XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemAnitha
如何引用本文：Sampath Kini K、Kumud Ranjan、Varagantham Anitha Avula、Mohan Shashikant Ratkanthiwar、Manohar Ramulu Kondagurle、Prince Ajaykumar Tejram Agashe、Sachin Sahebrao Zende (2024)。人工智能在增强学术图书馆信息检索系统中的作用。图书馆进步国际，44(3)，22526-22541
摘要 人工智能 (AI) 与信息检索 (IR) 系统的集成通过增强信息可访问性、个性化和用户体验，彻底改变了学术图书馆的功能。传统的 IR 系统经常面临数据过载、相关性排名和用户可访问性问题，限制了它们满足学术用户动态需求的有效性。本评论探讨了人工智能技术（例如机器学习、自然语言处理和深度学习）在克服这些挑战方面的变革性作用，从而使 IR 系统更加高效和以用户为中心。通过智能推荐系统、高级搜索算法和人工智能虚拟助手，图书馆现在可以提供量身定制的信息体验，从而提高搜索准确性并加快资源访问速度。此外，本文还讨论了道德考虑因素，包括数据隐私、人工智能偏见和透明度，强调在学术环境中需要负责任的人工智能应用。通过讨论当前的应用和未来趋势，本评论旨在强调人工智能进一步发展学术图书馆 IR 系统的潜力，并提出继续研究的方向。总体而言，人工智能是重塑学术图书馆的关键推动因素，促进用户与大量信息资源的无缝和自适应交互。关键词：人工智能；信息检索系统；学术图书馆；用户体验；机器学习；数据隐私。
(b)：Gopalan Putthukulam、Anitha Ravikumar、Ravi Vinod Kumar Sharma、Krishna Murthy Meesaala (2021)。阿曼审计师对人工智能对专业怀疑和判断影响的看法。 《环球会计与金融杂志》，9(5), 1184 - 1190。DOI：10.13189/ujaf.2021.090527。
摘要 技术是企业和人类生活中不可或缺的一部分。它给企业和运营方式带来了重大变化。企业组织必须执行审计，这涉及分析和测试大量财务交易。在手动审计中，无法测试和分析企业中的整个交易。使用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 不仅可以测试企业中的整个财务交易，还有助于提高审计效率。审计效率与审计师表现出的职业怀疑和职业判断有关。研究的核心目的是了解审计师对此类技术对职业怀疑和内部审计师判断在提高审计效率方面的影响的看法。为了了解 AI 和 ML 的影响，考虑了影响 AI 和 ML 使用的各种因素以及挑战。使用结构化问卷从阿曼所有行业的 169 名受访者那里收集了数据。使用相关性分析收集的数据，以确定 AI 和 ML 辅助审计实践与职业怀疑和职业判断之间的关系。结果表明，AI 和 ML 辅助审计实践与职业怀疑和职业判断之间存在很强的正相关关系。这证明 AI 和 ML 对职业怀疑和职业有影响