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World File Search System访谈
虚拟代理面部表达生成的扩散模型在动机访谈中
动机访谈（MI）是一种以客户为中心的咨询方式，可以解决（客户）用户的行为改变动机。在本文中，我们提出了一种针对社会互动剂（SIA）的行为产生模型，并将其应用于（MI）中的虚拟治疗师的SIA。mi为治疗师和客户定义了不同类型的对话行为。已经表明，治疗师通过调整口头和非语言行为来与客户建立融洽的关系。基于对人类MI数据集（Annomi）的分析，我们发现了治疗师和客户的面部表情与对话行为之间的共发生。此外，治疗师将其行为适应客户的行为，以偏爱融洽的关系。我们的行为产生模型嵌入了这些共发生以及这种行为适应。为此，我们建立了一个基于在Annomi语料库训练的条件扩散方法的观察框架。我们的模型学会生成以MI对话行为和客户的非语言行为为条件的虚拟Thera-pist的面部表情。我们旨在通过使用用户的行为来使SIA在类似治疗的互动中更有效（即对话行为和用户和代理的非语言行为）以推动SIA行为。
探索波兰可再生能源社区发展的途径：全面访谈所得见解
• 文献综述 • 半结构化深度访谈： − 16 次与当前或潜在的产消者 − 14 次与专家 • 布朗芬布伦纳的社会生态模型 • PESTEL 分析 • MAXQDA 软件中的主题分析
同情作为数字心理健康实施的指导框架：与客户和专业人士的访谈研究
。CC-BY 4.0国际许可证可永久提供。是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以显示预印本（未通过PEER REVIVE的认证）Preprint preprint the本版本持有人于2025年2月26日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.26.25322921 doi：medrxiv preprint
公共场所清洁机器人：基于利益相关者访谈的基准测试的调查和提案
自动化已成为我们日常生活中不可或缺的一部分，并改变了各个行业和部门。这是一个显着进步的这样一个行业是自动清洁行业。尽管已经针对私人自主室内清洁机器人的开发[19,28,20]进行了大量研究，但探索公共空间的自主清洁机器人尚未进行相同的分析。自动化的公共清洁机器人有可能应对社会挑战，例如保持清洁度并为公共清洁行业的劳动力短缺提供有希望的解决方案。我们通过利益相关者访谈研究了公共部门的要求，并分析了清洁机器人的技术要求。基于两者，并进一步受到机器人竞赛的积极影响，我们提出了一种基准测试场景，以促进开发公共空间的清洁机器人。本文的贡献如下：
直接支持专业人员的定义和职业特征：环境扫描和国家访谈结果
许多州在招募和保留直接支持专业人员（DSP）方面面临挑战，这是一个至关重要的专业团体，在协助残疾儿童和成人方面起着至关重要的作用，以获得技能的获取，保留或改善，日常生活，社区包容性，社区包容性，运输，成人教育，成人教育，成人教育，社会和社会和休闲技能，与他们的待遇和务必进行独立和企业家的独立性和福特社区的努力。这些服务有时被称为Habilitation Services。尽管需要有关此劳动力的重要信息，但DSP仍然很难在劳动力数据收集工作中明确识别。关于劳动力特征的最大，最全面的联邦数据收集是职业就业和工资统计（OEWS）。但是，由于职业手册没有针对DSP的独特标准职业分类（SOC）代码，因此无法识别OEW中的DSP劳动力。相反，DSP是根据其他直接护理劳动力分类分类的，通常是个人护理助手（PCAS）（SOC＃31-1122）和家庭健康助手（HHAS）（SOC＃31-1121）。为了改善DSP的未来劳动力数据收集，并进一步为劳动力发展，计划计划和劳动力政策的制定提供了信息，包括计算医疗补助支付的计算，需要对DSP的标准化，详细的定义，这些定义清楚地将这些工人与其他直接护理劳动力职业区分开来。它也可以用来告知新的DSP SOC代码。为了进一步了解当前的DSP职业特征，并确定了DSP劳动力中所需的信息，以解决政策和劳动力计划活动，我们审查了与DSP角色和责任有关的文献和国家劳动力政策，并收集了来自专家州发展残疾人的信息，并收集了熟悉熟悉五个州DSP劳动的问题的信息。总的来说，我们发现DSP的定义随着时间的流逝而随着DSP的发展而演变，假设更多的责任和更广泛的能力，可以有效地服务于包括残疾人和老年人的几个人群，在各种环境中。具体来说，DSP的作用已经扩展了基本支持，包括促进社区参与支持社会包容，并倡导残疾人的独立性。最近，国会已经进行了几次尝试，以正式定义DSP的作用，并认识到它们在支持残疾人的支持下的重要性。1,2个州官员接受了这项研究的采访，强调了DSP职责的独特范围，包括社会融合，技能发展和促进独立性 - 将其与HHA和PCAS的职责联系起来。要解决劳动力短缺，国家需要有关DSP的详细人口统计数据，包括年龄，地理分布以及有关其工作环境特征的信息。此信息对于确定急性短缺的地区或人群至关重要。了解高离职的原因是制定保留策略的关键。国家还需要与竞争行业相比，需要深入了解DSP工资，以及与培训或认证影响招聘有关的工资增加。了解培训计划的有效性以及医疗补助政策对工资的影响至关重要。最后，需要改进的数据收集工具来捕获DSP劳动力中的区域和人口变化，从而使各州能够制定知情的策略来改善招聘和保留。
选择NC访谈M.FrançoisLaforest，董事长兼首席执行官Engie New Caledonia
我们的精力和旅行并减少我们的电力消耗。新喀里多尼亚已经理解了这一点，并于2016年推出了新的喀里多尼亚能源过渡计划。能源部门已成为一个非常动态的部门，尤其是可再生能源生产项目的加速。从2023年开始，应100％续签公共电力分配。未来的机会是多种多样的：我们必须并且可以逐渐脱氧我们的镍行业；由能源组合产生的“绿色”镍从环境角度将其受益于该领土的份额，也将成为最终客户之间差异化的来源。其他机会存在：在不久的将来将从电动到氢的流动性领域；而且，在能源效率方面，尤其是在第三级部门。由可再生能源产生的绿色氢，将为新喀里多尼亚提供巨大的机会，新喀里多尼亚也有天然的氢。
未来应急管理研究：征求利益相关者的意见——访谈、焦点小组和圆桌会议的总结报告
本报告是由美国政府某个机构资助的工作报告。美国政府及其任何机构、巴特尔纪念研究所或其任何雇员均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证，或承担任何法律责任或义务，或保证其使用不会侵犯私有权利。本文中对任何特定商业产品、流程或服务的商品名、商标、制造商或其他方面的引用并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构或巴特尔纪念研究所对其的认可、推荐或支持。本文中表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
选择NC访谈M.FrançoisLaforest，董事长兼首席执行官Engie New Caledonia
Engie一直在新喀里多尼亚领先，因为创新是我们价值观的核心。第一个法国风电场是在新喀里多尼亚建立的，由AlizésEnergieEngie于1997年安装了Negandi风力涡轮机。在2015年，EEC Engie提供了第一个用于家庭自我消费的光伏优惠，并安装了2018年个人自我消费的第一个集体光伏单元。绿色移动性和汽车共享也是EEC Engie的优先事项，其中包括电动，混合动力和氢车，这是新喀里多尼亚的首次。从明年开始，由于其光伏生产，其能源存储系统和网格管理系统，Lifou肯定会成为太平洋第一个100％的绿岛。
组织如何设计有目的的人机交互：从现有用例和访谈中得出的实用观点
企业发现自己正处于人工智能 (AI) 及其商业潜力的真正竞争中。作为一种通用技术，学者和从业专家预测，人工智能应用将颠覆行业和组织机构 [1]。尽管几十年来人工智能一直是争论不休的话题，但其最近的突破得益于易于获取的计算资源、数据的丰富性和可访问性以及机器学习模型的进步 [2]。因此，人工智能技术不仅渗透到产品和服务组合中，而且还推动了商业模式创新。虽然采用数字技术的可用性和用户行为已经引发了引人注目的研究，但人工智能前沿提出了更根本的问题。首先，机器学习（作为目前最主要的人工智能技术方法）依赖数据来训练和