构学生的学术和课外活动。该系统旨在全面概述各种活动的学生绩效,参与和进步。它捕获了有关班级出勤,作业提交,考试结果以及参与体育,文化活动和其他上课活动的数据。通过自动化跟踪过程,该系统允许实时监控,确保学生和老师都可以访问有关学生的整体表现和参与度的最新信息。该系统可帮助教师和管理人员就学生发展做出明智的决定,同时还可以使学生自我监测他们的进步。此外,Sams还可以为父母生成报告,从而对孩子的学术和课外增长提供见解。通过集中所有学生活动数据,系统可以增强沟通,促进问责制并支持个性化的学习和发展。关键字:学生表现,活动跟踪,实时报告,出勤管理。课外监测等。
摘要:RSA是最广泛采用的公钥加密算法之一,它通过利用模块化指数和大质量分解的数学属性来确保安全通信。但是,其计算复杂性和高资源要求对实时和高速应用构成重大挑战。本文通过提出针对RSA加密和解密的优化非常大规模的集成(VLSI)设计来解决这些挑战,重点是加速模块化凸起过程,这是RSA计算的核心。设计结合了蒙哥马利模块化乘法,以消除时间密集型的分裂操作,从而在模块化算术域中有效地计算。它进一步整合了诸如管道,并行处理和随身携带加盖之类的技术,以减少关键路径延迟并增强吞吐量。模块化启动是使用正方形和多种方法的可扩展迭代方法实现的,该方法针对硬件效率进行了优化。硬件原型是使用FPGA和ASIC平台合成和测试的,在速度,区域和功耗方面表现出卓越的性能。所提出的体系结构在保持安全性和可扩展性的同时,可以实现高速操作,使其适用于实时的加密应用程序,例如安全通信,数字签名和身份验证系统。与现有实现的比较分析突出了重大改进,将提出的设计作为下一代安全硬件加速器的可行解决方案。关键字:RSA算法,Verilog,FPGA
